آموزش اتوماسیون خط لوله داده با اقدامات GitHub با استفاده از R و Python

Data Pipeline Automation with GitHub Actions Using R and Python

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: در این دوره آموزشی، نحوه تنظیم گردش کار در GitHub Actions را برای خودکارسازی فرآیندها با R و Python یاد بگیرید. مربی Rami Krispin شما را از طریق فرآیند اتوماسیون راهنمایی می کند و نمونه هایی از دنیای واقعی را به اشتراک می گذارد. او به شما نشان می دهد که چگونه یک خط لوله داده راه اندازی کنید، ابرداده را از یک خط لوله بیرون بکشید و یک داشبورد زنده با اقدامات و صفحات GitHub اجرا کنید. اگر از صرف ساعت‌ها صرف اجرای دستی اسکریپت‌ها یا کاهش سرعت گردش کار خود با کشیدن داده‌ها از API یا به‌روزرسانی داشبورد خسته شده‌اید، در این دوره آموزشی به Rami بپیوندید تا ببینید اتوماسیون چگونه می‌تواند سرعت کار شما را افزایش دهد.

سرفصل ها و درس ها

معرفی Introduction

  • اتوماسیون خط لوله داده با GitHub Actions Data pipeline automation with GitHub Actions

  • آنچه شما باید بدانید What you should know

1. EIA API 1. EIA API

  • رسیدگی به درخواست داده های بزرگ با پایتون Handling a large data request with Python

  • رسیدگی به درخواست داده های بزرگ با R Handling a large data request with R

  • کشیدن ابرداده از API با R Pulling metadata from API with R

  • داشبورد EIA API The EIA API dashboard

  • تنظیم یک متغیر محیطی Setting an environment variable

  • ارسال یک درخواست ساده GET با R Sending a simple GET request with R

  • جستجوی داده ها از طریق مرورگر Querying the data via the browser

  • ساختار درخواست GET GET request structure

  • پرس و جو داده ها با R و Python Querying data with R and Python

  • راه حل: API را با R پرس و جو کنید Solution: Query the API with R

  • راه حل: API را با پایتون پرس و جو کنید Solution: Query the API with Python

  • کشیدن ابرداده از API با پایتون Pulling metadata from API with Python

  • محدودیت های API با پایتون API limitations with Python

  • ارسال یک درخواست GET ساده با پایتون Sending a simple GET request with Python

  • محدودیت های API با R API limitations with R

  • EIA API EIA API

  • چالش: از API پرس و جو کنید Challenge: Query the API

2. اتوماسیون داده ها 2. Data Automation

  • بررسی کیفیت داده ها Data quality checks

  • توابع پشتیبانی ETL ETL supporting functions

  • پر کردن داده ها Data backfilling

  • فرآیند به روز رسانی داده ها Data refresh process

  • خروجی تازه سازی داده ها Data refresh output

  • محدوده و الزامات خط لوله داده Data pipeline scope and requirements

  • معماری خط لوله داده Data pipeline architecture

3. استقرار 3. Deployment

  • تنظیم اسرار و متغیرهای محیطی Setting secrets and environment variables

  • تنظیم گردش کار GitHub Actions Setting GitHub Actions workflow

  • گردش کار پیشرفته Advanced workflow

  • بررسی گزارش‌های گردش کار Reviewing workflows logs

  • استقرار خط لوله داده Data pipeline deployment

  • استقرار با Docker Deployment with Docker

  • مقدمه ای بر GitHub Actions Introduction to GitHub Actions

4. نظارت 4. Monitoring

  • استقرار داشبورد در صفحات GitHub Deploying dashboard to GitHub Pages

  • تعمیر و نگهداری خط لوله داده Data pipeline maintenance

نتیجه Conclusion

  • مراحل بعدی Next steps

نمایش نظرات

آموزش اتوماسیون خط لوله داده با اقدامات GitHub با استفاده از R و Python
جزییات دوره
2h 12m
36
Linkedin (لینکدین) Linkedin (لینکدین)
(آخرین آپدیت)
2,587
- از 5
ندارد
دارد
دارد
Rami Krispin
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Rami Krispin Rami Krispin

رامی کریسپین مدیر ارشد علم و مهندسی داده است.

رامی کریسپین یک مدیر علوم داده و مهندسی است که عمدتاً بر تجزیه و تحلیل سری های زمانی، پیش بینی و برنامه های کاربردی MLOps تمرکز دارد. او علاقه زیادی به منبع باز، Docker و MLOps، کار با داده ها و API ها، یادگیری ماشین، آمار بیزی، تجسم داده ها و داده های GIS دارد.

رامی همچنین یک مشارکت کننده منبع باز و نویسنده تحلیل سری های زمانی دستی با R و چندین بسته R برای تحلیل سری های زمانی و برنامه های کاربردی یادگیری ماشین است.