در عصر داده‌محور امروز، ذخیره، مدیریت و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها به چالشی اساسی برای سازمان‌ها و کارشناسان فناوری تبدیل شده است. دوره «راهنمای جامع دریاچه‌های داده و لیک‌هاوس‌ها 2024-8» از LinkedIn Learning با تمرکز بر مفاهیم نوین دیتا لیک و لیک‌هاوس، شما را گام‌به‌گام با طراحی، پیاده‌سازی و بهینه‌سازی این معماری‌های پیشرفته آشنا می‌کند. این دوره برای مهندسان داده، معماران ابری، تحلیل‌گران و هر کسی که می‌خواهد در مسیر Data Engineering حرفه‌ای قدم بردارد، مناسب است.

• مبانی و اصول معماری دیتا لیک و چرایی محبوبیت آن در سال‌های اخیر.
• تفاوت‌ها و شباهت‌های بین Data Lake و Data Lakehouse.
• به‌کارگیری ابزارهای ابری مانند AWS S3، Azure Data Lake Storage و Google Cloud Storage.
• معرفی فرمت‌های ستونی (Parquet, ORC) و تأثیر آن‌ها بر سرعت و هزینه ذخیره‌سازی.
• طراحی پایپ‌لاین‌های ETL/ELT با استفاده از Apache Spark و Databricks.
• استراتژی‌های راهبری داده (Data Governance) و امنیت در دریاچه‌ها.
• چگونه با Delta Lake، Apache Iceberg و Hudi یک Lakehouse کارآمد بسازیم.
• استفاده از SQL، Python و Scala برای کار با داده‌های ذخیره‌شده.
• بهینه‌سازی Query و پیاده‌سازی Partitioning و Z-Ordering.
• نمونه‌های عملی و پروژه‌های گام‌به‌گام برای تثبیت یادگیری.

• دسترسی به جدیدترین متدها و معماری‌های ابری برای ذخیره و پردازش داده.
• یادگیری هم‌زمان با مثال‌های عملی و کدنویسی واقعی.
• بهبود توانایی‌ها در طراحی مقیاس‌پذیر و مقرون‌به‌صرفه داده‌محور.
• افزایش فرصت‌های شغلی در حوزه مهندسی داده، تحلیل ابری و معماری داده.
• دریافت مدرک معتبر LinkedIn Learning به‌صورت رایگان.
• ارتباط با جامعه حرفه‌ای و به‌اشتراک‌گذاری تجربیات عملی.

• آشنایی مقدماتی با مفاهیم پایگاه داده و SQL.
• تجربه کار با یک زبان برنامه‌نویسی مثل Python یا Scala.
• آشنایی با مفاهیم ابری (AWS/Azure/GCP) امتیاز محسوب می‌شود.
• درک اولیه از معماری‌های ETL و ابزارهای متن‌باز مانند Apache Spark.
• دستگاه کامپیوتر یا محیط ابری با حداقل 8 گیگابایت رم برای آزمایش‌های عملی.

• بخش ۱: مقدمه‌ای بر دریاچه داده و ضرورت‌های آن
• بخش ۲: معماری‌های رایج: HDFS، Object Storage و Data Lakehouse
• بخش ۳: فرمت‌های ذخیره‌سازی ستونی و بهینه‌سازی فضای دیسک
• بخش ۴: مدیریت متادیتا و Catalog در Glue و Hive Metastore
• بخش ۵: پیاده‌سازی Pipelineهای ETL با Spark و Databricks
• بخش ۶: مفاهیم Delta Lake و Transaction Log
• بخش ۷: امن‌سازی و کنترل دسترسی به داده‌ها
• بخش ۸: مانیتورینگ و بهینه‌سازی Query Performance
• بخش ۹: مهاجرت از دیتابیس‌های مرسوم به Data Lakehouse
• بخش ۱۰: پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک راهکار جامع

مثال ۱: طراحی یک دریاچه داده در AWS S3 با Terraform – نوشتن فایل‌های .tf برای ایجاد باکت – کانفیگ IAM Role و Bucket Policy – بارگذاری داده‌های CSV و تبدیل به Parquet با Glue

مثال ۲: پیاده‌سازی Lakehouse با Delta Lake در Databricks – ساخت Spark Cluster و تنظیمات Autoscaling – اجرای کدهای PySpark برای خواندن، نوشتن و History Table – استفاده از Z-Ordering برای جستجوی سریع

• تقسیم‌بندی داده‌ها: برای بهبود سرعت واکشی و آسون‌تر شدن مدیریت.
• فرمت‌های ستونی: Parquet و ORC به دلیل فشرده‌سازی بالا و I/O کم، ایده‌آل هستند.
• Transaction Log: دلتا لیک تراکنش‌ها را تضمین می‌کند و قابلیت Time Travel می‌دهد.
• امنیت لایه‌ای: ترکیب IAM، ACL و Encryption at Rest بهترین دفاع است.
• مانیتورینگ مداوم: ابزارهایی مثل AWS CloudWatch و Datadog برای مشاهده عملکرد.

دوره «راهنمای جامع دریاچه‌های داده و لیک‌هاوس‌ها 2024-8» یک منبع بی‌نظیر برای کسانی است که می‌خواهند در مسیر مهندسی داده‌های ابری حرفه‌ای شوند. با پوشش کامل مباحث نظری، عملی و پروژه‌های واقعی، شما را آماده‌ی طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای مقیاس‌پذیر، اقتصادی و ایمن می‌کند. همین حالا دانلود رایگان این دوره را آغاز کنید و مهارت‌های خود را به سطح بعدی برسانید!