پایتون به دلیل سادگی، انعطاف‌پذیری، و اکوسیستم غنی از کتابخانه‌های قدرتمند (مانند Pandas, NumPy, SQLAlchemy) به زبان شماره یک در حوزه علم داده و مهندسی داده تبدیل شده است. مهندسان داده مسئولیت ساخت سیستم‌هایی را بر عهده دارند که داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری کرده، آن‌ها را پاکسازی و تبدیل می‌کنند و سپس برای تحلیل و تصمیم‌گیری در دسترس قرار می‌دهند. پایتون با ابزارهای متنوع خود، این فرآیند را تسهیل کرده و امکان پیاده‌سازی راهکارهای پیچیده را با کدنویسی کمتر فراهم می‌آورد. این دوره تمرکز خود را بر رویکردهای عملی و پروژه‌محور قرار داده تا شما را برای چالش‌های واقعی دنیای مهندسی داده آماده کند.

این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که دانش و مهارت‌های کلیدی لازم برای شروع فعالیت در حوزه مهندسی داده را به شما بیاموزد:

• تنظیم محیط کار: آشنایی با ابزارهایی مانند Docker و ابزارهای توسعه پایتون برای راه‌اندازی یک محیط پایدار و قابل بازتولید.
• ورود و استخراج داده: یادگیری نحوه استخراج داده از منابع گوناگون از جمله فایل‌های CSV، JSON، REST APIs و پایگاه‌های داده رابطه‌ای (SQL) و غیررابطه‌ای (NoSQL).
• پاکسازی و تبدیل داده (ETL/ELT): مسلط شدن بر تکنیک‌های پیشرفته با استفاده از کتابخانه Pandas برای پاکسازی، تغییر شکل، ادغام و تجمیع داده‌ها.
• ساخت پایپ‌لاین‌های داده: طراحی و پیاده‌سازی جریان‌های کاری خودکار برای پردازش و انتقال داده‌ها با استفاده از پایتون و ابزارهای مرتبط.
• مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده: درک مفاهیم پایگاه داده‌ها، کار با SQL و نحوه تعامل پایتون با دیتابیس‌ها برای عملیات مهندسی داده.
• مفاهیم انباره داده (Data Warehouse) و دریاچه داده (Data Lake): آشنایی با معماری‌های مختلف ذخیره‌سازی داده در مقیاس بزرگ.
• کنترل نسخه با Git: اصول کار با Git برای مدیریت کد و همکاری تیمی در پروژه‌های داده‌ای.
• مقدمه‌ای بر استقرار و مانیتورینگ: آشنایی با روش‌های استقرار پایپ‌لاین‌های داده و اصول اولیه مانیتورینگ عملکرد آن‌ها.

با شرکت در این دوره، شما از مزایای متعددی بهره‌مند خواهید شد که مسیر شغلی شما را در حوزه مهندسی داده هموار می‌کند:

• مهارت‌های کاربردی و بازارپسند: تسلط بر ابزارها و تکنیک‌هایی که مستقیماً در صنعت مورد استفاده قرار می‌گیرند.
• تجربه عملی و پروژه‌محور: یادگیری از طریق مثال‌های واقعی و پروژه‌های عملی که به شما کمک می‌کند تا مفاهیم را عمقی درک کنید.
• آماده‌سازی برای نقش‌های شغلی: کسب مهارت‌های لازم برای شروع به کار به عنوان یک مهندس داده مبتدی یا ارتقاء مهارت برای نقش‌های پیشرفته‌تر.
• افزایش اعتماد به نفس: توانایی حل چالش‌های واقعی داده با دانش و مهارت‌های کسب شده.
• دسترسی آفلاین و پایدار: محتوای دوره بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود که به شما امکان می‌دهد بدون نیاز به اینترنت و در هر زمان و مکانی به آموزش‌ها دسترسی داشته باشید. این یعنی دیگر نگران قطعی اینترنت یا مشکلات دانلود نخواهید بود.
• پشتیبانی از مسیر یادگیری شما: طراحی محتوا به گونه‌ای که حتی مباحث پیچیده نیز به زبانی ساده و قابل فهم ارائه شوند.

