STREAMING ARCHITECTURE
طراحی پلتفرم داده Event-Driven برای پردازش بلادرنگ
طراحی معماری Streaming با Kafka، پردازش رویدادها، مدیریت Delivery Semantics و ساخت Pipeline قابل اتکا برای دادههای Real-Time.
مشاهده معماریمعماریمحور، نه ابزارمحور
از مهندس داده، به معمار داده و پلتفرم داده برسید
آموزش و مشاوره تخصصی در Data Engineering، معماری پلتفرمهای مدرن و سیستمهای داده در مقیاس سازمانی.
معماریمحور پروژهمحور
حسین نرقانی — مهندس داده و معمار Data Platformمدرس و متخصص Data Engineering
درباره من و تجربه حرفهای
تجربه Production را به آموزش تبدیل میکنیم
بیش از 8 سال در و مهندسی داده، تجربه کار با سیستمهای توزیعشده، فناوریهای Apache و طراحی پلتفرمهای داده را در آموزشهایی کاربردی و معماریمحور جمع کردهام؛ با تمرکز بر اینکه فقط ابزار را یاد نگیریم، بلکه دلیل انتخاب و نحوه استفاده از آن را در یک سیستم واقعی بفهمیم.
تجربه حرفهای8+ سال تجربه در مهندسی داده
حوزه تخصصData Engineering · Distributed Systems · Data Platforms
رویکرد آموزشArchitecture-Driven · Production-Oriented
درباره من و تجربه حرفهای
مطالعات موردی Production
مطالعات موردی معماری Data Platform
هر Case Study از مسئله واقعی شروع میشود؛ سپس محدودیتها، تصمیمهای معماری، انتخاب فناوری، Trade-offها و نتیجه نهایی بررسی میشوند.
LAKEHOUSE ARCHITECTURE
طراحی معماری Lakehouse برای تحلیل داده در مقیاس
ترکیب Data Lake و Data Warehouse با Storage مدرن، جداول تراکنشی، Governance و دسترسی تحلیلی.
مشاهده معماری
DISTRIBUTED COMPUTING
طراحی سیستم پردازش توزیعشده در مقیاس بالا
بررسی تصمیمهای Performance، Partitioning، Parallel Processing و مدیریت هزینه در سیستمهای پردازشی توزیعشده.
مشاهده معماریمحتوای تخصصی
مقالات و منابع مهندسی داده
مقالات و منابعی برای یادگیری عمیق Data Engineering؛ از مفاهیم پایه تا معماری سیستمهای داده، پردازش توزیعشده و Data Platform.
مهندسی داده چیست؟ فراتر از ETL و ابزارها
فرض کن یک سیستم ساده داری.یک Application، یک Database. کاربرها داده تولید میکنند، داده در Database…
قبل از شروع
پاسخ به سوالهای رایج درباره مسیر یادگیری Data Engineering
خیر. هدف این مسیر فقط یادگیری ابزارها نیست؛ تمرکز اصلی روی درک مفاهیم، تصمیمهای معماری، Trade-offها و ساخت سیستمهای داده واقعی است. ابزارهایی مانند Spark، Kafka و Lakehouse در چارچوب مسائل واقعی بررسی میشوند.
این مسیر برای افرادی طراحی شده که میخواهند مهندسی داده را عمیق یاد بگیرند؛ از افرادی که پایههای برنامهنویسی و SQL دارند تا مهندسانی که قصد حرکت به سمت طراحی Data Platform و معماری داده را دارند.
پیشنهاد میشود مسیر را از Foundation شروع کنید و سپس به Pipeline Engineering، Distributed Data و در نهایت Data Platform Architecture برسید. هر مرحله پایهای برای مرحله بعدی ایجاد میکند.
بله. تمرکز آموزشها بر درک مسئله، طراحی راهکار، بررسی محدودیتها و تصمیمهای معماری است؛ نه صرفاً اجرای مثالهای آموزشی ساده.