آموزش راهنمای مصاحبه مهندس تحلیل داده: بیش از 500 سوال مهم - آخرین آپدیت

راهنمای جامع آمادگی برای مصاحبه مهندس تحلیل داده (Analytics Engineer)

آیا برای مصاحبه شغلی مهندس تحلیل داده (Analytics Engineer) آماده می‌شوید و به دنبال یک منبع جامع برای افزایش اعتماد به نفس و تسلط بر مفاهیم کلیدی هستید؟ دوره "راهنمای مصاحبه مهندس تحلیل داده: بیش از 500 سوال مهم - 6 آزمون عملی" راه حل یکپارچه شما برای آماده سازی موثر از طریق ترکیبی از سوالات مبتنی بر سناریو و مفهومی، آزمون های عملی مبتنی بر دنیای واقعی و آمادگی موضوعی ساختار یافته است.

این دوره که برای مهندسان تحلیل داده مشتاق، متخصصان داده و متخصصان BI طراحی شده است، هر آنچه را که برای موفقیت در مصاحبه ها نیاز دارید، با تمرکز عمیق بر تئوری و کاربردهای عملی، پوشش می دهد.

سرفصل های برجسته دوره:

مقدمه ای بر مهندسی تحلیل داده

• درک نقش و مسئولیت های یک مهندس تحلیل داده
• یادگیری تفاوت های کلیدی با مهندسان داده و تحلیلگران داده، با تمرکز بر تبدیل داده و قابلیت استفاده

مدل سازی داده

• غوطه ور شدن در مفاهیم انبار داده شامل مدل سازی ابعادی، طرحواره های ستاره و دانه برف
• کاوش روش های Data Vault و Kimball به همراه بهترین شیوه ها در طراحی طرحواره

تبدیل داده و ELT

• یادگیری تفاوت بین جریان های کاری ETL و ELT
• کسب تجربه عملی با ابزارهایی مانند dbt، Apache Spark و Talend
• درک مدل های افزایشی، استراتژی های آزمایش و مستندسازی تبدیل

SQL و پرس و جوی داده

• تسلط بر تکنیک های پیشرفته SQL مانند توابع پنجره ای، CTE و زیرپرس و جوها
• بهینه سازی عملکرد پرس و جو و تجمیع موثر مجموعه داده های بزرگ

انبار داده و دریاچه داده

• درک پلتفرم های مدرن انبار داده از جمله Snowflake، BigQuery و Redshift
• یادگیری تمایز بین دریاچه داده و انبار داده و کاوش مدل های یکپارچه سازی ترکیبی

کیفیت و تست داده

• اطمینان از صحت داده با تست واحد و اعتبارسنجی طرحواره
• به دست آوردن بینش در مورد قابلیت مشاهده داده و تست خودکار با استفاده از dbt tests و Great Expectations

ابزارهای هوش تجاری (BI)

• کاوش ابزارهای برتر BI مانند Looker، Tableau و Power BI
• یادگیری نحوه ایجاد داشبورد، فعال کردن تجزیه و تحلیل سلف سرویس و جاسازی تجزیه و تحلیل در جریان های کاری

بهترین شیوه های مهندسی تحلیل داده

• اعمال کنترل نسخه داده با استفاده از Git
• حفظ مستندات روشن و همکاری موثر با ذینفعان و سایر متخصصان داده

پلتفرم ها و زیرساخت های ابری

• کار با ابزارهای انبار داده مبتنی بر ابر مانند AWS Redshift، Google BigQuery و Azure Synapse
• درک پردازش داده بدون سرور و استراتژی هایی برای بهینه سازی هزینه های ابری

حکومت داری و امنیت داده

• پیاده سازی کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
• اطمینان از انطباق با مقررات حفظ حریم خصوصی داده مانند GDPR و CCPA
• مدیریت فراداده و حفظ اصل و نسب داده

همکاری با تیم های داده

• هماهنگی موثر با مهندسان داده و دانشمندان داده
• یادگیری نحوه ترجمه نیازهای تجاری به پیاده سازی های فنی

تحلیل های پیشرفته و یادگیری ماشین

• آشنایی با تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده از جمله تکنیک های رگرسیون و طبقه بندی
• آماده سازی داده برای ML با مهندسی ویژگی مناسب و رسیدگی به مقادیر از دست رفته
• درک نحوه ادغام مدل های ML با داده های ساختار یافته و تبدیل شده

یکپارچه سازی و استقرار مداوم (CI/CD)

• خودکارسازی خطوط لوله استقرار برای جریان های کاری تحلیلی
• استفاده از کنترل نسخه و ابزارهای CI/CD مانند Jenkins و GitHub Actions
• پیاده سازی نظارت و ثبت برای عملکرد قوی خط لوله

آنچه به دست خواهید آورد:

• بیش از 500 سوال و پاسخ مصاحبه – شامل چالش های مفهومی و مبتنی بر سناریو.
• 6 آزمون عملی واقع گرایانه – پوشش تمام مباحث اصلی با توضیحات دقیق.
• تمرکز موضوعی – ایجاد درک قوی و آمادگی شغلی.
• تکنیک های عملی – همسو با ابزارها، جریان های کاری و بهترین شیوه های دنیای واقعی.

چه در مهندسی تحلیل داده تازه کار باشید و چه به دنبال تقویت مهارت های خود برای مصاحبه پیش رو هستید، این دوره شما را گام به گام به سوی تسلط و موفقیت در مصاحبه راهنمایی می کند.

پیش نیازها:

• آشنایی اولیه با SQL و پایگاه داده های رابطه ای.
• آشنایی با مفاهیم داده مانند ETL/ELT و انبارداری داده.
• داشتن آشنایی با ابزارهای BI یا پلتفرم های تجسم داده مفید است.
• علاقه به مهندسی تحلیل داده یا کار با خطوط لوله داده.