| نام محصول به انگلیسی | Data Engineering Essentials using SQL, Python, and PySpark |
|---|---|
| نام محصول به فارسی | دوره مهندسی داده با SQL، پایتون و PySpark بر روی فلش 32GB |
| زبان | انگلیسی با زیرنویس فارسی |
| نوع محصول | آموزش ویدیویی |
| نحوه تحویل | ارائه شده بر روی فلش مموری |
🎓 مجموعه‌ای بی‌نظیر
- زیرنویس کاملاً فارسی برای درک آسان و سریع
- ارائه‌شده روی فلش 32 گیگابایتی
- آماده ارسال فوری به سراسر کشور
📚 شروع یادگیری از همین امروز — فرصت رشد را از دست نده!
جهت پیگیری سفارش، می‌توانید از طریق واتس‌اپ با شماره 09395106248 یا آیدی تلگرامی @ma_limbs در تماس باشید.
دوره مهندسی داده با SQL، پایتون و PySpark بر روی فلش 32GB
دنیای داده‌ها به سرعت در حال رشد است و نیاز به متخصصانی که بتوانند این داده‌ها را جمع‌آوری، پردازش و تحلیل کنند، روز به روز بیشتر می‌شود. دوره «مهندسی داده با SQL، پایتون و PySpark» یک دوره جامع و کاربردی است که شما را با ابزارهای اصلی مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک مهندس داده ماهر آشنا می‌کند. این دوره، که بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود، به شما این امکان را می‌دهد تا در هر زمان و مکانی به محتوای دوره دسترسی داشته باشید و مهارت‌های خود را ارتقا دهید.
چرا مهندسی داده؟
مهندسی داده یک زمینه شغلی پرتقاضا و پویا است. مهندسان داده نقش حیاتی در سازمان‌ها ایفا می‌کنند و مسئولیت ساخت و نگهداری زیرساخت‌های داده را بر عهده دارند. این زیرساخت‌ها به دانشمندان داده، تحلیلگران داده و سایر متخصصان اجازه می‌دهد تا از داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌های آگاهانه استفاده کنند. با شرکت در این دوره، شما مهارت‌های لازم برای ورود به این حرفه هیجان‌انگیز را کسب خواهید کرد.
آنچه در این دوره خواهید آموخت
این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که شما را از مفاهیم اولیه تا مباحث پیشرفته مهندسی داده همراهی می‌کند. در طول این دوره، شما با سرفصل‌های زیر آشنا خواهید شد:
- مقدمه‌ای بر مهندسی داده: درک مفاهیم پایه، نقش مهندس داده و اهمیت آن در سازمان‌ها.
- SQL (زبان پرس و جو ساخت‌یافته): یادگیری نحوه‌ی استفاده از SQL برای استخراج، تغییر و بارگذاری (ETL) داده‌ها از پایگاه‌های داده رابطه‌ای.
- پایتون برای مهندسی داده: استفاده از پایتون به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی قدرتمند برای اتوماسیون، اسکریپت‌نویسی و پردازش داده‌ها.
- PySpark: کار با PySpark، چارچوب محاسباتی توزیع‌شده و قدرتمند Apache Spark، برای پردازش داده‌های بزرگ (Big Data).
- طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله داده: ساخت خطوط لوله داده end-to-end برای جمع‌آوری، پردازش و ذخیره‌سازی داده‌ها.
- ذخیره‌سازی داده‌ها: آشنایی با انواع ذخیره‌سازی داده‌ها مانند Data Warehouse و Data Lake.
- مدیریت داده‌ها: اصول مدیریت داده‌ها، کیفیت داده‌ها و امنیت داده‌ها.
مزایای شرکت در دوره
این دوره مزایای متعددی را برای شما به ارمغان می‌آورد:
- آموزش عملی: تمرکز بر روی پروژه‌های عملی و نمونه‌های واقعی برای درک بهتر مفاهیم.
- یادگیری گام به گام: ارائه مطالب به صورت منظم و پیوسته، از مقدماتی تا پیشرفته.
- دسترسی آسان: محتوای دوره بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی قرار دارد که امکان دسترسی آفلاین را فراهم می‌کند.
