خدمات شبکه فراز نتورک | پیشرو در ارائه خدمات دیتاسنتری و کلود
دوره آموزشی Google Professional Data Engineer شامل مباحث مختلفی است که به مهندسان داده کمک میکند تا مهارتهای لازم برای طراحی، ساخت، توسعه و نگهداری سیستمهای پردازش داده را کسب کنند. در این دوره، مفاهیم مختلفی در زمینه مهندسی داده، استفاده از ابزارهای Google Cloud، و تحلیل دادههای بزرگ آموزش داده میشود. سر فصلهای این دوره به شرح زیر است:
1. Designing Data Processing Systems
- طراحی سیستمهای پردازش داده مقیاسپذیر و کارآمد
- انتخاب معماری مناسب برای پردازش دادهها (Batch vs. Stream Processing)
- طراحی سیستمهایی برای جمعآوری، ذخیرهسازی و پردازش دادههای بزرگ
- استفاده از Google Cloud Dataflow و Apache Beam برای پردازش جریان و دستهای
2. Building Data Processing Systems
- توسعه و پیادهسازی سیستمهای پردازش داده با استفاده از ابزارهای Google Cloud
- استفاده از Google Cloud Dataproc و Apache Spark برای پردازش دادههای توزیعشده
- پیادهسازی فرایندهای ETL (Extract, Transform, Load)
- کار با BigQuery برای تحلیل دادههای بزرگ
3. Operationalizing Data Processing Systems
- مدیریت و بهینهسازی عملکرد سیستمهای پردازش داده
- پیادهسازی و نظارت بر خطاها و عملکرد سیستمهای پردازش داده
- استفاده از ابزارهای Google Cloud Monitoring و Cloud Logging
4. Building and Operationalizing Data Pipelines
- طراحی و ساخت پایپلاینهای داده مقیاسپذیر
- اتوماسیون و بهینهسازی فرآیندهای داده
- استفاده از Cloud Composer (بر مبنای Apache Airflow) برای مدیریت جریانهای کاری و پایپلاینها
5. Data Storage and Data Management
- انتخاب انواع مناسب ذخیرهسازی دادهها (Relational, NoSQL, Object Storage)
- استفاده از Google Cloud Storage, BigQuery, Cloud SQL, Cloud Spanner, و Firestore
- مدیریت دادهها با استفاده از Google Cloud Data Catalog
- طراحی سیستمهای ذخیرهسازی با تمرکز بر مقیاسپذیری، امنیت، و دسترسی
6. Analyzing Data to Gain Insights
- استفاده از BigQuery برای انجام تحلیلهای پیچیده بر روی دادههای بزرگ
- طراحی و اجرای کوئریهای SQL برای تحلیل دادهها
- استفاده از Google Cloud AI and ML Tools برای تحلیل پیشرفته دادهها و مدلهای یادگیری ماشین
7. Machine Learning and Data Engineering
- پیادهسازی مدلهای یادگیری ماشین در سیستمهای داده
- استفاده از Google AI Platform برای آموزش و استقرار مدلهای یادگیری ماشین
- ادغام یادگیری ماشین در پایپلاینهای داده
- بهینهسازی عملکرد مدلها و ارزیابی نتایج
8. Security, Privacy, and Compliance
- پیادهسازی امنیت دادهها در Google Cloud
- مدیریت دسترسی و احراز هویت با استفاده از Cloud IAM (Identity and Access Management)
- رعایت مقررات امنیتی و حفظ حریم خصوصی دادهها
- استفاده از Cloud Key Management برای مدیریت کلیدهای رمزنگاری
9. Monitoring and Troubleshooting Data Systems
- نظارت بر عملکرد سیستمهای پردازش داده و شناسایی مشکلات
- استفاده از ابزارهای Google Cloud Monitoring و Cloud Logging برای ردیابی مشکلات و تحلیل علتهای اصلی
- بهینهسازی منابع و شناسایی مشکلات مقیاسپذیری
10. Data Engineering Best Practices
- پیادهسازی بهترین شیوهها برای طراحی و توسعه سیستمهای داده
- استفاده از ابزارهای DevOps و CI/CD برای استقرار و نگهداری سیستمهای پردازش داده
- مدیریت پروژهها و همکاری تیمی در پروژههای بزرگ داده
این دوره برای کسانی که قصد دارند به عنوان مهندس داده در Google Cloud کار کنند، طراحی شده است و در نهایت با موفقیت در آزمون این دوره، گواهی معتبر Google Professional Data Engineer صادر میشود.
نقد و بررسی وجود ندارد.