این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که دانش‌آموختگان را به مهارت‌های لازم برای کار با DuckDB در سطح پیشرفته مجهز کند. مهم‌ترین مهارت‌ها و دانش‌هایی که پس از اتمام دوره کسب خواهید کرد عبارتند از:

• آشنایی کامل با مفاهیم DuckDB: درک معماری ستونی، پردازش درون‌فرآیندی و مزایای عملکردی آن در مقایسه با سایر دیتابیس‌ها.
• نصب و پیکربندی آسان: یادگیری نحوه نصب DuckDB در سیستم‌عامل‌های مختلف و پیکربندی اولیه آن برای شروع کار.
• تسلط بر SQL تحلیلی: استفاده از قابلیت‌های پیشرفته SQL مانند توابع پنجره‌ای (Window Functions)، عبارات جدول مشترک (CTEs) و انواع Join برای تحلیل‌های پیچیده داده.
• مدیریت داده‌ها: انجام عملیات CRUD (ایجاد، خواندن، به‌روزرسانی، حذف) بر روی داده‌ها با استفاده از دستورات SQL استاندارد.
• کار با فرمت‌های مختلف فایل: توانایی خواندن و نوشتن داده‌ها از/به فرمت‌های رایج مانند CSV، Parquet، JSON و Excel بدون نیاز به ابزارهای ETL خارجی.
• ادغام با زبان‌های برنامه‌نویسی: نحوه اتصال و استفاده از DuckDB در محیط‌های برنامه‌نویسی پرکاربرد مانند پایتون (با استفاده از کتابخانه Pandas و Polars)، R و Java.
• قابلیت‌های پیشرفته و پلاگین‌ها: کاوش در اکوسیستم پلاگین‌های DuckDB برای افزودن قابلیت‌هایی نظیر جستجوی متن کامل (Full-Text Search)، کار با داده‌های جغرافیایی و اتصال به دیتابیس‌های خارجی.
• بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها: یادگیری تکنیک‌ها و بهترین شیوه‌ها برای نوشتن کوئری‌های کارآمد و افزایش سرعت تحلیل داده‌ها.
• پیاده‌سازی سناریوهای واقعی: کار بر روی مثال‌های عملی و پروژه‌های کوچک برای درک کاربرد DuckDB در تحلیل داده‌های بزرگ و ساخت خطوط لوله ETL (Extract, Transform, Load) ساده.

شرکت در دوره “راهنمای جامع DuckDB” مزایای متعددی برای علاقه‌مندان به تحلیل داده و مهندسی داده به همراه دارد:

• کارایی و سرعت بالا: DuckDB به دلیل معماری ستونی و بهینه‌سازی‌های خاص برای پردازش تحلیلی (OLAP)، سرعت خیره‌کننده‌ای در اجرای کوئری‌های پیچیده روی داده‌های حجیم ارائه می‌دهد. این دوره به شما کمک می‌کند تا از این سرعت به بهترین نحو بهره ببرید.
• کاهش پیچیدگی زیرساخت: برخلاف دیتابیس‌های سنتی که نیاز به سرورهای قدرتمند و پیکربندی پیچیده دارند، DuckDB به صورت بدون سرور (Serverless) و درون یک فرآیند نرم‌افزاری اجرا می‌شود. این سادگی، هزینه‌ها و زمان مورد نیاز برای مدیریت زیرساخت را به شدت کاهش می‌دهد.
• ابزار آینده‌نگر: DuckDB به سرعت در حال تبدیل شدن به یک استاندارد جدید در فضای تحلیل داده است. یادگیری این ابزار، مهارت‌های شما را به‌روز نگه داشته و شما را برای فرصت‌های شغلی آینده آماده می‌کند.
• افزایش مهارت‌های تحلیلی: با کار بر روی مثال‌های عملی و پروژه‌های دوره، توانایی شما در تحلیل و استخراج بینش از داده‌ها به طور چشمگیری افزایش می‌یابد.
• کاربرد وسیع: از تحلیل داده‌های شخصی و پروژه‌های کوچک گرفته تا کاربردهای بزرگتر در داشبوردهای BI و پردازش ETL، DuckDB در طیف وسیعی از سناریوها قابل استفاده است.
• نرم‌افزار رایگان و متن‌باز: خود DuckDB یک نرم‌افزار رایگان و متن‌باز است. این دوره شما را با ابزاری قدرتمند آشنا می‌کند که استفاده از آن هیچ هزینه لایسنسی ندارد، که برای پروژه‌های شخصی و شرکت‌های کوچک بسیار مقرون به صرفه است.

