در این مقاله به معرفی و دانلود رایگان دوره جامع Data Engineer in Python از پلتفرم Datacamp در نوامبر ۲۰۲۴ می‌پردازیم. این دوره، با تمرکز بر مفاهیم کلیدی مهندسی داده در زبان برنامه‌نویسی پایتون، به شما کمک می‌کند تا از جمع‌آوری و پاکسازی داده تا ساخت خط‌مشی‌های ETL، ذخیره‌سازی در پایگاه‌داده‌ها و پردازش در فضای ابری را به‌صورت عملی یاد بگیرید.

با دانلود این بسته آموزشی، به بیش از ده‌ها فایل تمرینی، اسلایدهای پروژه‌محور و مثال‌های کاربردی دسترسی خواهید داشت تا در مسیر تبدیل شدن به یک مهندس داده حرفه‌ای گام‌بردارید.

دوره مهندس داده در پایتون ویژه افرادی طراحی شده است که قصد دارند معماری داده، تسک‌های ETL، نگهداری و بهینه‌سازی پایگاه‌های داده و ابزارهای Streaming را در پروژه‌های واقعی تجربه کنند. این دوره از سطح مقدماتی تا پیشرفته را پوشش می‌دهد و شامل پروژه‌های واقعی در حوزه‌های مالی، تحلیل رفتار کاربر و اینترنت اشیاء می‌شود.

• آشنایی با مفاهیم پایه پایتون: نوع داده‌ها، حلقه‌ها، توابع و ماژول‌ها
• مبانی پایگاه‌داده و SQL
• آشنایی اولیه با سیستم‌عامل لینوکس و خط فرمان
• آشنایی با مفاهیم شبکه (پروتکل‌های HTTP و REST API)

در صورتی که هر یک از موارد فوق را بلد نیستید، می‌توانید ابتدا از دوره‌های مقدماتی پایتون و SQL در همین پلتفرم استفاده کنید.

• مقدمه بر مهندسی داده و اکوسیستم پایتون
• جمع‌آوری داده از منابع مختلف: فایل CSV، JSON و API
• پاکسازی و تبدیل داده با کتابخانه‌های pandas و NumPy
• ساخت خط‌مشی‌های ETL با استفاده از Airflow
• آشنایی با پایگاه‌های رابطه‌ای (PostgreSQL) و NoSQL (MongoDB)
• معماری ذخیره‌سازی داده در فضای ابری (AWS S3، Google Cloud Storage)
• پردازش دسته‌ای و جریانی با Apache Spark
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک دیتاپایپ‌لاین end-to-end

• طراحی و استقرار جریان‌های کاری ETL قابل زمان‌بندی با Airflow
• بهینه‌سازی کوئری‌های SQL و طراحی شاخص‌ها (Indexes)
• مدل‌سازی دیتابیس‌های ستاره‌ای (Star Schema) و برچسب‌گذاری ابعاد
• به‌کارگیری Spark برای پردازش مقیاس‌پذیر
• مدیریت نسخه‌بندی داده و متادیتا با ابزارهای Git و DVC
• ایجاد داشبوردهای ساده با Plotly و Dash

• دوره پروژه‌محور: همراه با مثال‌های واقعی از شرکت‌های مطرح
• به‌روز رسانی نوامبر ۲۰۲۴: شامل آخرین نسخه کتابخانه‌ها و بهترین شیوه‌ها
• مدرک پایان دوره قابل اطمینان و قابل اشتراک‌گذاری در شبکه‌های اجتماعی
• پشتیبانی جامعه Datacamp: امکان مطرح کردن سوال و دریافت پاسخ سریع
• فایل‌های تمرینی قابل دانلود: کدهای آماده برای اجرا در لوکال

در یکی از پروژه‌های تمرینی، شما یک API آزاد آب‌وهوایی را مصرف می‌کنید و داده‌های هواشناسی را در یک جدول PostgreSQL ذخیره می‌کنید. نمونه کد پایتون برای فراخوانی و ذخیره‌سازی به این صورت است:

import requests
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

#  دریافت داده از API
response = requests.get("https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=35&longitude=51&hourly=temperature_2m")
data = response.json()["hourly"]

# تبدیل به DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# ذخیره در PostgreSQL
engine = create_engine("postgresql://user:pass@localhost:5432/weather_db")
df.to_sql("hourly_weather", engine, if_exists="replace", index=False)
  

این مثال ساده نشان می‌دهد چگونه داده‌ها را از منبع آنلاین گرفته، پردازش و در پایگاه‌داده ذخیره کنید تا در داشبوردهای بعدی مورد استفاده قرار گیرد.

1. فایل فشرده دوره را از بخش دانلود زیر دریافت کنید.
2. پس از استخراج، پوشه پروژه را در مسیر مورد نظر قرار دهید.
3. برای نصب پیش‌نیازها، دستور pip install -r requirements.txt را اجرا کنید.
4. برای مشاهده و اجرای فایل‌های Jupyter Notebook، دستور jupyter lab را در ترمینال اجرا نمایید.

با این مراحل ساده می‌توانید از محتوا و تمرین‌ها در سیستم محلی خود بهره‌مند شوید.

۱. آیا برای این دوره گواهینامه معتبر صادر می‌شود؟
بله. پس از اتمام تمامی تمرین‌ها و پروژه نهایی، مدرکی از Datacamp دریافت خواهید کرد.

۲. آیا نسخه‌های قدیمی‌تر دوره شامل این محتوا هستند؟
نسخه نوامبر ۲۰۲۴ شامل جدیدترین ابزارها و روش‌هاست، به‌همین دلیل پیشنهاد می‌شود از همین نسخه استفاده کنید.