אודסיטי · Nanodegree · 6 קורסים · 56 שעות

מסלול Nanodegree בהנדסת נתונים עם Microsoft Azure — אודסיטי

המסלול מורכב משישה קורסים ברצף: מידול נתונים · מחסני נתונים בענן עם Azure · אגמי נתונים ובתי-אגם עם Spark ו-Azure Databricks · צינורות נתונים עם Azure · ובסוף סיום המסלול.

השורה התחתונה שלנו

"מסלול מתקדם להנדסת נתונים עם Microsoft Azure, למי שכבר כותב פייתון ו-SQL — לא מסלול לתחילת-הדרך ולא ענן אחר מלבד Azure. בקצב של אדם עובד: כשבעה עד עשרה שבועות, וארבעה פרויקטים בהנדסת-נתונים."

56ש׳

משך רשמי

מתקדמים

רמת כניסה

6 · 4

קורסים · פרויקטים

4.3★

10 מדרגים

2חוד׳

עד סיום · שלנו

לעמוד המסלול
באודסיטי ←

הרשמה ותמחור מתבצעים אצל אודסיטי · קישור שיווקי · אנחנו לא מוכרים את הקורס

בשורה אחת

חמש שאלות, חמש תשובות

אם אין לך זמן לקרוא את כל העמוד — אלה התשובות שמספיקות כדי להחליט.

למי זה

מי שכבר כותב פייתון (Python) ו-SQL ורוצה להיכנס להנדסת נתונים על Azure — הרמה מסומנת מתקדמים ויש תשע דרישות-קדם.

מה יוצא ביד

מודל נתונים בקסנדרה, מחסן נתונים בסכימת כוכב ב-Synapse, בית-אגם על Databricks וצינור ב-Data Factory.

כמה זמן באמת

56 שעות רשמיות; בקצב של 6 עד 8 שעות בשבוע זה כשבעה עד עשרה שבועות.

איפה זה ממקם אותך

לכיוון תפקידים מסוג מהנדס/ת נתונים בסביבת Azure, עם ארבעה תוצרים שנבדקו על ידי אדם מול רובריקה.

מה חסר

הכול יושב בענן אחד, שני פרויקטים עובדים על אותו מקרה-בוחן, וכל התוכן והבדיקה באנגלית.

המסגרת במספרים

56 שעות, ומה שיוצא מהן

אלה המספרים שאודסיטי עצמה מפרסמת בעמוד-המוצר. נמדדו ב-8.9.2026.

שעות רשמיות

בקצב של 6 עד 8 שעות בשבוע — כשבעה עד עשרה שבועות עד הסוף

קורסים

שיעורים

פרויקטים

4.3

10 מדרגים

9.2026

עודכן

עד סיום · שלנו

מסלול הלימוד

שישה קורסים ברצף אחד

אורך העמודה מציג את יחס השעות בין הקורסים. פתח קורס כדי לראות כל שיעור בשמו.

קורס 1

פתיחה: ברוכים הבאים למסלול

0.8ש׳

קורס 2

מידול נתונים

9ש׳

קורס 3

מחסני נתונים בענן עם Azure

14.2ש׳

קורס 4

אגמי נתונים ובתי-אגם עם Spark ו-Azure Databricks

13.7ש׳

קורס 5

צינורות נתונים עם Azure

17.8ש׳

קורס 6

סיום המסלול

0.2ש׳

1פתיחה: ברוכים הבאים למסלול0.8 שעות

ברוכים הבאים! — היכרות קצרה עם סביבת הלימוד של אודסיטי וטיפים להצלחה בקורסים.
איך מקבלים עזרה — הדרכים לקבל עזרה בתוכן ובפרויקטים לפני שמתחילים במסלול.

2מידול נתונים9 שעות

מבוא למידול נתונים — ההבדל הבסיסי בין מסדי נתונים רלציוניים ללא-רלציוניים, ולאיזה צורך כל סוג מתאים.
מודלים רלציוניים — מטרת המידול, החוזקות והחולשות של מסדים רלציוניים, ובניית סכימות וטבלאות ב-PostgreSQL.
מודלים לא-רלציוניים (NoSQL) — מתי בוחרים מסד לא-רלציוני לפי צורכי העסק, ואיך יוצרים טבלאות באפאצ'י קסנדרה.
פרויקטמידול נתונים עם אפאצ'י קסנדרה

