چرا این دوره؟

علم داده بدون درک صحیح از نحوه ذخیره‌سازی، بازیابی و دستکاری داده‌ها ناقص است. پایگاه‌های داده، ستون فقرات هر سیستم داده‌محور هستند و SQL زبان جهانی برای ارتباط با آن‌هاست. پایتون نیز به دلیل اکوسیستم غنی کتابخانه‌های علم داده، ابزاری بی‌بدیل برای تحلیل و پردازش داده‌ها محسوب می‌شود.

این دوره به شما می‌آموزد چگونه این سه عنصر کلیدی را با هم ترکیب کرده و از قدرت آن‌ها برای کشف بینش‌های ارزشمند از دل داده‌ها بهره ببرید. محتوای ارائه شده بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی، دسترسی آسان و همیشه همراه به این دانش ارزشمند را برای شما تضمین می‌کند، بدون نیاز به دانلود و صرف وقت زیاد.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

این دوره آموزشی به صورت مرحله به مرحله شما را با مفاهیم و ابزارهای ضروری آشنا می‌کند:

• مبانی پایگاه داده‌های رابطه‌ای: درک ساختار جداول، روابط بین جداول، کلیدهای اصلی و خارجی، و نرمال‌سازی.
• زبان SQL: از پرس‌وجوهای پایه (SELECT, FROM, WHERE) تا مفاهیم پیشرفته‌تر مانند JOINs، Subqueries، Group By، Having، و Window Functions. یادگیری چگونگی ساخت، به‌روزرسانی و حذف داده‌ها (CREATE, INSERT, UPDATE, DELETE).
• کار با پایگاه‌های داده مختلف: آشنایی با سیستم‌های مدیریت پایگاه داده محبوب مانند SQLite، PostgreSQL و MySQL و نحوه اتصال و تعامل با آن‌ها از طریق پایتون.
• پایتون و پایگاه داده: استفاده از کتابخانه‌های پایتون مانند `sqlite3` (برای SQLite)، `psycopg2` (برای PostgreSQL) و `mysql-connector-python` (برای MySQL) جهت اتصال به پایگاه داده، اجرای دستورات SQL و دریافت نتایج.
• کتابخانه‌های علم داده پایتون: بهره‌گیری از `pandas` برای بارگذاری داده‌ها از پایگاه داده به DataFrameها، انجام پاکسازی، تبدیل و تحلیل داده‌ها، و همچنین استفاده از `numpy` برای محاسبات عددی.
• طراحی پایگاه داده: اصول طراحی یک پایگاه داده کارآمد و مقیاس‌پذیر برای پروژه‌های علم داده.
• مثال‌های عملی و پروژه‌ها: انجام پروژه‌های کوچک تا متوسط که در آن‌ها داده‌ها از پایگاه داده استخراج، پردازش و تحلیل می‌شوند. این بخش شامل کار با مجموعه‌داده‌های واقعی خواهد بود.

ساختار دوره: سفری گام به گام

دوره به بخش‌های منظمی تقسیم شده است تا یادگیری را تسهیل کند:

• بخش ۱: مقدمه‌ای بر پایگاه داده و علم داده
  • اهمیت پایگاه داده در اکوسیستم علم داده
  • انواع پایگاه داده و تفاوت آن‌ها
  • مروری بر ابزارهای مورد نیاز
• بخش ۲: مبانی SQL
  • ساخت جداول و تعریف انواع داده
  • دستورات بازیابی داده (SELECT)
  • فیلتر کردن و مرتب‌سازی داده‌ها (WHERE, ORDER BY)
  • توابع تجمیعی (COUNT, SUM, AVG)
  • گروه‌بندی و فیلتر کردن گروه‌ها (GROUP BY, HAVING)
  • ترکیب جداول (JOINs)
  • پرس‌وجوهای تودرتو (Subqueries)
• بخش ۳: کار با SQLite در پایتون
  • نصب و راه‌اندازی SQLite
  • ایجاد پایگاه داده و جداول با پایتون
  • درج، به‌روزرسانی و حذف رکوردها
  • اجرای پرس‌وجوهای SQL و دریافت نتایج
• بخش ۴: کار با PostgreSQL/MySQL در پایتون
  • نصب و راه‌اندازی PostgreSQL یا MySQL
  • اتصال به سرور پایگاه داده
  • مدیریت اتصالات و تراکنش‌ها
  • اجرای دستورات پیچیده
• بخش ۵: ادغام پایتون و SQL برای تحلیل داده
  • انتقال داده از پایگاه داده به Pandas DataFrame
  • انجام عملیات پاکسازی و تبدیل داده با Pandas
  • تجزیه و تحلیل اکتشافی داده (EDA) بر روی داده‌های پایگاه داده
  • مصورسازی داده‌های استخراج شده
• بخش ۶: طراحی پایگاه داده و مفاهیم پیشرفته
  • اصول طراحی پایگاه داده رابطه‌ای
  • ایجاد ایندکس‌ها برای بهبود عملکرد
  • مفاهیم تراکنش و ACID
  • تکنیک‌های بهینه‌سازی پرس‌وجوها
• بخش ۷: پروژه‌های عملی
  • مثال‌های واقعی از تحلیل داده‌های مشتریان
  • کار با داده‌های فروش و بازاریابی
  • پروژه‌های کاربردی در حوزه مالی یا سلامت

پیش‌نیازها

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، آشنایی با مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی با پایتون توصیه می‌شود. درک پایه‌ای از مفاهیم علوم کامپیوتر و منطق برنامه‌نویسی نیز مفید خواهد بود. دانش قبلی در مورد پایگاه داده یا SQL الزامی نیست، چرا که دوره از مبانی آغاز می‌شود.

مزایای کلیدی دوره

• یادگیری عملی: تمرکز بر مثال‌های کاربردی و پروژه‌های واقعی.
• دسترسی پایدار: محتوای کامل دوره بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی، بدون وابستگی به اینترنت پس از دریافت.
• مهارت‌های پرتقاضا: کسب توانایی‌هایی که در بازار کار علم داده بسیار مورد نیاز است.
• پل ارتباطی: یادگیری نحوه ایجاد ارتباط قوی بین دنیای داده‌های ساختاریافته (پایگاه داده) و ابزارهای تحلیل مدرن (پایتون).
• محتوای جامع: پوشش عمیق مباحث از اصول اولیه SQL تا کاربردهای پیشرفته در علم داده.

چشم‌انداز شغلی

با تسلط بر پایگاه داده، SQL و پایتون، درب‌های جدیدی در مسیر شغلی شما گشوده خواهد شد. شما قادر خواهید بود در نقش‌های زیر موفق عمل کنید:

• تحلیلگر داده (Data Analyst)
• مهندس داده (Data Engineer)
• متخصص علم داده (Data Scientist)
• توسعه‌دهنده هوش تجاری (Business Intelligence Developer)
• و هر نقشی که نیازمند استخراج و تحلیل داده از منابع مختلف باشد.

این دوره سرمایه‌گذاری ارزشمندی بر روی آینده حرفه‌ای شماست و دانش عملی لازم برای موفقیت در دنیای داده‌محور امروز را فراهم می‌آورد.