دوره جامع استخراج و یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف با پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع استخراج و یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف با پایتون

موضوع کلی: علوم داده و تحلیلگری (Data Science)

موضوع میانی: مهندسی داده و فراخوانی اطلاعات در پایتون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی استخراج داده و نقش مهندسی داده در اکوسیستم پایتون
• 2. آشنایی با ساختارهای داده‌ای و اهمیت قالب‌های فایل در علم داده
• 3. کار با فایل‌های متنی ساده و خواندن داده‌های خام با پایتون
• 4. استخراج داده از فایل‌های با فرمت CSV و مدیریت جداکننده‌ها
• 5. کار با کتابخانه Pandas برای خواندن و بارگذاری داده‌های ساختاریافته
• 6. مدیریت فایل‌های اکسل و استخراج داده از شیت‌های مختلف
• 7. کار با فایل‌های متنی با ساختار خاص و تنظیمات پارسرها
• 8. آشنایی با فرمت‌های داده‌ای منعطف و کار با فایل‌های JSON
• 9. استخراج و پردازش داده‌های سلسله‌مراتبی با فرمت XML
• 10. آشنایی با ساختارهای پایگاه داده رابطه‌ای و مفاهیم SQL
• 11. اتصال به پایگاه‌های داده SQL با استفاده از کتابخانه SQLAlchemy
• 12. اجرای کوئری‌های استخراج داده در پایتون با استفاده از Pandas
• 13. تلفیق جداول و عملیات Join در استخراج داده‌های رابطه‌ای
• 14. آشنایی با APIهای وب و پروتکل HTTP برای فراخوانی داده
• 15. استفاده از کتابخانه Requests برای برقراری ارتباط با سرویس‌های داده
• 16. مدیریت احراز هویت و امنیت در دسترسی به APIها
• 17. تجزیه و تحلیل پاسخ‌های API و تبدیل آن‌ها به ساختارهای قابل تحلیل
• 18. آشنایی با تکنیک‌های وب‌اسکرپینگ در چارچوب قوانین و اخلاق حرفه‌ای
• 19. استفاده از BeautifulSoup برای استخراج داده از صفحات وب
• 20. استفاده از Selenium برای تعامل با صفحات وب پویا و استخراج داده
• 21. مدیریت خطاهای رایج در فرآیند استخراج و فراخوانی داده
• 22. پاکسازی اولیه داده‌ها در هنگام فراخوانی از منابع خارجی
• 23. کار با فایل‌های فشرده و استخراج داده از آرشیوها
• 24. آشنایی با فرمت‌های داده‌ای حجیم مانند HDF5
• 25. ذخیره‌سازی و یکپارچه‌سازی داده‌های استخراج شده در فرمت‌های استاندارد
• 26. مدیریت حافظه در هنگام فراخوانی داده‌های حجیم (Chunking)
• 27. آشنایی با ابزارهای مدیریت فایل‌های حجیم و توزیع‌شده
• 28. بررسی صحت و سلامت داده‌های استخراج شده (Data Validation)
• 29. اصول مستندسازی فرآیندهای استخراج داده و خط لوله داده
• 30. بهینه‌سازی کدهای پایتون برای فراخوانی سریع‌تر داده‌ها
• 31. طراحی و پیاده‌سازی یک خط لوله ساده برای تجمیع داده از منابع مختلف
• 32. امنیت داده‌ها و رعایت حریم خصوصی در فرآیندهای استخراج
• 33. آشنایی با مفاهیم پایه‌ای در انبارش داده (Data Warehousing)
• 34. بررسی چالش‌های یکپارچه‌سازی داده‌های ناسازگار
• 35. استفاده از ابزارهای اتوماسیون برای زمان‌بندی فراخوانی داده‌ها
• 36. تکنیک‌های مدیریت لاگ و مانیتورینگ فرآیند استخراج
• 37. آشنایی با فرمت‌های داده‌ای مدرن در مهندسی داده (مانند Parquet)
• 38. مدیریت تغییرات در منبع داده و به‌روزرسانی خودکار
• 39. معرفی ابزارهای پیشرفته برای مدیریت جریان داده در پایتون
• 40. پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک سیستم یکپارچه برای جمع‌آوری داده از منابع متنوع