برای بهره‌برداری حداکثری از محتوای این دوره، داشتن دانش اولیه زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با اصول پایتون: درک مفاهیم پایه پایتون مانند متغیرها، انواع داده، حلقه‌ها، شرطی‌ها، توابع و کلاس‌ها.
• مفاهیم اولیه داده: آشنایی کلی با مفاهیم پایگاه داده‌ها، جداول و رکوردها.
• آشنایی با خط فرمان (Command Line): تسلط نسبی بر کار با ترمینال یا Command Prompt (اختیاری، اما مفید).

در صورتی که در برخی از این پیش‌نیازها ضعف دارید، جای نگرانی نیست؛ دوره به گونه‌ای طراحی شده که با مرور سریع نکات کلیدی، به شما کمک کند تا با سرعت بیشتری با مباحث اصلی همراه شوید.

این دوره به صورت ماژولار و منطقی سازماندهی شده تا یک مسیر یادگیری گام به گام و مؤثر را برای شما فراهم کند:

• ماژول ۱: ورود به دنیای مهندسی داده و تنظیم محیط
  • مقدمه‌ای بر مهندسی داده و نقش مهندس داده
  • نصب و پیکربندی پایتون و ابزارهای توسعه
  • معرفی Docker و کاربرد آن در مهندسی داده
• ماژول ۲: استخراج و ورود داده‌ها (Data Ingestion)
  • کار با فایل‌های CSV، JSON و XML
  • استخراج داده از RESTful APIs
  • مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های رابطه‌ای (PostgreSQL/MySQL) و تعامل با پایتون (SQLAlchemy)
  • مفاهیم پایگاه داده‌های NoSQL (مثلاً MongoDB) و استخراج داده از آن‌ها
• ماژول ۳: پاکسازی و تبدیل داده با Pandas
  • مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas و ساختار DataFrame
  • عملیات پاکسازی داده: مدیریت مقادیر گمشده، داده‌های تکراری، و داده‌های نامعتبر
  • عملیات تبدیل داده: فیلتر کردن، مرتب‌سازی، ادغام (Merge/Join) و تجمیع (Aggregation)
  • کار با داده‌های زمانی (Datetime)
• ماژول ۴: ساخت پایپ‌لاین‌های داده‌ای
  • مفهوم ETL (Extract, Transform, Load) و ELT (Extract, Load, Transform)
  • طراحی و پیاده‌سازی یک پایپ‌لاین ساده با پایتون
  • معرفی ابزارهای زمان‌بندی (Scheduler) پایپ‌لاین (مفاهیم اولیه Apache Airflow)
• ماژول ۵: مفاهیم پیشرفته‌تر در معماری داده
  • آشنایی با مفهوم انباره داده (Data Warehouse) و دریاچه داده (Data Lake)
  • اصول طراحی اسکیمای داده (Schema Design) برای تحلیل‌پذیری
• ماژول ۶: کنترل نسخه و بهترین شیوه‌ها
  • اصول Git و GitHub برای مدیریت کد
  • استانداردهای کدنویسی و بهترین شیوه‌ها در پایتون برای مهندسی داده
  • تست‌نویسی برای پایپ‌لاین‌های داده‌ای
• ماژول ۷: استقرار و مانیتورینگ (مفاهیم)
  • مقدمه‌ای بر استقرار پایپ‌لاین‌ها در محیط تولید
  • اصول مانیتورینگ و لاگینگ (Logging) در سیستم‌های داده

این دوره برای طیف وسیعی از علاقه‌مندان به حوزه داده مناسب است:

• برنامه‌نویسان پایتون: کسانی که می‌خواهند دانش پایتون خود را به سمت حوزه پررونق مهندسی داده سوق دهند.
• تحلیلگران داده و دانشمندان داده: افرادی که قصد دارند مهارت‌های خود را در زمینه جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها ارتقاء دهند و به لایه‌های زیرین داده نزدیک شوند.
• فارغ‌التحصیلان و دانشجویان: رشته‌های مرتبط با علوم کامپیوتر، مهندسی نرم‌افزار، آمار و ریاضیات که به دنبال ورود به بازار کار مهندسی داده هستند.
• هر کسی که به دنبال درک عمیق‌تر چرخه حیات داده است: افرادی که می‌خواهند از نحوه حرکت داده‌ها از مبدأ تا مقصد نهایی برای تحلیل، اطلاعات کسب کنند.