کتاب صوتی آموزش جامع توسعه کدهای استاندارد و نگهداشت‌پذیر در علوم داده با استفاده از فریم‌ورک Kedro

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع توسعه کدهای استاندارد و نگهداشت‌پذیر در علوم داده با استفاده از فریم‌ورک Kedro

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و علوم داده

موضوع میانی: مدیریت چرخه‌حیات پروژه‌های تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های علوم داده
• 2. آشنایی با مفاهیم کدنویسی تمیز و استاندارد در پایتون
• 3. معرفی فریم‌ورک کدرو و جایگاه آن در مدیریت پروژه‌های داده‌محور
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه استاندارد برای پروژه‌های کدرو
• 5. ساختار درختی و معماری استاندارد پروژه‌ها در کدرو
• 6. مدیریت تنظیمات و پیکربندی‌های پروژه با استفاده از فایل‌های یامل
• 7. آشنایی با مفهوم نودها در کدرو و نحوه طراحی توابع ماژولار
• 8. ساختار خط لوله و اتصال منطقی نودها در تحلیل داده
• 9. مدیریت داده‌ها و ورودی و خروجی‌ها در کاتالوگ داده کدرو
• 10. استفاده از اتصالات دیتابیسی امن و استاندارد در کدرو
• 11. مدیریت پارامترها برای افزایش انعطاف‌پذیری مدل‌ها
• 12. تکنیک‌های نسخه‌بندی داده‌ها و حفظ تکرارپذیری آزمایش‌ها
• 13. طراحی خط لوله‌های پردازش داده‌های ساختاریافته
• 14. پیاده‌سازی مراحل پیش‌پردازش داده‌ها در قالب نودهای استاندارد
• 15. مدیریت وابستگی‌ها و ترتیب اجرای عملیات در خط لوله
• 16. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی خط لوله برای درک جریان داده
• 17. تست‌نویسی واحد برای نودهای تحلیل داده
• 18. استفاده از چارچوب تست پایتون برای اطمینان از صحت محاسبات
• 19. مستندسازی استاندارد کدهای علوم داده با استفاده از داک‌رشته‌ها
• 20. مدیریت محیط‌های مجازی و وابستگی‌های پروژه با فایل‌های کاندا
• 21. اصول کنترل نسخه با گیت در پروژه‌های علوم داده
• 22. استراتژی‌های شاخه‌بندی و همکاری تیمی در توسعه کد
• 23. یکپارچه‌سازی مستمر و خودکارسازی تست‌ها در پروژه‌های داده
• 24. بهینه‌سازی عملکرد کدها و کاهش حافظه مصرفی در پردازش‌های سنگین
• 25. مدیریت خطاهای رایج در خط لوله‌های داده
• 26. تکنیک‌های لاگ‌گیری و مانیتورینگ اجرای نودها
• 27. بسته‌بندی پروژه برای استقرار در محیط‌های عملیاتی
• 28. تولید فایل‌های اجرایی و توزیع استاندارد پروژه‌های کدرو
• 29. اصول نگهداری و بروزرسانی کدهای علوم داده در طول زمان
• 30. بررسی الگوهای طراحی نرم‌افزار قابل‌توسعه در پروژه‌های داده
• 31. مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین در چرخه‌حیات کدرو
• 32. پیاده‌سازی خط لوله‌های آموزشی مدل با استفاده از کدرو
• 33. ارزیابی دقت مدل و ثبت نتایج در ساختار پروژه
• 34. مقیاس‌پذیری پروژه‌های داده با استفاده از ظرفیت‌های توزیع‌شده
• 35. امنیت داده‌ها و رعایت حریم خصوصی در طراحی خط لوله‌های داده
• 36. مستندسازی فنی پروژه برای تیم‌های پشتیبانی
• 37. اصول اخلاق حرفه‌ای در توسعه نرم‌افزارهای داده‌محور
• 38. بهترین تجربیات در مدیریت پروژه‌های داده بزرگ‌مقیاس
• 39. حل چالش‌های رایج در انتقال پروژه‌های تحقیقاتی به محیط عملیاتی
• 40. ارائه گزارش نهایی و مستندات تحویل پروژه به ذینفعان