پی سی دانلود - data-integration

Azure Data Factory (ADF) یک سرویس مبتنی بر فضای ابری برای ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری) و یکپارچه‌سازی داده‌ها است که توسط مایکروسافت ارائه شده است. این سرویس به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا داده‌ها را از منابع متعدد، از جمله منابع محلی، در فضای ابری یا در پلتفرم‌های مختلف، انتقال، تبدیل و هماهنگ‌سازی کنند. این سرویس به عنوان خط لوله داده در محیط Azure عمل می‌کند و امکان اتصال، پاک‌سازی و تحویل داده‌ها به سیستم‌هایی مانند دریاچه‌های داده، انبارهای داده، پلتفرم‌های هوش تجاری و خطوط لوله یادگیری ماشین را فراهم می‌آورد. عملکرد Azure Data Factory بر اساس یک رویکرد گردش کاری است که شامل چهار مرحله اصلی است: ADF از طریق سرویس‌های پیوندی به بیش از ۱۰۰ منبع داده مانند SQL Server، Azure Blob Storage، Amazon S3، Google Cloud Storage، Salesforce و SAP متصل می‌شود. داده‌ها به صورت دسته‌ای یا در زمان واقعی دریافت می‌شوند. ADF از Data Flows (یک رابط بصری و بدون نیاز به کد برای تبدیل داده) یا فعالیت‌های سفارشی مانند اسکریپت‌های SQL، وظایف Spark، نوت‌بوک‌های Databricks و رویه‌های ذخیره‌شده استفاده می‌کند. تبدیل‌ها ممکن است شامل ادغام، فیلتر کردن، تجمیع، تبدیل فرمت (مانند تبدیل CSV به JSON و Parquet) و پاک‌سازی داده‌ها باشد.
در دوره آموزشی Azure Data Factory (ADF): Build Scalable Data Pipelines با مبانی Azure Data Factory و ساخت خطوط لوله داده آشنا خواهید شد.

این دوره برای کسانی طراحی شده است که می‌خواهند پلتفرم Azure Data Factory را به صورت عملی و با پروژه‌های واقعی، خطوط داده پویا و حل مشکلات کاربردی بیاموزند. این دوره از سخنرانی‌های تئوری و آماده‌سازی عمومی برای گواهینامه‌ها فاصله گرفته و بر کاربرد واقعی تمرکز دارد. مسترینگ دیتا فکتوری آژور دوره‌ای است که به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا به طور عملی و از طریق سناریوهای واقعی، مهارت‌های خود را در Azure Data Factory (ADF) ارتقا دهند. این دوره به جای تمرکز بر مفاهیم تئوریک، بر حل مسائل عملی و پیاده‌سازی پروژه‌های دنیای واقعی تمرکز دارد. شرکت‌کنندگان با یادگیری و استفاده از Azure Data Factory، می‌توانند داده‌ها را از منابع مختلفی مانند SQL، REST APIs، Snowflake و PostgreSQL جمع‌آوری کنند. علاوه بر این، دوره شامل آموزش ساخت چارچوب‌های قابل استفاده مجدد، پیاده‌سازی بارهای افزایشی و تبدیل داده‌ها با استفاده از Data Flows است. این دوره توسط CloudPandith (Mallaiah)، یک معمار ارشد داده و مربی حرفه‌ای، هدایت می‌شود و بیش از ۴۰ سناریوی بلادرنگ ADF را دربرمی‌گیرد. مخاطبان این دوره، چه مبتدی باشند و چه افراد حرفه‌ای، یاد می‌گیرند که چگونه خطوط داده را با استفاده از تمام ویژگی‌های ADF مانند SHIR (محیط‌های یکپارچه‌سازی خودمیزبان)، تریگرها (محرک‌ها)، ادغام Key Vault، CDC (تغییر داده‌های ضبط شده)، و زمان‌بندی Databricks طراحی، خودکارسازی و بهینه کنند. در این دوره، هر بخش آموزشی بر مبنای کاربردهای واقعی ساخته شده و نه بر اساس تئوری‌های کتابی.
در دوره آموزشی Mastering Azure Data Factory : Real-World Projects With ADF با ساخت و بهینه‌سازی خطوط داده در پلتفرم Azure آشنا خواهید شد.

