دانلود رایگان دوره Prophecy Data Transformation Copilot برای مهندسی داده ۲۰۲۴-۵

مقدمه و معرفی دوره

در دنیای امروزی مهندسی داده به‌سرعت در حال تغییر و پیچیده‌تر شدن است. دوره Prophecy Data Transformation Copilot از پلتفرم ، با هدف آشنایی و مسلط کردن شما بر ابزارهای نوین مبتنی بر هوش مصنوعی برای تحلیل و تبدیل داده طراحی شده است. در نسخه ۲۰۲۴-۵ این دوره، تمامی مفاهیم از پایه تا سطح پیشرفته پوشش داده شده و نمونه‌های عملی از پروژه‌های واقعی ارائه می‌شود.

در این مقاله به‌صورت جامع به معرفی محتوای دوره، مزایا، پیش‌نیازها و سرفصل‌ها خواهیم پرداخت تا قبل از دانلود رایگان، تصویری واضح از مسیری که در پیش دارید، در دسترس باشد.

اهداف آموزشی

• درک عمیق معماری و مفاهیم Prophecy برای طراحی و پیاده‌سازی جریان‌های داده.
• یادگیری نحوه استفاده از AI Copilot برای تولید کدهای تبدیل داده به‌صورت خودکار.
• مدلسازی جریان‌های ETL و ELT با ابزارهای بصری و دستورات کم‌نوشته.
• بهینه‌سازی و مانیتورینگ پردازش‌های پیچیده داده در محیط‌های ابری.
• استقرار پروژه‌های داده در محیط‌های پروداکشن با بهترین روش‌های DevOps.
• کار با منابع مختلف داده (SQL, NoSQL, فایل‌های CSV/ Parquet) و یکپارچه‌سازی آن‌ها.

  مزایا و کاربردها

  پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:

  • سریع‌تر و با خطای کمتر جریان‌های پیچیده داده را توسعه دهید.
  • با استفاده از موتورهای هوش مصنوعی، تولید و بهبود خودکار اسکریپت‌های تبدیل داده را تجربه کنید.
  • در پروژه‌های بزرگ و توزیع‌شده، مقیاس‌پذیری و قابلیت اطمینان را تضمین نمایید.
  • مهارت‌های خود را در بازار کار مهندسی داده با رویکردهای مدرن و رایج تقویت کنید.
  • با رعایت استانداردها، فرآیندهای CI/ CD را برای پروژه‌های داده اجرا کنید.

    پیش‌نیازها

    • آشنایی ابتدایی با زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون یا اس‌کیوال.
    • کار با مفاهیم پایه دیتابیس‌های رابطه‌ای و NoSQL.
    • نصب و راه‌اندازی جاوا (JDK 8 به بالا) و محیط توسعه مورد علاقه.
    • آشنایی مقدماتی با معماری ابری (AWS, Azure یا GCP) توصیه می‌شود.
    • میل به یادگیری و کنجکاوی برای کشف ابزارهای جدید.

      سرفصل‌های دوره

      • معرفی کلی Prophecy و چشم‌انداز مهندسی داده در ۲۰۲۴
      • راه‌اندازی محیط توسعه و اتصال به منابع داده
      • مفاهیم Flow و Job در Prophecy
      • کار با AI Copilot: تولید خودکار کد و اسکریپت
      • تبدیل‌های رایج: فیلترینگ، گروه‌بندی، واریته و ترکیب جداول
      • نحوه آزمایش و Debug جریان‌های داده
      • بهینه‌سازی عملکرد و مدیریت کشینگ
      • استقرار در کلاسترهای ابری و پایش (Monitoring)
      • یکپارچه‌سازی با ابزارهای DevOps (CI/ CD)
      • پروژه عملی انتهایی: ساخت یک Pipeline از ابتدا تا انتها

        مثال‌های عملی

        یکی از پروژه‌های عملی این دوره شامل ساخت یک جریان ETL از داده‌های فروش یک شرکت آنلاین است:

        • مرحله خواندن داده‌های CSV از S3 و تبدیل به DataFrame.
        • پاک‌سازی مقادیر گمشده و همسان‌سازی اسامی ستون‌ها با AI Copilot.
        • گروه‌بندی تراکنش‌ها بر اساس تاریخ و محاسبه مجموع مبلغ فروش.
        • ذخیره نتایج در دیتابیس Redshift یا BigQuery برای تحلیل‌های BI.
        • تنظیم هشدار و گزارش خودکار در صورت بروز خطا یا تاخیر طولانی.

          این مثال عملی، نمای بسیار جامعی از کاربرد ابزارها و روش‌ها در پروژه‌های واقعی ارائه می‌دهد و شما را برای چالش‌های دنیای واقعی آماده می‌کند.

          نکات کلیدی

          • استفاده از Copilot تنها مکمل است؛ درک مفاهیم اصلی ضروری است.
          • همواره از ورژن کنترل برای حفظ تاریخچه تغییرات جریان‌های داده استفاده کنید.
          • برای هر Job یک تست واحد بنویسید تا از صحت تبدیل داده‌ها اطمینان حاصل شود.
          • بهینه‌سازی حافظه و زمان اجرا با تنظیم پارامترهای Spark.
          • مستندسازی هر مرحله از روند کاری را فراموش نکنید.

            با دنبال کردن این رهنمودها و مرور مرتب سرفصل‌ها، می‌توانید بهترین بهره را از این دوره ببرید و مهارت‌های خود را به سطح حرف‌های برسانید.

            نظرات

            هنوز نظری ثبت نشده است.

            وارد شوید تا نظر ثبت کنید.