| نام محصول به انگلیسی | LinkedIn – Python for Data Engineering: from Beginner to Advanced 2024-1 – |
|---|---|
| نام محصول به فارسی | دوره پایتون برای مهندسی داده: از مقدماتی تا پیشرفته 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 پایتون برای مهندسی داده: از مقدماتی تا پیشرفته (بر روی فلش ۳۲ گیگابایتی)
دنیای مهندسی داده به سرعت در حال گسترش است و تقاضا برای متخصصان این حوزه همچنان رو به افزایش است. پایتون به عنوان یک زبان برنامه نویسی قدرتمند و همهکاره، به ابزاری ضروری برای مهندسان داده تبدیل شده است. این دوره جامع، شما را از سطح مقدماتی تا پیشرفته در پایتون و کاربردهای آن در مهندسی داده همراهی میکند. این دوره به طور کامل بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه میشود، تا دسترسی آسان و همیشگی به محتوای آموزشی را برای شما فراهم سازد.
چرا پایتون برای مهندسی داده؟
پایتون به دلایل متعددی زبان انتخابی مهندسان داده است:
- سهولت یادگیری: پایتون دارای سینتکس (نحوه نوشتن کد) ساده و خوانا است که یادگیری آن را برای مبتدیان آسان میکند.
- کتابخانههای قدرتمند: کتابخانههای متنوعی مانند Pandas، NumPy، Scikit-learn و Spark برای انجام وظایف مختلف مهندسی داده، از جمله پاکسازی دادهها، تجزیه و تحلیل، مدلسازی و پردازش دادههای حجیم در دسترس هستند.
- جامعه فعال: پایتون دارای یک جامعه توسعهدهندگان بسیار فعال است که منابع آموزشی فراوان، پشتیبانی و راهکارهای متنوعی را ارائه میدهند.
- انعطافپذیری: پایتون میتواند با ابزارها و سیستمهای مختلف ادغام شود و برای طیف گستردهای از وظایف مهندسی داده، از جمله جمعآوری دادهها، انبار داده، پردازش دادههای حجیم، و یادگیری ماشین استفاده شود.
آنچه در این دوره خواهید آموخت
این دوره به شما مهارتهای لازم برای تبدیل شدن به یک مهندس داده ماهر با استفاده از پایتون را آموزش میدهد. سرفصلهای اصلی دوره عبارتند از:
مقدمات پایتون
در این بخش، شما با مفاهیم اساسی پایتون آشنا میشوید:
- نصب و راهاندازی پایتون و محیط توسعه (IDE).
- متغیرها، انواع دادهها، عملگرها و عبارات.
- ساختارهای کنترلی (if/else، حلقهها).
- توابع و ماژولها.
- کار با فایلها.
مثال: نوشتن یک برنامه ساده برای محاسبه میانگین نمرات دانشآموزان.
کار با کتابخانههای دادهمحور
در این بخش، شما با مهمترین کتابخانههای پایتون برای مهندسی داده آشنا میشوید:
- Pandas: کار با دیتافریمها، خواندن و نوشتن دادهها، پاکسازی دادهها، تجزیه و تحلیل دادهها.
- NumPy: کار با آرایهها، انجام عملیات ریاضی و آماری.
- Matplotlib و Seaborn: ایجاد نمودارها و تجسم دادهها.
مثال: بارگذاری یک مجموعه داده CSV با استفاده از Pandas، تمیز کردن دادهها از مقادیر گم شده، و ایجاد نمودار میلهای برای نشان دادن توزیع سنی.
کار با پایگاه دادهها
در این بخش، شما با نحوه کار با پایگاه دادهها در پایتون آشنا میشوید:
- مفاهیم پایگاه داده رابطهای و غیررابطهای.
- اتصال به پایگاه دادههای مختلف (SQL Server، PostgreSQL، MySQL، MongoDB).
- اجرای دستورات SQL و مدیریت دادهها.
- استفاده از کتابخانههای SQLAlchemy و PyMongo.
مثال: ایجاد یک جدول در یک پایگاه داده SQL، درج دادهها، و استخراج دادهها با استفاده از پایتون.
پردازش دادههای حجیم (Big Data)
در این بخش، شما با ابزارهای پردازش دادههای حجیم آشنا میشوید:
- Apache Spark: مقدمهای بر Spark، کار با Spark DataFrame، انجام تجزیه و تحلیل دادههای حجیم.
- PySpark: استفاده از Spark با استفاده از زبان پایتون.
مثال: پردازش یک فایل بزرگ داده (مانند یک فایل log) با استفاده از Spark برای محاسبه تعداد بازدیدهای یک وبسایت در هر روز.
Pipeline های داده
در این بخش، شما با ساختار و طراحی pipelineهای داده آشنا می شوید.
- ایجاد pipeline های ETL (Extract, Transform, Load).
- استفاده از ابزارهایی مانند Airflow برای مدیریت pipeline ها.
مثال: ایجاد یک pipeline داده ساده برای استخراج داده ها از یک منبع، تبدیل داده ها و بارگیری آنها به یک پایگاه داده.
یادگیری ماشین (Machine Learning)
در این بخش، شما با مفاهیم اولیه یادگیری ماشین آشنا می شوید:
- مقدمه ای بر یادگیری ماشین و انواع آن.
- معرفی کتابخانه scikit-learn
- مدل سازی ساده با داده ها.
پیشنیازها
برای شرکت در این دوره، نیازمند داشتن پیشنیازهای زیر هستید:
- آشنایی اولیه با مفاهیم کامپیوتر و برنامهنویسی (اختیاری).
- انگیزه و تمایل به یادگیری.
مزایای شرکت در این دوره
- آموزش گام به گام: آموزش از سطح مبتدی تا پیشرفته، مناسب برای همه سطوح.
- پروژههای عملی: انجام پروژههای واقعی برای تثبیت مفاهیم و کسب تجربه عملی.
- مدرس مجرب: آموزش توسط متخصصان با تجربه در زمینه مهندسی داده.
- پشتیبانی: دسترسی به پشتیبانی و پاسخ به سوالات در طول دوره.
- دسترسی همیشگی: دسترسی آسان به محتوای آموزشی از طریق فلش مموری.
سرفصلهای دوره به تفکیک
این دوره شامل بخشهای متعددی است که به صورت منظم و ساختار یافته، مفاهیم مورد نیاز را پوشش میدهند. سرفصلهای اصلی به شرح زیر هستند:
- مقدمه و نصب پایتون
- آشنایی با متغیرها، دادهها و عملگرها
- ساختارهای کنترلی (if/else، حلقهها)
- توابع و ماژولها
- کار با فایلها
- آشنایی با Pandas
- پاکسازی دادهها با Pandas
- تجزیه و تحلیل دادهها با Pandas
- تجسم دادهها با Matplotlib و Seaborn
- کار با NumPy
- آشنایی با پایگاه دادهها
- کار با SQL و اتصال به پایگاه داده
- کار با MongoDB
- مقدمهای بر Apache Spark
- PySpark
- ایجاد Pipeline های داده
- مقدمه ای بر یادگیری ماشین
- و…
با شرکت در این دوره، شما آماده خواهید بود تا وارد دنیای هیجانانگیز مهندسی داده شوید و مهارتهای لازم برای موفقیت در این حوزه را کسب کنید.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.