در دنیای امروز که داده‌ها به عنوان سوخت موتور پیشرفت شناخته می‌شوند، مهندسی داده به یکی از حیاتی‌ترین و پرتقاضاترین حوزه‌های فناوری اطلاعات تبدیل شده است. این رشته با تمرکز بر جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، پردازش و سازماندهی داده‌ها، زیرساخت لازم برای تحلیل‌های داده‌محور و تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه را فراهم می‌آورد. پایتون نیز به دلیل سادگی، انعطاف‌پذیری و وجود کتابخانه‌های قدرتمند، به زبان اصلی مهندسان داده در سراسر جهان تبدیل شده است.

دوره “پایتون برای مهندسی داده: از مبتدی تا حرفه‌ای 2024-1” از پلتفرم آموزشی لینکدین، یک مسیر جامع و گام‌به‌گام را برای ورود به این حوزه جذاب و یا ارتقاء مهارت‌های فعلی شما ارائه می‌دهد. این آموزش برای هر کسی که علاقه‌مند به کار با داده‌ها در مقیاس بزرگ، طراحی خطوط لوله داده کارآمد و ایجاد زیرساخت‌های داده‌ای قوی است، طراحی شده است. از مفاهیم بنیادی برنامه‌نویسی پایتون گرفته تا تکنیک‌های پیشرفته مهندسی داده، همه چیز به صورت عملی و پروژه‌محور تدریس می‌شود تا شما را برای چالش‌های واقعی صنعت آماده کند.

این دوره به شما امکان می‌دهد تا مجموعه‌ای از مهارت‌های کلیدی و بسیار مورد تقاضا در حوزه مهندسی داده را کسب کنید. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:

• مبانی پایتون و نحوه استفاده از آن در پروژه‌های داده را به طور کامل درک کنید.
• با کتابخانه‌های ضروری پایتون مانند Pandas، NumPy و Matplotlib برای تحلیل و دستکاری داده‌ها آشنا شوید.
• اصول مهندسی داده، شامل چرخه عمر داده، انواع داده و معماری‌های داده را بشناسید.
• تکنیک‌های استخراج (Extract) داده‌ها از منابع مختلف مانند پایگاه‌های داده رابطه‌ای (SQL)، پایگاه‌های داده NoSQL، APIها و فایل‌های ساختاریافته/غیرساختاریافته را فرا بگیرید.
• روش‌های تبدیل (Transform) داده‌ها، شامل پاکسازی، نرمال‌سازی، تجمیع و غنی‌سازی داده‌ها را با استفاده از پایتون پیاده‌سازی کنید.
• استراتژی‌های بارگذاری (Load) داده‌ها به مقصدهای مختلف مانند انبار داده (Data Warehouse) یا دریاچه داده (Data Lake) را درک کنید.
• خطوط لوله داده (Data Pipelines) کارآمد و خودکار را با استفاده از ابزارهای پایتونی طراحی و پیاده‌سازی نمایید.
• با مفاهیم دیتابیس‌ها، شامل پایگاه‌های داده SQL (مانند PostgreSQL، MySQL) و NoSQL (مانند MongoDB، Cassandra) و نحوه تعامل پایتون با آن‌ها آشنا شوید.
• مفاهیم پردازش داده‌های بزرگ (Big Data Processing) و چارچوب‌هایی مانند Apache Spark را در بستر پایتون (PySpark) کشف کنید.
• با سرویس‌های ابری مربوط به داده‌ها (مانند S3، Redshift در AWS یا Blob Storage، Synapse در Azure) و نحوه ادغام آن‌ها با پایتون آشنا شوید.
• اصول نظارت، لاگینگ و مدیریت خطا در خطوط لوله داده را فرا بگیرید.
• با بهترین شیوه‌ها (Best Practices) در زمینه امنیت داده، حفظ حریم خصوصی و کیفیت داده در محیط‌های تولیدی آشنا شوید.

