دانلود رایگان دوره مقدماتی مهندسی داده ۲۰۲۴-۵ در

دوره Introduction to Data Engineering نسخه ۲۰۲۴-۵ در پلتفرم ، یک مسیر یادگیری جامع برای علاقه‌مندان به دنیای بزرگ داده است. در این دوره شما اصول پایه‌ای مهندسی داده از جمع‌آوری و پردازش تا ذخیره‌سازی و انتقال داده‌ها را فرا می‌گیرید. با همراهی این دوره می‌توانید زیرساخت‌های مورد نیاز برای ساخت پایپ‌لاین‌های داده را در بهترین استانداردها پیاده‌سازی کنید.

درباره دوره

این دوره به‌صورت پروژه‌محور طراحی شده و شامل مثال‌های واقعی از صنعت می‌باشد. مدرس دوره تلاش کرده با استفاده از ابزارهای پرکاربرد مانند Python، SQL، Apache Airflow و Docker، یادگیری را بهینه کند. در طول دوره، شما با مراحل مختلف مهندسی داده شامل استخراج (Extract)، تبدیل (Transform) و بارگذاری (Load) آشنا خواهید شد.

آنچه دانشجویان می‌آموزند

• مبانی مهندسی داده: مفاهیم کلیدی، معماری‌های داده و جدول زمانی پروژه.
• کار با Python و کتابخانه‌ها: استفاده از pandas، NumPy، sqlalchemy برای پردازش و مدیریت داده.
• پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای و non-relational: طراحی، نرمال‌سازی و بهینه‌سازی در MySQL و NoSQL.
• ابزارهای پردازش داده: راه‌اندازی و تنظیم Apache Airflow برای اتوماسیون جریان‌های کاری (workflows).
• مفاهیم Docker و کانتینرسازی: بسته‌بندی اپلیکیشن‌ها و وابستگی‌ها برای اجرای بدون دردسر در محیط‌های مختلف.
• Best Practices: نکات امنیتی، مقیاس‌پذیری و نگهداری پایپ‌لاین‌های داده در محیط تولید.

  مزایای دوره

  • دسترسی رایگان و همیشگی به منابع آموزشی.
  • پشتیبانی از طریق انجمن پرسش و پاسخ.
  • تمرینات عملی با دیتاست‌های واقعی و قابل دانلود.
  • قابلیت مشاهده کدها و محیط اجرا در GitHub مدرس.
  • گواهی پایان دوره رسمی از.

    پیش‌نیازها

    برای ورود به این دوره نیاز است که دانشجویان:

    • با مبانی برنامه‌نویسی Python آشنایی داشته باشند.
    • درک پایه‌ای از پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای (SQL) و جداول و کوئری‌ها.
    • آشنایی مقدماتی با خط فرمان (Terminal).

      در صورتی که با این مباحث آشنا نیستید، می‌توانید قبل از شروع دوره، دوره‌های مقدماتی Python و SQL را در دنبال کنید.

      بخش‌های دوره

      • بخش ۱: معرفی مهندسی داده و معماری‌های رایج
      • بخش ۲: راه‌اندازی محیط توسعه با Docker و VS Code
      • بخش ۳: خواندن و نوشتن داده با Python و pandas
      • بخش ۴: طراحی و پیاده‌سازی پایگاه‌داده SQL و NoSQL
      • بخش ۵: اتوماسیون ETL با Apache Airflow
      • بخش ۶: بهینه‌سازی و مانیتورینگ عملکرد پایپ‌لاین‌ها
      • بخش ۷: پروژه نهایی: ساخت یک پایپ‌لاین جامع از صفر تا صد

        نمونه‌های عملی

        در طول دوره، تعدادی پروژه عملی پیاده‌سازی خواهید کرد:

        • جمع‌آوری داده از API‌های عمومی و ذخیره در PostgreSQL.
        • تبدیل فرمت JSON به CSV و بارگذاری در S3.
        • استفاده از Airflow برای زمان‌بندی استخراج داده از وب‌سرویس‌ها.
        • راه‌اندازی کانتینر Docker با یک پایگاه‌داده و یک اسکریپت Python برای اجرای خودکار ETL.

          این پروژه‌ها به شما کمک می‌کند تا مفاهیم تئوری را در یک محیط واقعی تمرین و تسلط پیدا کنید.

          نکات کلیدی

          • اتوماسیون وظایف: کاهش خطاهای انسانی و افزایش کارایی.
          • مقیاس‌پذیری: طراحی سیستم‌هایی که حجم بالای داده را مدیریت می‌کنند.
          • پایش و لاگ‌برداری: بررسی مستمر سلامت پایپ‌لاین و حل سریع مشکلات.
          • به‌روزرسانی مستمر: یادگیری ابزارها و تکنیک‌های جدید بازار.

            جمع‌بندی

            دوره «مقدماتی مهندسی داده ۲۰۲۴-۵ در » یک فرصت عالی برای شروع مسیر مهندسی داده است. با بهره‌مندی از محتواهای پروژه‌محور و ابزارهای کاربردی، می‌توانید پایه‌ای قوی برای ورود به این حوزه ایجاد کنید. هم‌اکنون می‌توانید با دانلود رایگان دوره و دنبال کردن آن، اولین قدم‌ها را در مهندسی داده بردارید و در مسیر شغلی خود به سطح بالاتری دست یابید.

            نظرات

            هنوز نظری ثبت نشده است.

            وارد شوید تا نظر ثبت کنید.