برای بهره‌برداری حداکثری از این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود، اگرچه برخی مفاهیم از پایه آموزش داده می‌شوند:

• آشنایی اولیه با مفاهیم پایگاه داده: درک کلی از جداول، ستون‌ها، ردیف‌ها و ارتباطات بین جداول (مثل مفاهیم کلید اصلی و کلید خارجی).
• دانش پایه SQL: اگرچه دوره به مرور دستورات SQL می‌پردازد، اما آشنایی قبلی با دستورات اولیه SELECT، INSERT، UPDATE، DELETE و مفاهیم WHERE و GROUP BY می‌تواند به سرعت پیشرفت شما کمک کند.
• آشنایی با یک زبان برنامه‌نویسی (اختیاری): اگر قصد دارید DuckDB را با پایتون یا R ادغام کنید، آشنایی اولیه با یکی از این زبان‌ها مفید خواهد بود، اما برای درک هسته DuckDB و SQL الزامی نیست.
• یک کامپیوتر شخصی: برای نصب و اجرای DuckDB و انجام تمرینات عملی دوره.

این دوره جامع به صورت ماژولار و سازمان‌یافته طراحی شده است تا یادگیری را برای شما آسان کند. بخش‌های اصلی دوره عبارتند از:

• مقدمه و نصب DuckDB:
  • معرفی DuckDB: چیستی، چرایی و مزایای منحصر به فرد آن.
  • مراحل نصب و پیکربندی DuckDB در محیط‌های مختلف (ویندوز، مک، لینوکس).
  • مروری بر ابزارهای رابط کاربری و خط فرمان DuckDB.
• مبانی SQL در DuckDB:
  • بررسی انواع داده‌ها و ساختار جداول.
  • دستورات اولیه SQL: SELECT, FROM, WHERE, ORDER BY, LIMIT.
  • توابع تجمیعی (Aggregate Functions): SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX.
• کوئری‌های پیشرفته و تحلیل داده:
  • کار با JOIN‌ها (INNER, LEFT, RIGHT, FULL) و Subqueries.
  • استفاده از CTEs (Common Table Expressions) برای ساخت کوئری‌های پیچیده و خوانا.
  • معرفی و کاربرد توابع پنجره‌ای (Window Functions) برای تحلیل‌های پیشرفته مانند محاسبه میانگین متحرک یا رتبه‌بندی.
  • مثال عملی: تحلیل فروش یک فروشگاه با استفاده از CTEs و توابع پنجره‌ای برای محاسبه سهم هر محصول از کل فروش در هر منطقه.
• مدیریت داده‌ها و کار با فایل‌ها:
  • دستورات INSERT, UPDATE, DELETE برای مدیریت داده‌ها.
  • بارگذاری داده‌ها از فایل‌های CSV, Parquet و JSON به صورت مستقیم.
  • ذخیره نتایج کوئری‌ها در فرمت‌های مختلف فایل.
  • مثال عملی: بارگذاری یک فایل Parquet با حجم چندین گیگابایت و اجرای کوئری‌های تحلیلی پیچیده بر روی آن در چند ثانیه.
• DuckDB و زبان‌های برنامه‌نویسی:
  • ادغام DuckDB با پایتون: استفاده از کتابخانه‌های Pandas و Polars برای تحلیل داده‌ها با بهره‌گیری از قدرت DuckDB.
  • آشنایی با اتصال به DuckDB در R و Java.
  • مثال عملی: ایجاد یک pipeline تحلیل داده در پایتون که از DuckDB برای پردازش سریع داده‌ها و از Pandas برای بصری‌سازی استفاده می‌کند.
• قابلیت‌های پیشرفته و پلاگین‌ها:
  • بررسی اکستنشن‌های DuckDB مانند Full-Text Search، Geo-Spatial و PostgreSQL/MySQL FDW.
  • نحوه ایجاد و استفاده از توابع تعریف شده توسط کاربر (UDFs).
  • کار با نماهای (Views) مجازی و materialized views.
• بهینه‌سازی و بهترین شیوه‌ها:
  • تکنیک‌های بهینه‌سازی کوئری برای افزایش سرعت اجرای آن‌ها.
  • استفاده از Indexing در DuckDB.
  • بهترین شیوه‌ها برای مدل‌سازی داده‌ها در DuckDB.
• پروژه‌های عملی و سناریوهای کاربردی:
  • پروژه‌های پایان دوره برای تثبیت آموخته‌ها.
  • بررسی موارد استفاده واقعی DuckDB در صنعت، از جمله داشبوردهای BI، تحلیل داده‌های علمی و پردازش داده‌های IoT.