شرکت در این دوره آموزشی مزایای متعددی برای شما به ارمغان می‌آورد که می‌تواند مسیر شغلی و حرفه‌ای شما را متحول سازد:

• تقاضای بالا در بازار کار: مهندسان داده از جمله پرتقاضاترین متخصصان در صنایع مختلف هستند و این دوره شما را برای ورود به این عرصه آماده می‌کند.
• افزایش مهارت‌های عملی: با تمرکز بر پروژه‌های عملی و مثال‌های کاربردی، شما مهارت‌های مورد نیاز برای حل مسائل واقعی در دنیای مهندسی داده را کسب خواهید کرد.
• گسترش دانش پایتون: حتی اگر از قبل با پایتون آشنایی دارید، این دوره دیدگاه شما را نسبت به کاربردهای آن در مهندسی داده گسترش می‌دهد.
• آماده‌سازی برای مشاغل آینده: با یادگیری تکنولوژی‌های روز و مفاهیم پیشرفته، شما برای نقش‌های آینده‌نگر در حوزه داده آماده خواهید شد.
• کسب اعتماد به نفس: با توانایی طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های داده‌ای، اعتماد به نفس لازم برای پیشبرد پروژه‌های پیچیده را به دست خواهید آورد.
• جامعیت آموزش: پوشش موضوعات از سطح مبتدی تا پیشرفته، این دوره را برای طیف وسیعی از فراگیران مناسب می‌سازد.
• قابلیت اعمال مستقیم: دانش و مهارت‌های کسب شده در این دوره به طور مستقیم در موقعیت‌های شغلی مهندسی داده، تحلیل داده و علم داده قابل استفاده است.

این دوره به گونه‌ای طراحی شده که حتی افراد مبتدی نیز بتوانند از آن بهره‌مند شوند. با این حال، داشتن پیش‌نیازهای زیر به شما کمک می‌کند تا بیشترین بهره را از مطالب ببرید و مسیر یادگیری شما هموارتر شود:

• آشنایی اولیه با مفاهیم برنامه‌نویسی: درک کلی از منطق برنامه‌نویسی، متغیرها، حلقه‌ها، شرط‌ها و توابع توصیه می‌شود، اگرچه بخش‌هایی برای مرور پایتون از پایه وجود دارد.
• کنجکاوی و علاقه به کار با داده‌ها: داشتن انگیزه برای یادگیری و حل مسائل مرتبط با داده‌ها از هر چیزی مهم‌تر است.
• یک کامپیوتر با دسترسی به اینترنت: برای نصب نرم‌افزارهای مورد نیاز و دسترسی به منابع آموزشی.
• فضای کافی برای ذخیره‌سازی داده‌ها: برای کار با مجموعه‌ داده‌های تمرینی.

این دوره به صورت ماژولار و ساختاریافته طراحی شده است تا یادگیری را برای شما آسان‌تر کند. سرفصل‌های اصلی به شرح زیر می‌باشند:

ماژول ۱: مقدمات پایتون برای داده‌کاوی

• مرور اصول پایتون: ساختار داده‌ها، کنترل جریان، توابع و OOP (برنامه‌نویسی شی‌گرا).
• نصب و راه‌اندازی محیط توسعه (Anaconda، Jupyter Notebook/Lab).
• مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های NumPy و Pandas برای دستکاری داده‌ها.

ماژول ۲: اصول مهندسی داده و اکوسیستم داده

• معرفی مهندسی داده، نقش مهندس داده و تفاوت آن با سایر مشاغل داده.
• مفاهیم ETL و ELT و چرخه عمر داده.
• آشنایی با اجزای یک اکوسیستم داده مدرن: دیتابیس‌ها، Data Lakes، Data Warehouses.

ماژول ۳: جمع‌آوری و استخراج داده‌ها (Data Ingestion)

• استخراج داده از فایل‌ها (CSV, JSON, Parquet, XML) با پایتون.
• کار با APIها و وب‌اسکرپینگ برای جمع‌آوری داده‌ها.
• اتصال به پایگاه‌های داده رابطه‌ای (SQL) و NoSQL با پایتون (SQLAlchemy, Psycopg2, PyMongo).

ماژول ۴: تبدیل و پاکسازی داده‌ها (Data Transformation & Cleaning)

• پاکسازی داده‌ها: مدیریت مقادیر از دست رفته، داده‌های تکراری، فرمت‌های نامعتبر.
• تغییر شکل و تجمیع داده‌ها با Pandas.
• اعمال منطق‌های کسب‌وکار و غنی‌سازی داده‌ها.

ماژول ۵: ذخیره‌سازی داده‌ها (Data Storage)

• مفاهیم پایگاه‌های داده رابطه‌ای و طراحی Schema.
• مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL و کاربردهای آن‌ها.
• معرفی Data Warehouses (مانند Redshift، Snowflake) و Data Lakes (مانند S3، ADLS).
• کار با فایل‌سیستم‌های توزیع شده (HDFS مقدماتی).

