درباره دوره

این دوره آموزشی، با تمرکز بر جنبه‌های عملی و کاربردی، به شما کمک می‌کند تا فرایندهای استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) داده‌ها را به بهترین شکل ممکن پیاده‌سازی کنید. از آشنایی با اصول اولیه مهندسی داده تا تسلط بر ابزارهای قدرتمند مانند Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)، ساخت پایپ‌لاین‌های داده‌ای با پایتون و حتی تکنیک‌های پیشرفته خزش وب (Web Scraping)، تمامی جنبه‌های مورد نیاز برای مدیریت کارآمد داده‌ها پوشش داده می‌شود. هدف ما ارائه دانشی است که بلافاصله قابل استفاده در پروژه‌های واقعی و محیط‌های کاری باشد.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:

• اصول اساسی مهندسی داده و چرخه عمر داده را به طور کامل درک کنید.
• فرایندهای ETL پیچیده را با استفاده از Microsoft SSIS طراحی، توسعه و پیاده‌سازی کنید. این شامل کار با Control Flow، Data Flow، انواع Taskها و Transformationها می‌شود.
• با پایتون، اسکریپت‌های قدرتمندی برای خودکارسازی عملیات داده‌ای، پاکسازی، و ادغام داده‌ها بنویسید.
• پایپ‌لاین‌های داده‌ای پایدار و قابل اعتماد ایجاد کنید که داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری و به مقصدهای نهایی هدایت کنند.
• از تکنیک‌های خزش وب برای استخراج داده‌های مورد نیاز از وب‌سایت‌ها به صورت قانونی و اخلاقی استفاده نمایید.
• با چالش‌های رایج در کیفیت داده‌ها مقابله کرده و راهکارهایی برای اعتبار سنجی و پاکسازی داده‌ها ارائه دهید.
• مفاهیم مدیریت خطا و مانیتورینگ در سیستم‌های داده‌ای را درک و پیاده‌سازی کنید.

مزایای شرکت در این دوره

شرکت در این دوره برای شما مزایای متعددی خواهد داشت که آینده شغلی و توانمندی‌های فنی شما را متحول می‌کند:

• افزایش فرصت‌های شغلی: با تسلط بر مهارت‌های مهندسی داده که در حال حاضر تقاضای بالایی در بازار کار دارند، برای موقعیت‌های شغلی پردرآمد در شرکت‌های پیشرو آماده می‌شوید.
• مهارت‌های عملی و کاربردی: تمرکز دوره بر پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی است که به شما کمک می‌کند تا بلافاصله پس از اتمام دوره، آموخته‌های خود را به کار بگیرید.
• دید جامع به چرخه داده: از استخراج تا بارگذاری و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل، شما دیدی جامع به کل فرایند خواهید داشت.
• کار با ابزارهای استاندارد صنعت: آشنایی با SSIS و پایتون که از پرکاربردترین ابزارها در حوزه مهندسی داده هستند.
• توانایی حل مسائل پیچیده: این دوره به شما ابزارها و دانش لازم برای حل چالش‌های پیچیده مربوط به حجم بالای داده‌ها و منابع متنوع را می‌دهد.

پیش‌نیازها

برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، داشتن دانش اولیه در زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی مقدماتی با برنامه‌نویسی (ترجیحاً پایتون)
• آشنایی اولیه با مفاهیم پایگاه داده و زبان SQL
• توانایی کار با کامپیوتر و مفاهیم اولیه سیستم عامل
• علاقه به حل مسئله و تفکر تحلیلی

حتی اگر تجربه قبلی گسترده‌ای در مهندسی داده ندارید، این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که شما را از اصول پایه تا مفاهیم پیشرفته همراهی کند.

سرفصل‌های کلیدی دوره

۱. مقدمه‌ای بر مهندسی داده و ETL

• معرفی مهندسی داده و اهمیت آن در عصر حاضر
• مفهوم ETL (Extract, Transform, Load) و چرخه زندگی داده
• تفاوت‌های ETL و ELT
• مروری بر ابزارها و تکنولوژی‌های رایج در مهندسی داده

۲. Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS)

• معرفی SSIS و معماری آن
• کار با Control Flow و انواع Taskها (مانند Execute SQL Task, File System Task, Data Flow Task)
• طراحی و پیاده‌سازی Data Flow: مبدأها (Sources)، مقصدها (Destinations) و تبدیل‌ها (Transformations)
• آشنایی با تبدیل‌های پرکاربرد (مانند Lookup, Derived Column, Conditional Split, Aggregate)
• مدیریت خطا و لاگ‌گیری در SSIS
• کار با متغیرها، پارامترها و Expressions
• استقرار و زمان‌بندی بسته‌های SSIS

۳. پایپ‌لاین‌های داده (Data Pipelines)

• مفهوم پایپ‌لاین داده و اهمیت آن در خودکارسازی
• طراحی پایپ‌لاین‌های بچ (Batch) و استریم (Streaming)
• چگونگی اتصال منابع داده مختلف به یکدیگر
• اصول مانیتورینگ و نگهداری پایپ‌لاین‌ها
• مثال عملی از ساخت یک پایپ‌لاین داده‌ای ساده

۴. پایتون برای مهندسی داده

• مروری بر مفاهیم کلیدی پایتون برای داده
• استفاده از کتابخانه Pandas برای دستکاری و تحلیل داده‌ها
• اتصال پایتون به پایگاه‌های داده (SQL Server, PostgreSQL, MySQL)
• کار با فرمت‌های داده‌ای رایج: CSV, JSON, XML, Excel
• نوشتن اسکریپت‌های خودکارسازی برای وظایف ETL

۵. خزش وب (Web Scraping)

• آشنایی با اصول خزش وب اخلاقی و قانونی
• ارسال درخواست‌های HTTP با کتابخانه Requests
• تجزیه و تحلیل HTML با BeautifulSoup و LXML
• استخراج داده‌های ساختاریافته از وب‌سایت‌ها
• مدیریت صفحات پویا و جاوااسکریپت (مقدماتی)
• ذخیره داده‌های خزیده شده در فرمت‌های مختلف (CSV, JSON, پایگاه داده)