در دنیای امروز، حجم عظیمی از داده‌ها هر روز تولید می‌شود و نیاز به متخصصانی که بتوانند این داده‌ها را سازمان‌دهی، پاک‌سازی و تحلیل کنند بیش از پیش احساس می‌شود. بوت‌کمپ «Analytics Engineering Bootcamp 2024-5» در پلتفرم Udemy با هدف آموزش قدم‌به‌قدم مهندسی تحلیل داده طراحی شده است. با دانلود رایگان این دوره، می‌توانید مهارت‌های حیاتی در حوزه ETL، ابزارهای مدرن داده، و بهترین روش‌های ذخیره و تحلیل را از صفر تا صد فرا بگیرید.

بوت‌کمپ مهندسی تحلیل داده یک دوره جامع و پروژه‌محور است که دانشجویان را در مسیر تبدیل شدن به مهندس تحلیل داده حرفه‌ای همراهی می‌کند. در این دوره مباحث از مقدماتی تا پیشرفته پوشش داده می‌شوند و تمرکز اصلی بر خلق لوله‌های داده (Data Pipelines)، خودکارسازی فرآیندها، و اطمینان از کیفیت داده است.

• مناسب برای علاقه‌مندان به داده و تحلیل
• سازگار با آخرین نسخه‌های ابزارهای متن‌باز
• تمرین‌های عملی واقعی پروژه‌های صنعتی

• Python برای داده: نوشتن اسکریپت‌های ETL، کتابخانه‌های pandas و NumPy
• SQL و پایگاه داده‌ها: طراحی جداول، کوئری‌های پیشرفته، بهینه‌سازی و ایندکس‌گذاری
• dbt Core: مدل‌سازی داده، تست خودکار و مستندسازی جداول تحلیلی
• Data Warehouses: آشنایی با Snowflake و BigQuery برای ذخیره‌سازی و کوئری سریع
• Airflow: زمان‌بندی و اورکستریشن وظایف داده‌ای
• Looker یا ابزار BI: طراحی داشبوردها و گزارش‌های تحلیلی تعاملی
• تست و اعتبارسنجی داده: نحوه نوشتن آزمون‌های واحد، بررسی کیفیت و پیاده‌سازی گیت‌فلو
• استقرار در محیط ابری: استفاده از Docker و راه‌اندازی سرویس‌ها روی AWS/GCP

• پروژه‌های کاربردی شبیه‌سازی‌شده از شرکت‌های بزرگ فناوری
• دوره به‌روز و مطابق استانداردهای ۲۰۲۴
• دسترسی مادام‌العمر به فایل‌های تمرینی و ویدئوها
• گواهی بین‌المللی Udemy پس از پایان دوره
• پشتیبانی انجمن یادگیری و امکان تعامل با مدرس

• آشنایی پایه با Python و SQL
• کامپیوتر شخصی با حداقل ۸ گیگابایت رم
• اتصال پایدار به اینترنت برای دانلود ویدئوها
• نصب نرم‌افزارهای رایگان:
• Visual Studio Code یا PyCharm
• PostgreSQL یا هر دیتابیس متن‌باز دیگر
• dbt Core (نصب از طریق pip)
• حساب کاربری رایگان در Snowflake یا BigQuery

• بخش اول: مقدمه و نصب ابزارها (۲ ساعت ویدئو)
• بخش دوم: مبانی Python و pandas (۴ ساعت)
• بخش سوم: طراحی و بهینه‌سازی SQL (۳ ساعت)
• بخش چهارم: معرفی dbt و پروژه اولیه (۵ ساعت)
• بخش پنجم: Airflow و زمان‌بندی وظایف (۳ ساعت)
• بخش ششم: تست‌گذاری و اعتبارسنجی داده (۲.۵ ساعت)
• بخش هفتم: استقرار در ابر و CI/CD (۴ ساعت)
• بخش هشتم: ساخت داشبورد با Looker (۳ ساعت)
• بخش نهم: پروژه پایانی و ارائه گزارش (۵ ساعت)

در یک پروژه عملی، یک منبع داده ساده از API جمع‌آوری می‌شود، سپس داده‌ها با Python پاک‌سازی شده و در یک جدول Staging در PostgreSQL ذخیره می‌شوند. با کمک dbt تغییرات لازم روی داده‌ها اعمال شده و جداول تحلیلی ایجاد می‌شوند. در ادامه Airflow وظیفه اجرای مرتب این وظایف را بر عهده دارد و در نهایت خروجی‌ها در Looker نمایش داده می‌شوند.

مثال دیگر شامل پیاده‌سازی تست‌های خودکار است؛ جایی که قبل از بارگذاری نهایی داده، سنجه‌های کیفیت (مانند Null Check و Unique Constraint) اجرا شده و نتیجه در Slack گزارش می‌شود.

• برای تسلط بیشتر، پس از هر فصل یک پروژه کوچک شخصی تعریف کنید.
• در انجمن دوره فعال باشید و سوالات خود را مطرح کنید.
• از نسخه کنترل گیت برای مدیریت کد استفاده کنید.
• مستندات رسمی ابزارها (مثل dbt docs) را مطالعه کنید.
• تمرین روزانه کلید موفقیت در مهندسی تحلیل داده است.

بوت‌کمپ مهندسی تحلیل داده Udemy 2024-5 یک فرصت بی‌نظیر برای ورود به دنیای پردازش و تحلیل داده است. با دانلود رایگان دوره و بهره‌گیری از پروژه‌های عملی، می‌توانید رزومه خود را تقویت کنید و برای نقش‌های مهندس تحلیل داده در شرکت‌های پیشرو آمادگی پیدا کنید. همین حالا اقدام کنید و مسیر شغلی خود را به سطح بعدی ببرید!