3מחסני נתונים בענן עם Azure14.2 שעות

מבוא למחסני נתונים בענן עם Azure — סקירת הקורס: דרישות-הקדם, הכלים, הסביבה והפרויקט.
מבוא למחסני נתונים — היכרות עם מחסני נתונים, תהליכי ETL וקוביות OLAP.
ELT וטכנולוגיות מחסן נתונים בענן — מה זה ELT, במה הוא שונה מ-ETL, ואילו טכנולוגיות ענן קיימות.
טכנולוגיות מחסן נתונים ב-Azure — הפתרונות והטכנולוגיות הספציפיים של Azure למחסני נתונים.
הקמת מחסן נתונים ב-Azure — יישום מחסן נתונים ב-Azure באמצעות Synapse.
פרויקטבניית מחסן נתונים ב-Azure לניתוח נתוני שיתוף אופניים

4אגמי נתונים ובתיאגם עם Spark ו-Azure Databricks — 13.7 שעות

מבוא לקורס — סקירת דרישות-הקדם, הכלים, הסביבה והפרויקט של הקורס.
עולם הביג-דאטה, אגמי נתונים ו-Spark — אילו בעיות אפאצ'י ספארק נועד לפתור ואיפה הוא יושב בתוך עולם הביג-דאטה.
עיבוד וניקוי נתונים ב-Spark — ניקוי ואגרגציה של נתונים באמצעות ספארק.
ניפוי שגיאות ואופטימיזציה ב-Spark — שיטות עבודה מומלצות לאיתור תקלות ולשיפור ביצועים של יישומי ספארק.
Azure Databricks — יצירת אשכולות ספארק וכתיבת קוד על פלטפורמת Azure Databricks.
אגמי נתונים וארכיטקטורת בית-אגם ב-Azure Databricks — בנייה של אגם נתונים ושל ארכיטקטורת בית-אגם על הפלטפורמה.
פרויקטבניית אגם נתונים ב-Azure לניתוח נתוני שיתוף אופניים

5צינורות נתונים עם Azure17.8 שעות

מבוא לצינורות נתונים — סקירת הקורס, דרישות-הקדם והכלים שבהם תעבוד.
מרכיבי צינור נתונים ב-Azure — המרכיבים של צינורות ב-Azure Data Factory וב-Synapse Analytics.
טרנספורמציית נתונים בצינורות Azure — עיבוד הנתונים בזמן מעברם בין הפעילויות שבצינור.
איכות נתונים בצינורות Azure — אופטימיזציה של צינורות Data Factory ו-Synapse לאיכות ולשלמות הנתונים.
צינורות נתונים בסביבת ייצור — היכולות של Data Factory ו-Synapse שמשמשות בסביבת ייצור.
פרויקטצינורות אינטגרציה לניתוח נתוני שכר בעיריית ניו יורק

6סיום המסלול0.2 שעות

מזל טוב! — ברכות על סיום התוכנית וסגירת המסלול.

מה יישאר לך ביד

4 פרויקטים בקוד שרץ

לא מסמכים ולא מצגות. כל פרויקט נעול בשיעור מסומן בסילבוס ומוגש לבדיקה.

01
2 · מידול נתונים
מידול נתונים עם אפאצ'י קסנדרה
שלוש טבלאות לשלוש שאילתות, מעל הקובץ event_data_new.csv. מפתח ראשי שמורכב ממפתח-חלוקה ומעמודות-מקבץ. אסור להשתמש ב-ALLOW FILTERING בשאילתות. טיפוסי-נתונים נכונים בכל פקודת CREATE. מועד ההגשה שהופיע בכיתה: 6 באוקטובר 2026.
02
3 · מחסני נתונים בענן עם Azure
בניית מחסן נתונים ב-Azure לניתוח נתוני שיתוף אופניים
קובץ zip: PDF של סכימת הכוכב, צילום-מסך של ארבעת הקבצים באחסון Blob, ארבעה סקריפטים של טבלאות חיצוניות ושאילתות CETAS.
03
4 · אגמי נתונים ובתי-אגם עם Spark ו-Azure Databricks
בניית אגם נתונים ב-Azure לניתוח נתוני שיתוף אופניים
קובץ zip: PDF של סכימת הכוכב ומחברות Databricks של שכבות הברונזה והזהב.
04
5 · צינורות נתונים עם Azure
צינורות אינטגרציה לניתוח נתוני שכר בעיריית ניו יורק
קובץ zip או מאגר גיטהאב של הצינור, בתוספת צילומי-מסך של הרצות הצינור.