- پشتیبانی: دریافت پشتیبانی برای پاسخ به سوالات و رفع اشکالات احتمالی.
- آماده‌سازی برای شغل: کسب مهارت‌های مورد نیاز برای ورود به بازار کار مهندسی داده.
پیش‌نیازهای دوره
برای شرکت در این دوره، شما به دانش قبلی خاصی نیاز ندارید، اما داشتن آشنایی با مفاهیم زیر می‌تواند به شما کمک کند:
- مفاهیم کامپیوتر: درک اولیه از سیستم‌های کامپیوتری و اینترنت.
- منطق ریاضی: آشنایی با مفاهیم پایه منطق ریاضی.
- انگیزه و اشتیاق: تمایل به یادگیری و پیشرفت در زمینه مهندسی داده.
اگر با زبان برنامه‌نویسی آشنایی ندارید، نگران نباشید! این دوره از پایه به آموزش پایتون می‌پردازد.
سرفصل‌های دوره
در ادامه، به بررسی سرفصل‌های اصلی این دوره می‌پردازیم:
بخش 1: مقدمه‌ای بر مهندسی داده
- مفاهیم پایه مهندسی داده
- نقش مهندس داده
- معماری‌های داده
- مروری بر ابزارهای مهندسی داده
بخش 2: SQL برای مهندسی داده
- مقدمه‌ای بر SQL
- انتخاب (SELECT) داده‌ها
- فیلتر کردن (WHERE) و مرتب‌سازی (ORDER BY) داده‌ها
- عملگرهای JOIN
- توابع تجمعی (Aggregate Functions)
- گروه‌بندی (GROUP BY) و فیلتر کردن با HAVING
- زیرکوئری‌ها (Subqueries)
- مدیریت تراکنش‌ها
بخش 3: پایتون برای مهندسی داده
- مقدمه‌ای بر پایتون
- ساختارهای داده در پایتون (لیست‌ها، تاپل‌ها، دیکشنری‌ها)
- ساختارهای کنترلی (if/else, for, while)
- توابع و ماژول‌ها
- کار با فایل‌ها
- کتابخانه‌های مهم پایتون (NumPy, Pandas)
بخش 4: PySpark برای پردازش داده‌های بزرگ
- مقدمه‌ای بر Apache Spark و PySpark
- Spark RDDs و DataFrame
- تبدیل‌ها و عملگرها در PySpark
- خواندن و نوشتن داده‌ها در PySpark
- تحلیل داده‌ها با PySpark
- بهینه‌سازی عملکرد در PySpark
بخش 5: طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله داده
- مفاهیم خط لوله داده
- طراحی ETL
- پیاده‌سازی ETL با SQL و پایتون
- اجرای خطوط لوله داده
- پایش و نگهداری خطوط لوله داده
بخش 6: ذخیره‌سازی داده‌ها
- Data Warehouse
- Data Lake
- انتخاب سیستم ذخیره‌سازی مناسب
بخش 7: مدیریت داده‌ها
- کیفیت داده‌ها
- امنیت داده‌ها
- اصول حاکمیت داده‌ها
چگونه این دوره به شما کمک می‌کند؟
این دوره با ارائه ترکیبی از تئوری و عمل، شما را برای موفقیت در حرفه مهندسی داده آماده می‌کند. با استفاده از SQL، پایتون و PySpark، شما می‌توانید داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری، پاک‌سازی، تبدیل و بارگذاری کنید. شما همچنین با ساخت خطوط لوله داده end-to-end آشنا خواهید شد که به شما امکان می‌دهد داده‌ها را به صورت خودکار پردازش و تحلیل کنید. این مهارت‌ها برای هر مهندس داده‌ای ضروری هستند و به شما در کسب فرصت‌های شغلی در این زمینه کمک خواهند کرد.
با توجه به این توضیحات، این دوره یک فرصت عالی برای ورود یا پیشرفت در زمینه مهندسی داده است. به یاد داشته باشید که این دوره بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود تا دسترسی آسان و بدون محدودیت به محتوای آموزشی را برای شما فراهم کند.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.