دوره آموزشی کلان داده

مقدمه دوره

در دنیای امروز که حجم داده‌ها به‌صورت انفجاری رشد کرده‌اند، سازمان‌ها نیازمند سیستم‌ها، زیرساخت‌ها و فرآیندهایی هستند تا داده‌ها را جمع-آوری، ذخیره، پردازش، تبدیل و سرویس‌دهی کنند تا بتوانند از آن برای تصمیم‌گیری، تحلیل و پیش‌بینی استفاده نمایند. کلان داده (Big Data ) شاخه‌ای است از فناوری اطلاعات که به طراحی، ساخت و نگهداری این زیرساخت‌ها می‌پردازد. به عنوان مثال، یک دوره «Big Data» به شما می‌آموزد چگونه داده‌­های بسیار بزرگ و متنوع را مدیریت کنید، چالش‌های ناشی از حجم، سرعت، تنوع و صحت داده را بشناسید و از فناوری‌های مدرن برای تحلیل و تبدیل این داده‌ها به ارزش کسب‌وکار بهره ببرید. 
در این دوره، 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 داده بزرگ و تسلط بر ابزارها، روش‌ها و معماری‌های اصلی است. پس از پایان دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود:

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

• معماری‌های داده (Data Warehouse، Data Lake، پایپ‌لاین‌های داده) را درک و طراحی نمایند.

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

• ابزارها و فناوری‌های مربوط به 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 بزرگ

• تعریف مهندسی داده بزرگ، چرخه عمر داده، تفاوت با تحلیل داده و داده‌کاوی. 

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

۲. ذخیره‌سازی داده‌ها و فناوری‌ها

• پایگاه‌های داده رابطه‌ای و غیر رابطه‌ای (SQL vs NoSQL). 

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

۳. فرآیندهای ETL / ELT و پایپ‌لاین داده

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

• ابزارها و روش‌های مدرن: جریان داده (Streaming)، داده‌های دسته‌ای (Batch).

۴. معماری و جریان داده عملیاتی

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

• بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری، کیفیت داده و حاکمیت داده.

۵. داده‌های حجیم (Big Data) و محیط ابری

• فناوری‌هایی مانند Hadoop، Spark، مفاهیم پردازش موازی و توزیع‌شده. 

• زیرساخت‌های ابری (AWS, Azure, GCP) و سرویس‌های مرتبط با داده‌های بزرگ.

۶. پروژه کاربردی و جمع‌بندی

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

• بحث درباره فرصت‌های شغلی مهندسی داده بزرگ و مسیرهای توسعه.

مزایای دوره

• آموزش فشرده و کاربردی — مناسب برای ورود سریع به حوزه مهندسی داده بزرگ.

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

• آشنا شدن با معماری‌ها، ابزارها و فناوری‌های به‌روز مهندسی داده.

• افزایش قابلیت استخدام و ارتقاء مهارتی در حوزه داده و تحلیل داده‌ها.

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

مخاطبان دوره

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

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

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

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

چرا آکادمی BRS؟

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

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

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

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