آموزش تسلط بر دریاچه داده ها: کلید مهندسی داده های بزرگ و داده ها

طرح اولیه برای تسلط بر دریاچه داده: آزادسازی قدرت مهندسی داده های ابری

آیا آماده هستید به دنیای دریاچه های داده شیرجه بزنید و مهارت های خود را در مهندسی ابر داده تغییر دهید؟

این مهارت در مهندسی داده ها بازی را تغییر می دهد و شما با فرو رفتن در آن حرکت عاقلانه ای انجام می دهید.

این تنها دوره‌ای است که برای تسلط بر معماری و اجرای یک دریاچه داده‌های پیشرفته به آن نیاز دارید!

این دوره جامع، سفر نهایی را از مفاهیم اولیه تا تسلط بر معماری‌ها و استراتژی‌های دریاچه داده پیچیده به شما ارائه می‌دهد.

چرا این دوره را انتخاب کنید؟

• راهنمای کامل Data Lake: از راه‌اندازی حساب‌های AWS تا تسلط بر هماهنگ‌سازی گردش کار، این دوره هر زاویه‌ای از Data Lakes را پوشش می‌دهد.

• استاد گام به گام: چه از ابتدا شروع کنید یا به دنبال تعمیق تخصص خود باشید، این دوره یک سفر ساختاریافته و گام به گام از مبانی مبتدی تا تسلط پیشرفته در مهندسی دریاچه داده را ارائه می دهد.

  >

• تخصص پیشرفته: با تمرکز بر جدیدترین ابزارها و روش‌ها، در لبه فناوری‌ها و بهترین شیوه‌های Data Lake بمانید.

• عملی عملی: با سناریوهای واقعی و کارهای عملی AWS درگیر شوید تا درک خود را تقویت کنید.

• درک جامع: فراتر از مهارت‌های عملی، درک جامعی از تمام مفاهیم مهم، نظریه‌ها و بهترین شیوه‌ها در دریاچه‌های داده به دست آورید، و تضمین می‌کند که نه تنها "چگونه" بلکه "چرا" را در پشت هر جنبه نیز می‌دانید.

  >

چه چیزی یاد خواهید گرفت؟

در طول این دوره، ما تمام مفاهیم مرتبط را یاد می‌گیریم و همه چیز را در AWS، پرکاربردترین پلت‌فرم ابری، پیاده‌سازی می‌کنیم، و از تجربه عملی و عملی با استاندارد صنعت اطمینان می‌دهیم.

با این حال، دانش و مهارت‌هایی که به دست می‌آورید به گونه‌ای طراحی شده‌اند که به‌طور جهانی قابل اجرا باشند، و شما را به تخصص برای کار با اطمینان در هر محیط ابری مجهز می‌کنند.

• مفاهیم بنیادی: دریاچه داده ها، مزایای آنها و تفاوت آنها با انبارهای داده سنتی چیست.

• تسلط بر معماری: در معماری دریاچه داده عمیقاً غوطه ور شوید، مناطق مختلف، ابزارها و قالب‌های داده را درک کنید.

• تکنیک‌های بلع داده‌ها: بر روش‌های مختلف جذب داده، از جمله بلع دسته‌ای و رویداد محور، تسلط داشته باشید، و یاد بگیرید که از چسب AWS و Kinesis استفاده کنید.

• مدیریت ذخیره‌سازی: مفاهیم کلیدی مدیریت ذخیره‌سازی داده در دریاچه‌های داده، مانند پارتیشن‌بندی، مدیریت چرخه حیات، و نسخه‌سازی را کاوش کنید.

• پردازش و تبدیل: درباره Hadoop، Spark و نحوه بهینه‌سازی پردازش و تبدیل داده در دریاچه‌های داده بیاموزید.

• هماهنگ‌سازی گردش کار: با استفاده از سناریوهای داده‌های خرده‌فروشی برای بینش‌های عملی، نحوه خودکارسازی گردش‌های کاری داده‌ها را در محیط Data Lake درک کنید.

• تجزیه و تحلیل پیشرفته: با ابزارهایی مانند Power BI، QuickSight، و Jupyter Notebook قدرت تجزیه و تحلیل را در Data Lakes باز کنید.

• نظارت و امنیت: اصول نظارت بر دریاچه‌های داده و اجرای اقدامات امنیتی قوی را بیاموزید.

این دوره برای چه کسانی است؟

خواه شما ...

• یک مبتدی که آرزو دارد مهندس داده/معمار داده یا

  شود

• یک حرفه ای با تجربه که به دنبال تخصص در دریاچه های داده و کسب مهارت های فوق العاده ارزشمند است،

• یا فقط می خواهید برخی از با ارزش ترین مهارت ها را بیاموزید

... این دوره برای شما مناسب است!

مسیر شما برای تبدیل شدن به یک متخصص دریاچه داده:

این دوره برای مهندسین داده مشتاق، متخصصان فناوری اطلاعات و هر کسی که علاقه مند به تسلط بر Data Lakes است، طراحی شده است. شما با اعتماد به نفس و مهارت های طراحی، پیاده سازی و مدیریت Data Lakes ظاهر خواهید شد و جایگاه حرفه ای خود را در دنیای مهندسی داده ابری ارتقا می دهید.

مزایای ثبت نام:

• راهنمای کامل: از مفاهیم اولیه تا استراتژی‌های پیشرفته، این دوره راه‌حلی برای تخصص Data Lake شماست.

• مهارت‌های دنیای واقعی: خود را به مهارت‌های عملی مجهز کنید که فوراً در تنظیمات حرفه‌ای قابل اجرا هستند.

• دسترسی مادام العمر : به همه مطالب دوره بپیوندید و مادام العمر دسترسی پیدا کنید.

• انجمن و پشتیبانی: به انجمنی از فراگیران بپیوندید و در طول سفر آموزشی خود از پشتیبانی اختصاصی برخوردار شوید.

همین امروز ثبت نام کنید!

اکنون بپیوندید و از مزیت تقریباً ناعادلانه ای در حوزه مهندسی داده های ابری با Data Lakes برخوردار شوید. این دوره میانبر شما برای تبدیل شدن به یک متخصص دریاچه داده است و طرح اولیه موفقیت در این زمینه به سرعت در حال تحول را به شما ارائه می دهد.

دسترسی فوری و مادام‌العمر با پشتیبانی 30 روزه ضمانت بازگشت پول بدون سؤال. شما را در داخل دوره می بینیم!