📎 حالا که علاقهمندان مطالب مرتبط با SQL Server بیشتر از PostgreSQL شد، در ابتدای مطالب، مسیر و شاکله رو عرض میکنم و روی هر کدوم بنا بر بازخوردها کمتر یا بیشتر تعمیق میکنیم.
📎 حالا که علاقهمندان مطالب مرتبط با SQL Server بیشتر از PostgreSQL شد، در ابتدای مطالب، مسیر و شاکله رو عرض میکنم و روی هر کدوم بنا بر بازخوردها کمتر یا بیشتر تعمیق میکنیم.
بعد از این چند هفته تمرکز روی SQL Server سراغ PostgreSQL هم خواهیم رفت؛ در گذشته هم داشتیم که با هشتگ #MSSQL_to_PGSQL توی کانال در دسترس است.
مسیر یادگیری اصولی SQL Server، سلیقه من یا دیگری نیست! بلکه منطبق بر نظر خالق محصوله. مایکروسافت بارها مسیر یادگیری SQL Server (و سایر تکنولوژیهاش) رو با نیازهای بازار و تغییرات محصولاتش تغییر داده. ولی به صورت کلی و بیان ساده، SQL Server رو میشه با سرفصلهای کلان زیر یاد گرفت:
✅ دیتابیس دولوپر (Database Developer)
تمرکز اصلی دولوپر بر طراحی، توسعه و بهینهسازی ساختار و کد دیتابیسه. باید توی نوشتن کوئریهای پیچیده، توابع، پروسیجرها وتریگرها تسلط داشته باشه و با امکاناتی مثل XML, JSON, Spatial, Graph، ساختارهای سلسلهمراتبی و... آشنا باشه و البته درک عمیقی از نرمالسازی و طراحی اصولی دیتابیس داشته باشه.
تسلط روی نحوهی کارکرد دیتابیس (مفاهیمی مثل Set Theory یا Predication Logic یا Cardinality)، تسلط روی T-SQL، درک عمیق مدلسازی داده (Database Modeling) بخشی از الزامات توسعهدهنده است. 🔤برخلاف نظر عدهای، من این مهارتها رو برای ادمین و دیتا آنالیست و... هم به جد توصیه میکنم، ولی سطح پیشرفته دانش و مهارتش برای دیتابیس انجینیر و معماری داده، اجتنابناپذیره.🔤
✅ مدیر پایگاه داده (Database Administrator - DBA)
مسئولیت نگهداری، امنیت و عملکرد بهینه دیتابیس سرور رو بر عهده داره. باید با مفاهیم ابتدایی مثل backup و recovery، اشنا باشه و مانیتورینگ پرفرمنس، High Availabilty، Disaster Recovery تنظیمات امنیتی و مدیریت دسترسیها رو خوب بلد باشه. همچنین توانایی عیبیابی و رفع مشکلات احتمالی بسیار مهمه. طبیعتا باید درک عمیقی از استورج داشته باشه.
✅ مهندس پایگاه داده (Database Engineer)
ترکیبی از مهارتهای توسعه و مدیریت رو نیاز داره؛ با تمرکز روی زیرساختهای دیتابیس، طراحی سیستمهای توزیعشده، مدیریت Performance در سطح پیشرفته، و گاهی خودکارسازی (Automation) فرایندهای دیتابیس.
نیازمندیهاش هم علاوه بر موارد بالا، دانش عمیق از مفاهیم معماری نرمافزار، آشنایی با اسکریپتنویسی (PowerShell یا Python)، مدیریت سرورها و درک نیازمندیهای Business برای طراحی راهکارهای مقیاسپذیر. علاوه بر تسلط بر SQL، باید با مفاهیم مهندسی نرمافزار، معماری سیستم و یکپارچهسازی سرویسها رو هم دونست تا طراحی سیستمهای مقیاسپذیر که از وظایف اصلیه این نقش است رو درست به انجام رسوند.
✅ تحلیلگر داده (Data Analyst)
بیشتر روی استخراج و تحلیل دادهها برای کمک به تصمیمگیریهای تجاری متمرکزه. تسلط روی کوئرینویسی پیشرفته، شناسایی الگوها و روندها (Trends)، گزارشگیری و ویژوالایز کردن دادهها ضروریه. آشنایی با ابزارهای BI مثل Power BI مزیت محسوب میشه (دوران SQL Server Reporting Services یا SQL Server Analysis Services تقریبا به سر رسیده؛ لذا ابزارهای مدرنتر جایگزین شدن). *️⃣درک عمیق از علم آمار رو به جد توصیه میکنم برای این نقش.
✅ متخصص یادگیری ماشین (ML Specialist)
این مسیر ترکیبی از SQL Server و هوش مصنوعیه، خصوصا کار با مدلهای جدید و LLMها یا AI Agentها. علاوه بر مهارتهای پایه SQL، باید با SQL Server Machine Learning Services و زبانهای Python یا R آشنا بود. همچنین درک عمیق از الگوریتمهای یادگیری ماشین ضروری است. *️⃣ولی، درک دقیق از علم آمار، برای این نقش و تحلیلگر داده، از نون شب واجبتره.
✨ یادمون نره که SQL Server طی چند دهه تحول و پیشرفت مداوم، بارها خودش رو با trendهای روز هماهنگ کرده، روزی لازم شد تا برای پردازش دادههای عظیم به Hadoop وصل شه یا با Spark سازگار شه، امروز عمیقا با سرویسها ابری.
روزی لازم بود تا Data Warehouse رو دنبال کنه، ولی امروز Data Lake و Transactional Data Lake. یه روزی SSRS برای ساخت گزارشات و BI کافی بود، ولی امروز PowerBI و یکپارچگیش با Fabric لازمه.
یکی از مزیتهای SQL Server و Oracle اینه که دوره آموزشی + منابع آموزشی رسمی دارن و این در تربیت متخصص بهتر، خیلی موثره.
💬 من برای ۲ هفته، تعداد موضوع رو انتخاب کردم، ولی خوشحال میشم تا دغدغهها و موضوعاتی که «شما» دوست دارید بیشتر بدونید رو در نظر بگیرم 😉 پس بنویسید یا ایمیل کنید: