دوره آموزش مهندسی داده Data Engineering نیک آموز

دوره آموزش مهندسی داده Data Engineering نیک آموز

مهندسی داده یکی از مهم‌ترین و جدیدترین زمینه‌های شغلی در حوزه فناوری اطلاعات است که با رشد و توسعه داده‌های حجیم و پیچیده، نیاز به متخصصانی با مهارت‌های خاص در این حوزه بیش از پیش احساس می‌شود. دوره آموزش مهندسی داده به گونه‌ای طراحی شده است که افراد علاقه‌مند به این حوزه را با مفاهیم، ابزارها، و تکنولوژی‌های کلیدی مورد نیاز برای ساخت و مدیریت زیرساخت‌های داده‌های مقیاس‌پذیر آشنا کند.

در دوره آموزش مهندسی داده نیک آموز، شرکت‌کنندگان ابتدا با مفاهیم پایه مهندسی داده و مهارت‌های لازم برای ورود به این زمینه آشنا می‌شوند. این مهارت‌ها شامل تسلط به زبان‌های برنامه‌نویسی (مانند Python)، درک عمیق از پایگاه‌های داده رابطه‌ای (SQL) و غیررابطه‌ای (NoSQL)، و آشنایی با مفاهیم انبارش داده‌ها (Data Warehousing) می‌باشد. سپس، با استفاده از ابزارهایی همچون Docker، شرکت‌کنندگان به نصب و پیاده‌سازی محیط‌های کاری متنوع برای آزمایش و اجرای پروژه‌های عملی خواهند پرداخت.

یکی از بخش‌های مهم این دوره، آموزش استفاده از خط فرمان لینوکس است. خط فرمان لینوکس یکی از ابزارهای مهم در دنیای مهندسی داده محسوب می‌شود که مهندسان داده برای انجام وظایف روزانه خود به آن نیاز دارند. این بخش به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا مهارت‌های لازم برای کار با سیستم‌های لینوکسی را کسب کنند و به راحتی با ابزارهای مختلف ارتباط برقرار کنند.

مباحث کلان‌داده (Big Data) و پردازش داده‌های حجیم نیز در این دوره به طور جامع پوشش داده می‌شود. شرکت‌کنندگان با اصول و مبانی کلان‌داده آشنا شده و سپس به یادگیری ابزارهای کلیدی مانند Apache Airflow و Apache Nifi برای مدیریت و انتقال داده‌های حجیم می‌پردازند. این ابزارها به مهندسان داده کمک می‌کنند تا جریان‌های داده‌ای پیچیده را به صورت بهینه و قابل مدیریت طراحی و اجرا کنند.

همچنین، مفاهیم پیشرفته‌ای در زمینه کار با بانک‌های اطلاعاتی غیررابطه‌ای (NoSQL) مانند MongoDB، Cassandra، و Redis آموزش داده می‌شود. این بخش به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا بهترین استراتژی‌های ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های غیرساخت‌یافته را برای نیازهای خاص کسب‌وکارهای مدرن انتخاب کنند.

بخش دیگری از دوره به یادگیری Apache Kafka اختصاص دارد. Kafka یک پلتفرم توزیع‌شده برای جریان‌سازی داده‌هاست که برای انتقال و پردازش داده‌ها در مقیاس‌های بزرگ استفاده می‌شود. با یادگیری Kafka، شرکت‌کنندگان می‌توانند جریان‌های داده‌ای پایدار و مقیاس‌پذیر را در سیستم‌های خود پیاده‌سازی کنند.

چارچوب پردازشی Apache Spark نیز به عنوان یکی از مهم‌ترین ابزارهای مهندسی داده در این دوره معرفی می‌شود. Spark به دلیل قابلیت پردازش سریع داده‌های حجیم، یکی از محبوب‌ترین انتخاب‌ها برای مهندسان داده است. در این بخش، شرکت‌کنندگان با مبانی پردازش موازی و توزیع‌شده داده‌ها آشنا شده و با استفاده از Spark، داده‌های حجیم را به صورت بهینه پردازش می‌کنند.

همچنین، دوره شامل آموزش دیتابیس‌های تحلیلی نوین و ابزارهای مانیتورینگ و مدیریت لاگ مانند Grafana، Fluentd، و Prometheus است. این ابزارها به شرکت‌کنندگان کمک می‌کنند تا سلامت و عملکرد سیستم‌های داده‌ای خود را به دقت مانیتور کرده و مشکلات احتمالی را به سرعت شناسایی و برطرف کنند.

در نهایت، این دوره به شرکت‌کنندگان فرصتی می‌دهد تا با کار عملی و پروژه‌های دنیای واقعی، مهارت‌های خود را تقویت کنند و برای ورود به بازار کار مهندسی داده آماده شوند. با ارائه ترکیبی از آموزش‌های تئوری و عملی، این دوره یک فرصت بی‌نظیر برای کسانی است که می‌خواهند در حوزه داده تخصص پیدا کنند و نقش مهمی در طراحی و مدیریت زیرساخت‌های داده‌ای پیشرفته ایفا کنند.