ماژول ۶: ساخت خطوط لوله داده (Building Data Pipelines)

• مفهوم خطوط لوله داده و ضرورت آن‌ها.
• طراحی خطوط لوله داده End-to-End.
• معرفی و کاربرد ابزارهای ارکستراسیون (مانند Apache Airflow به صورت مفهومی).
• پایپلاین‌های Batch و Streaming (مقدماتی).

ماژول ۷: پردازش داده‌های بزرگ با پایتون (Big Data Processing with Python)

• مقدمه‌ای بر Apache Spark و PySpark.
• کار با DataFrames در PySpark برای پردازش موازی.
• انجام ETL بر روی مجموعه‌داده‌های بزرگ با PySpark.

ماژول ۸: مقدمه‌ای بر مهندسی داده ابری (Cloud Data Engineering)

• آشنایی با سرویس‌های داده‌ای در AWS (S3, Lambda, Glue, Redshift) یا Azure (Blob Storage, Data Factory, Synapse).
• اتصال پایتون به سرویس‌های ابری برای جمع‌آوری و بارگذاری داده.

ماژول ۹: نظارت، امنیت و بهترین شیوه‌ها

• نظارت بر خطوط لوله داده و مدیریت خطا.
• مبانی امنیت داده و حریم خصوصی در مهندسی داده.
• بهترین شیوه‌ها برای کدنویسی تمیز و قابل نگهداری در پروژه‌های داده.

این دوره بر پایه مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی بنا شده است تا شما بتوانید دانش تئوری را به مهارت‌های کاربردی تبدیل کنید. برخی از مثال‌هایی که در طول دوره به آن‌ها پرداخته می‌شود عبارتند از:

• ساخت یک خط لوله ETL ساده: جمع‌آوری داده‌های فروش از یک فایل CSV، پاکسازی و تبدیل آن‌ها، و بارگذاری به یک پایگاه داده PostgreSQL.
• استخراج داده از API: اتصال به API یک وب‌سایت خبری برای جمع‌آوری مقالات، استخراج اطلاعات کلیدی و ذخیره آن‌ها در یک پایگاه داده NoSQL (مانند MongoDB).
• پردازش و تحلیل داده‌های لاگ: استفاده از PySpark برای تجزیه و تحلیل لاگ‌های سرور در مقیاس بزرگ، شناسایی الگوها و ذخیره نتایج در یک Data Lake.
• اتوماسیون گزارش‌گیری: طراحی یک اسکریپت پایتون که به صورت دوره‌ای از یک پایگاه داده داده‌ها را واکشی کرده، گزارش‌های خلاصه تولید و آن‌ها را به صورت ایمیل ارسال کند.
• پاکسازی داده‌های مشتریان: شناسایی و حذف رکوردهای تکراری، تصحیح اطلاعات تماس و استانداردسازی فرمت‌های آدرس با استفاده از Pandas.

برای حداکثر بهره‌وری از این دوره، به نکات کلیدی زیر توجه کنید:

• تمرین مستمر: مهندسی داده یک رشته عملی است. کدنویسی و حل تمرین‌ها به صورت منظم، کلید تسلط بر مفاهیم است.
• درک مفاهیم، نه فقط کد: سعی کنید نه تنها نحوه کدنویسی، بلکه چرایی استفاده از ابزارها و تکنیک‌های خاص را درک کنید.
• به‌روز ماندن: اکوسیستم داده به سرعت در حال تغییر است. این دوره شما را با اصول آشنا می‌کند، اما برای حفظ مهارت‌ها نیاز به یادگیری مداوم خواهید داشت.
• ساخت پورتفولیو: پروژه‌هایی که در این دوره انجام می‌دهید یا ایده‌های خود را به کار بگیرید و آن‌ها را در پورتفولیوی خود قرار دهید. این بهترین راه برای نمایش توانایی‌های شما به کارفرمایان آینده است.
• شبکه‌سازی: با دیگر فراگیران و متخصصان حوزه داده در ارتباط باشید و تجربیات خود را به اشتراک بگذارید.

این دوره جامع، یک سکوی پرتاب عالی برای ورود یا پیشرفت شما در دنیای هیجان‌انگیز مهندسی داده با محوریت پایتون است. با تعهد و تلاش، می‌توانید به یک متخصص ماهر در این زمینه تبدیل شوید و فرصت‌های شغلی بی‌شماری را پیش روی خود ببینید. هم‌اکنون دانلود کنید و سفر خود را به سوی تسلط بر مهندسی داده آغاز کنید!