فرآیند فعالسازی مجدد لینکهای دانلود آغاز شده است. با توجه به حجم بالای محتوا و طی شدن مراحل فنی آمادهسازی، فعال شدن کامل دسترسیها برای تمامی کاربران کمی زمان میبرد.پیشاپیش از صبوری شما سپاسگزاریم.
✅ امکان تهیه دورهها فراهم است و لینکها به نوبت در حال فعالسازی هستند.
زمان اشتراکها، تمدید و اصلاح می شوند.
راه ارتباطی در ایتا 09303953766
لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش معماری داده برای مهندسان داده: رویکردهای عملی
- آخرین آپدیت
دانلود Data Architecture for Data Engineers: Practical Approaches
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
ساخت راهحلهای داده مقیاسپذیر و کارآمد با کاربردهای واقعی
ارزیابی و انتخاب معماری داده بر اساس نیازهای خاص کسبوکار و ویژگیهای دادهها.
طراحی مدلهای داده و پیادهسازی استراتژیهای پایگاه داده برای دادههای ساختاریافته و بدون ساختار.
ساخت پایپلاینهای داده مقیاسپذیر و مقاوم در برابر خطا با استفاده از فرآیندهای ETL/ELT و پردازش دادههای بیدرنگ.
پیادهسازی راهحلهای داده مبتنی بر ابر در AWS، Azure و محیطهای چند ابری.
تمایز بین معماریهای داده مدرن، شامل Data Lakes، Data Warehouses و Data Lakehouses برای ذخیرهسازی بهینه دادهها.
بهکارگیری بهترین شیوهها برای حاکمیت داده، امنیت و انطباق در چارچوبهای معماری داده.
تحلیل و انتخاب ابزارهای مناسب یکپارچهسازی و مدیریت داده برای استراتژیهای ترکیبی و چند ابری.
برنامهریزی مسیر شغلی از مهندس داده به معمار داده، شامل مهارتهای کلیدی و گواهینامهها.
پیشنیازها برای موفقیت در معماری داده
درک مفاهیم داده: آشنایی با ساختارهای داده، پایگاههای داده و پردازش عمومی داده، درک جنبههای فنی را آسانتر میکند.
دانش SQL و ذخیرهسازی داده: تجربه با SQL و درک انواع ذخیرهسازی داده (مانند پایگاه دادههای رابطهای، ذخیرهسازی ابری) مفید است، اما ضروری نیست.
علاقه به معماری داده و پلتفرمهای ابری: کنجکاوی در مورد چارچوبهای معماری داده و پلتفرمهای ابری مانند AWS، Azure یا Google Cloud، محتوای دوره را جذابتر و مرتبطتر میکند.
برای مبتدیان هیچ ابزار خاص یا مهارت پیشرفتهای لازم نیست؛ این دوره برای معرفی مفاهیم کلیدی و راهنمایی گام به گام در رویکردهای عملی معماری داده طراحی شده است. اگر انگیزه یادگیری و اشتیاق به بهکارگیری مهارتهای جدید دارید، این دوره برای شماست!
معماری داده برای مهندسان داده: رویکردهای عملی
با معماری داده برای مهندسان داده: رویکردهای عملی، پتانسیل معماری داده را آزاد کنید. این دوره برای ایجاد پایهای قوی در خلق راهحلهای داده مقیاسپذیر، کارآمد و استراتژیک برای مهندسان داده، معماران داده مشتاق و متخصصان تجزیه و تحلیل طراحی شده است.
در این دوره، هم معماریهای سنتی و هم مدرن داده، از جمله انبارهای داده (Data Warehouses)، دریاچههای داده (Data Lakes) و رویکرد نوظهور دریاچه-انباره داده (Data Lakehouse) را کاوش خواهید کرد. درباره معماریهای توزیع شده و مبتنی بر ابر، به همراه کاربردهای عملی هر یک برای انطباق با نیازهای مختلف داده، خواهید آموخت. ما جنبههای کلیدی مانند مدلسازی داده، حاکمیت و امنیت را پوشش میدهیم و بر تکنیکهای عملی برای پیادهسازی در دنیای واقعی تأکید داریم.
با شروع از اصول پایهای — کیفیت داده، مقیاسپذیری، امنیت و بهرهوری هزینه — شما را در طراحی پایپلاینهای داده قوی، درک فرآیندهای ETL در مقابل ELT و یکپارچهسازی پردازش دادههای دستهای و بیدرنگ راهنمایی خواهیم کرد. با بخشهای اختصاصی در مورد معماریهای AWS، Azure و ابرهای ترکیبی/چند ابری، بینش عملی برای استفاده از ابزارهای ابری برای راهحلهای داده مقیاسپذیر کسب خواهید کرد.
این دوره همچنین شما را برای انتقال شغلی آماده میکند و راهنماییهایی در مورد مهارتها، گواهینامهها و گامهایی برای تبدیل شدن به یک معمار داده ارائه میدهد. از طریق مطالعات موردی، آزمونها و مثالهای دنیای واقعی، برای تصمیمگیریهای معماری استراتژیک و بهکارگیری بهترین شیوهها در صنایع مختلف مجهز خواهید شد. در پایان، مجموعه ابزار جامعی برای طراحی و پیادهسازی معماریهای داده کارآمد که با اهداف کسبوکار و نیازهای دادههای نوظهور همسو هستند، خواهید داشت.
سرفصل ها و درس ها
معرفی مدرس و مرور کلی دوره
Introduction to the Instructor and Course Overview
با مدرس خود آشنا شوید
Meet Your Instructor
ساختار و اهداف دوره
Course Structure and Objectives
مقدمه ای بر معماری داده
Introduction to Data Architecture
اصول کلیدی در معماری و حکمرانی داده
Key Tenets in Data Architecture and Governance
مرور کلی معماری داده
Overview of Data Architecture
Manas Jain
نمایش نظرات