دوره آموزش مهندسی داده

مقدمه دوره

در دنیای امروز که حجم داده‌ها به‌صورت انفجاری رشد کرده‌اند، سازمان‌ها ‌نیازمند سیستم‌ها، زیرساخت‌ها و فرآیندهایی هستند تا داده را جمع‌آوری، ذخیره، پردازش، تبدیل و سرویس‌دهی کنند تا بتوانند از آن برای تصمیم‌گیری، تحلیل و پیش‌بینی استفاده کنند. مهندسی داده (Data Engineering) شاخه‌ای است که به طراحی، ساخت و نگهداری این زیرساخت‌ها می‌پردازد. Medium+2iabac.org+2
در این دوره کوتاه ۲۴ ساعته، شما با مفاهیم پایه مهندسی داده، معماری‌های داده، ذخیره‌سازی، پایپ‌لاین‌ها، ETL/ELT، داده‌های حجیم (Big Data) و ابعاد عملیاتی آن آشنا می‌شوید.

هدف دوره

هدف از این دوره، ایجاد درک عملی و کاربردی در شرکت‌کنندگان برای ورود به حوزه مهندسی داده و تسلط بر ابزارها، روش‌ها و معماری‌های اصلی است. پس از پایان دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود:

• تعریف و جایگاه مهندسی داده را در سازمان تشخیص دهند.

• معماری‌های داده (Data Warehouses، Data Lakes، پایپ‌لاین‌ها) را درک و طراحی کنند.

• فرآیندهای ETL/ELT را در سطح مقدماتی پیاده‌سازی و مدیریت نمایند.

• ابزارها و فناوری‌های مرتبط با ذخیره‌سازی، پردازش داده و جریان داده را بشناسند.

• چالش‌ها و فرصت‌های مهندسی داده را در محیط‌های عملیاتی شناسایی کنند و راهکارهای مناسب پیشنهاد دهند.

سرفصل دوره

۱. مقدمه به مهندسی داده

• تعریف مهندسی داده، چرخه عمر داده، تفاوت با داده‌کاوی و تحلیل داده. Wikipedia+1

• اجزای معماری داده: داده‌ورودی، ذخیره‌سازی، پردازش، تحویل.

۲. ذخیره‌سازی داده‌ها و فناوری‌ها

• پایگاه‌های داده رابطه‌ای و غیررابطه‌ای (SQL vs NoSQL). GUVI

• مفهوم Data Warehouse، Data Lake، طراحی مدل‌های داده.

۳. فرآیندهای ETL / ELT و پایپ‌لاین داده

• استخراج، تبدیل، بارگذاری داده (ETL) و روش‌های ELT. dataengineercamp.com

• ابزارها و روش‌های مدرن: جریان داده (streaming)، داده‌های دسته‌ای (batch).

۴. معماری و جریان داده عملیاتی

• طراحی پایپ‌لاین، زمان‌بندی، اورکستراسیون (مثلاً با Apache Airflow).

• بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری، کیفیت داده و حاکمیت داده.

۵. داده‌های حجیم (Big Data) و محیط ابری

• فناوری‌هایی مانند Hadoop، Spark، روش‌های ذخیره‌سازی و پردازش. learndataengineering.com

• زیرساخت‌های ابری (AWS, Azure, GCP) و سرویس‌های مرتبط. Google Skills

۶. پروژه کاربردی و جمع‌بندی

• تمرین عملی ساده برای طراحی یک پایپ‌لاین داده (ورودی، ذخیره، پردازش، خروجی).

• بحث درباره فرصت‌های شغلی مهندسی داده و مسیرهای توسعه. coursera.org

مزایای دوره

• آموزش فشرده و کاربردی در مدت ۲۴ ساعت — مناسب برای ورود سریع به مهندسی داده.

• تمرکز بر مفاهیم پایه و عملیاتی که در صنعت مورد نیاز هستند.

• آشنایی با معماری‌ها، ابزارها و فناوری‌های به‌روز مهندسی داده.

• افزایش قابلیت استخدام و ارتقاء مهارتی در حوزه داده.

• فرصتی برای شرکت در پروژه عملی کوچک جهت تثبیت یادگیری.

مخاطبان دوره

• دانشجویان، فارغ‌التحصیلان یا علاقه‌مندانی که می‌خواهند وارد حوزه مهندسی داده شوند.

• مهندسان نرم‌افزار یا تحلیل‌گرانی که می‌خواهند مهارت‌های مهندسی داده را توسعه دهند.

• کارشناسان داده، BI، تحلیل‌گرانی که می‌خواهند دانش پایه مهندسی داده را بیاموزند.

• افرادی که می‌خواهند در شرکت‌ها یا سازمان‌هایی کار کنند که با داده بزرگ، پایپ‌لاین‌ها و ذخیره‌سازی داده سروکار دارند.

چرا آکادمی BRS؟

• دوره طراحی شده با تمرکز بر نیازهای بازار کار و فناوری‌های جاری مهندسی داده.

• مدرسینی با تجربه و تسلط بر مفاهیم مهندسی داده و پیاده‌سازی عملی.

• محیط آموزشی تعاملی، تمرین، پروژه کاربردی و امکان پرسش و پاسخ.

• صدور گواهی معتبر پایان دوره که می‌تواند در رزومه حرفه‌ای شما تأثیرگذار باشد.