החסם של האנגלית

יש בכיתה עוזר שמדבר עברית

בתוך הכיתה של אודסיטי יושב עוזר בשם מארווין. שואלים בעברית — הוא עונה בעברית, על החומר שמוצג באותו רגע.

כל שאלה על מה שכתוב בעמוד

שואלים בעברית והוא עונה בעברית, על השיעור שפתוח מולך.

✓

סיכום, ואז בוחן

אפשר לבקש סיכום של השיעור שקוראים עכשיו, ואז לבקש שיבחן אותך לפני שממשיכים.

בדקנו את זה בפועל ב-7.9.2026: שלוש שאלות חופשיות, בקשת סיכום ובקשת בוחן — חמש מתוך חמש חזרו בעברית שוטפת ומדויקת לתוכן.

✓בחר במסלול הזה אם…

אתה כבר כותב פייתון ו-SQL, עובד או מתכוון לעבוד בסביבת Azure, ורוצה ארבעה תוצרים מלאים — מודל, מחסן, אגם וצינור — שנבדקים על ידי אדם מול רובריקה.

✕דלג עליו אם…

אתה מתחיל מאפס בתכנות או במסדי נתונים, מחפש מסלול שאינו קשור לענן מסוים, או צריך לימוד בעברית — 56 השעות כאן מניחות ידע קודם רחב מאוד.

לפני שמחליטים

מה זה לא נותן

זה לא מסלול לתחילת הדרך.: הרמה מסומנת מתקדמים, ויש תשע דרישות-קדם, בהן: פייתון, SQL, מסדי נתונים רלציוניים, שורת-פקודה, גיטהאב, בסיס ב-Azure ואנגלית.
הכול בענן אחד.: הכלים הם של מיקרוסופט — Synapse, Data Factory, אחסון Blob, Data Lake Gen2 ו-Databricks. רשימת המיומנויות מזכירה גם MongoDB, Neo4j ושירותי AWS, אבל אין פרויקט שמוגש עליהם.
חזרה על אותו מקרה-בוחן.: פרויקט המחסן ופרויקט האגם עובדים על אותם נתוני שיתוף אופניים ועל אותה סכימה, פעם ב-Synapse ופעם ב-Databricks.
שפת התוכן היא אנגלית.: השיעורים, הוראות הפרויקטים והרובריקות באנגלית, והתעודה היא תעודת אודסיטי — לא הכרה אקדמית ולא הסמכה של מיקרוסופט.

שאלות ותשובות

צריך ניסיון קודם ב-Azure כדי להתחיל?

כן. אודסיטי מונה בסיס ב-Azure כאחת מתשע דרישות-הקדם, לצד פייתון ברמה בינונית, SQL, מסדי נתונים רלציוניים, שורת-פקודה וגיטהאב. הרמה מסומנת מתקדמים.

צריך חשבון ענן בתשלום כדי לעשות את הפרויקטים?

בכל אחד מארבעת הפרויקטים זמין Cloud Lab של Azure בתוך הכיתה — סביבה שאודסיטי מספקת. Databricks, Synapse ו-Data Factory נפתחים משם.

מי בודק את הפרויקטים?

אודסיטי מצהירה שכל אחד מארבעת הפרויקטים נבדק על ידי אדם מול רובריקה. בפרויקט הראשון הצירים הם ה-ETL, המידול, המפתחות והצגת העבודה; את הרובריקה עצמה קוראים בתוך האתר בלבד.

הכול באנגלית — איך מתמודדים?

התוכן, ההוראות והרובריקות באנגלית. בתוך הכיתה יושב מארווין, עוזר AI שאפשר לשאול אותו בעברית, לבקש סיכום של השיעור או לבקש שיבחן אותך על מה שקראת.

תוך כמה זמן מסיימים?

משך המסלול הרשמי הוא 56 שעות. בקצב ריאלי של 6 עד 8 שעות בשבוע, שאדם עובד מצליח לעמוד בו, זה כשבעה עד עשרה שבועות — כלומר חודשיים עד חודשיים וחצי.

אחרי המסלול אני שולט גם ב-AWS או ב-MongoDB?

לא בפועל. הם מופיעים ברשימת המיומנויות של אודסיטי, אבל כל ארבעת הפרויקטים המוגשים מתרחשים בתוך Azure, ואין תוצר שנבדק עליהם.

56 שעות, ארבעה פרויקטים, תיק אחד

המחיר, תנאי הביטול ומועד הפתיחה — בעמוד המסלול של אודסיטי. ההחלטה שלך.

לעמוד המסלול באודסיטי ←