در دنیای امروزی که بر پایه داده بنا شده است، سازمان‌ها حجم بسیار زیادی از داده‌ها را جمع‌آوری و ذخیره می‌کنند. Data Lake ها به عنوان یک جزء حیاتی در این اکوسیستم داده ظهور کرده‌اند. دوره Data Lake Fundamentals برای این طراحی شده است که شما را با دانش و مهارت‌های ضروری برای حرکت در دنیای Data Lake ها مجهز کند. چه یک متخصص داده با تجربه باشید، چه یک دانشمند داده مشتاق، یا یک رهبر کسب‌وکار که می‌خواهد از داده برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک استفاده کند، این دوره برای پاسخگویی به نیازهای شما تنظیم شده است. در این دوره، شرکت‌کنندگان با مفاهیم بنیادی Data Lake ها آشنا می‌شوند و تفاوت آن‌ها را با راهکارهای سنتی ذخیره‌سازی داده درک خواهند کرد. آن‌ها یاد خواهند گرفت که چگونه داده‌ها را با استفاده از روش‌های مختلف، از جمله پردازش دسته‌ای (batch processing) و جریان داده بی‌درنگ (real-time streaming)، به یک Data Lake وارد کنند (ingest). همچنین، دنیای فرمت‌های داده و راهکارهای ذخیره‌سازی، از جمله فرمت‌های فایل محبوب و سیستم‌های ذخیره‌سازی مورد بررسی قرار خواهد گرفت. بخش مهم دیگری از دوره به آماده‌سازی، پاک‌سازی و تبدیل داده‌ها (data transformation) در یک Data Lake برای انجام تحلیل‌های معنادار اختصاص دارد. شرکت‌کنندگان هنر پرس و جو (querying) و تحلیل داده‌های ذخیره شده در Data Lake ها را با استفاده از SQL، Apache Hive و سایر ابزارها فرا خواهند گرفت. در نهایت، جنبه‌های حیاتی حکمرانی داده (data governance)، امنیت (security) و انطباق (compliance) در محیط‌های Data Lake مورد بحث و بررسی قرار خواهد گرفت تا شرکت‌کنندگان بتوانند Data Lake های ایمن و قابل اعتمادی را مدیریت کنند.
در دوره آموزشی Data Lake Fundamentals با مفاهیم کلیدی و نحوه کار با Data Lake ها آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی برای تبدیل شدن به یک مهندس داده حرفه‌ای در Databricks طراحی شده است. شرکت‌کنندگان در این دوره، با راهنمایی‌های مربی، Deepak Goyal، نحوه دیباگ کردن، پردازش و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها و ساختن راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر را به صورت عمیق فرا خواهند گرفت. این دوره به بررسی دقیق نحوه عملکرد پلتفرم Databricks می‌پردازد. شرکت‌کنندگان با PySpark transformation و Spark SQL در Databricks، همچنین نحوه خواندن و نوشتن DataFrame در Databricks آشنا خواهند شد. علاوه بر این، موضوعاتی مانند Delta Lake، join optimizations، notebook scheduling، cluster management، workflows و موارد دیگر نیز در این دوره پوشش داده می‌شوند.
در دوره آموزشی Complete Guide to Databricks for Data Engineering با مهندسی داده با پلتفرم Databricks آشنا خواهید شد.

در دنیای داده محور امروزی، کسب و کارها با حجم عظیمی از اطلاعات که در سیستم‌های مختلف، اعم از SAP و غیر SAP، پراکنده است، سروکار دارند. مدیریت، یکپارچه‌سازی و استخراج بینش‌های معنادار از این منابع داده می‌تواند یک چالش باشد. این دوره یک رویکرد ساختاریافته برای مدیریت کارآمد داده‌ها ارائه می‌دهد و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا فرآیندهای خود را بهینه کرده و تصمیمات بهتری بگیرند.
در دوره آموزشی SAP Data Intelligence Training با مدیریت و تحلیل داده های سازمانی آشنا خواهید شد.

در این دوره شرکت کننده با مفاهیم و کاربرد های SQL برای تحلیل داده آشنا می‌شود. این دوره به شرکت کننده یاد می‌دهد که چگونه با استفاده از SQL داده‌ها را query کند و گزارش های تحلیلی ایجاد کند. این دوره برای افرادی که به دنبال ورود به حوزه تحلیل داده یا علم داده هستند، یا کسانی که فقط با صفحات گسترده کار کرده‌اند، یا به دیگران برای query داده‌ها تکیه کرده‌اند، مناسب است.
در دوره آموزشی SQL for Data Analysis, Hands-on industry skills for analysts با مفاهیم و کاربرد های SQL برای تحلیل داده آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی برای آموزش مهندسی داده در محیط Azure cloud طراحی شده است. این دوره شامل مباحثی از جمله SQL، data warehousing، Azure Data factory، Python programming، big data، Databricks، PySpark، Delta lake، Spark structured streaming و Azure devops می باشد. این دوره برای افرادی که می خواهند در زمینه مهندسی داده در Azure cloud فعالیت کنند، مناسب است.
در دوره آموزشی Azure Data Engineering End-to-end Course (English) با ابزار ها و تکنولوژی های مهندسی داده در محیط Azure cloud آشنا خواهید شد.

FME Desktop/Server دو نرم افزاری هستند که توسط شرکت Safe Software ارائه می‌شوند. این دو نرم افزار ابزارهایی هستند که برای استخراج، پالایش و بارگذاری اطلاعات در زمان ساخت انبار داده‌ها استفاده می‌شوند به این صورت که اطلاعات را از یک یا چند منبع مختلف جمع‌آوری و پالایش کرده و در نهایت در انبار داده بارگذاری می‌کنند. در این نرم افزارها تمامی عملیات بدون نیاز به کد نویسی و تنها با استفاده از کشیدن و رها کردن قابل انجام هستند و شما می‌توانید سریع، راحت و بدون نوشتن حتی یک خط کد بیش از 475 نوع از فرمت داده‌ها از جمله GIS ،CAD ،Databases & Spatial databases، Spreadsheets ،Cloud & Web services ،XML ،Rasters ،Vectors ،Point clouds ،3D & BIM را بین اپلیکیشن‌ها و دسکتاپ‌های مختلف جا به جا کرده، ویرایش و تفسیر کنید. با استفاده از نسخه سرور، با بیش از هزاران اپلیکیشن مختلف به صورت یکپارچه ارتباط برقرار کنید و حجم وسیعی از داده‌ها را فارغ از تنظیمات و عملکرد مدیریت کنید و داده‌ها را به آسانی تبدیل، اشتراک‌گذاری، ارزش‌گذاری و یکپارچه‌سازی کنید.

FME Desktop/Server دو نرم افزاری هستند که توسط شرکت Safe Software ارائه می‌شوند. این دو نرم افزار ابزارهایی هستند که برای استخراج، پالایش و بارگذاری اطلاعات در زمان ساخت انبار داده‌ها استفاده می‌شوند به این صورت که اطلاعات را از یک یا چند منبع مختلف جمع‌آوری و پالایش کرده و در نهایت در انبار داده بارگذاری می‌کنند. در این نرم افزارها تمامی عملیات بدون نیاز به کد نویسی و تنها با استفاده از کشیدن و رها کردن قابل انجام هستند و شما می‌توانید سریع، راحت و بدون نوشتن حتی یک خط کد بیش از 475 نوع از فرمت داده‌ها از جمله GIS ،CAD ،Databases & Spatial databases، Spreadsheets ،Cloud & Web services ،XML ،Rasters ،Vectors ،Point clouds ،3D & BIM را بین اپلیکیشن‌ها و دسکتاپ‌های مختلف جا به جا کرده، ویرایش و تفسیر کنید. با استفاده از نسخه سرور، با بیش از هزاران اپلیکیشن مختلف به صورت یکپارچه ارتباط برقرار کنید و حجم وسیعی از داده‌ها را فارغ از تنظیمات و عملکرد مدیریت کنید و داده‌ها را به آسانی تبدیل، اشتراک‌گذاری، ارزش‌گذاری و یکپارچه‌سازی کنید.