لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش مهندس داده شوید - BI، Python، SQL، SSIS، ETL
Become a Data Engineer- BI, Python, SQL, SSIS, ETL
نکته:
آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
تغییر هوش تجاری با پایتون، SQL، SSIS و ETL ایجاد درک کاملی از اصول مهندسی داده در زمینه هوش تجاری (BI). به اصول برنامه نویسی پایتون برای دستکاری، تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها مسلط شوید. استفاده ماهرانه از SQL برای مدیریت پایگاه داده، پرس و جو و بهینه سازی. نقش و قابلیت های SSIS (سرویس های یکپارچه سازی سرور SQL) در یکپارچه سازی داده ها و فرآیندهای ETL را درک کنید. طراحی و پیاده سازی راه حل های ETL (Extract, Transform, Load) با استفاده از SSIS برای پردازش کارآمد داده ها. استراتژی های پاکسازی، اعتبار سنجی و تبدیل داده ها را در فرآیندهای ETL پیاده سازی کنید. مفاهیم انبار داده و اهمیت آنها را در BI و تجزیه و تحلیل درک کنید. توسعه مهارت در بهینه سازی عملکرد برای گردش کار ETL و پردازش داده ها. مطالعات موردی در دنیای واقعی و پروژه های عملی شامل فرآیندهای ETL و وظایف BI را تجزیه و تحلیل کنید. اسکریپت ها و کتابخانه های پایتون را در جریان های کاری ETL ادغام کنید تا قابلیت های پردازش داده ها را افزایش دهید. از پرس و جوهای SQL و عملکردهای SSIS برای مدیریت خطا و اشکال زدایی در خطوط لوله داده استفاده کنید. با استفاده از کتابخانه های پایتون مانند Matplotlib و Seaborn، تجسم داده های تعاملی و روشنگر ایجاد کنید. نشان دادن مهارت در دستکاری و آماده سازی داده ها برای برنامه های کاربردی و تجزیه و تحلیل BI. پیاده سازی تکنیک های پیشرفته برای تجمیع داده ها، گروه بندی و خلاصه سازی. طراحی و اجرای یک پروژه capstone جامع با ادغام تکنیک های Python، SQL، SSIS، و ETL. پیش نیازها: درک اولیه مفاهیم داده ها: آشنایی با مفاهیم بنیادی داده مانند انواع داده ها، پایگاه های داده، ساختار داده ها و اصول دستکاری داده ها می تواند پایه ای برای درک مفاهیم پیشرفته تر مهندسی داده فراهم کند. دانش اولیه برنامه نویسی: اگرچه اجباری نیست، داشتن درک اولیه از مفاهیم برنامه نویسی می تواند مفید باشد. دانش متغیرها، حلقهها، توابع و عبارات شرطی ممکن است فرآیند یادگیری را تسهیل کند، بهویژه زمانی که در برنامهنویسی پایتون فرو میروید. سواد کامپیوتری: دانش آموزان باید مهارت های اولیه سواد کامپیوتری از جمله آشنایی با سیستم عامل ها، مدیریت فایل ها و پیمایش خط فرمان یا ترمینال را داشته باشند. دسترسی به یک کامپیوتر با اتصال به اینترنت پایدار برای دسترسی به مواد درسی و انجام تمرین های عملی ضروری است. علاقه به مهندسی داده و هوش تجاری: علاقه به مهندسی داده، مفاهیم BI، و تمایل به کاوش بیشتر در کاربردهای عملی فرآیندهای Python، SQL، SSIS و ETL می تواند انگیزه و تعامل را در طول دوره به طور قابل توجهی افزایش دهد. اختیاری: تجربه قبلی با مدیریت پایگاه داده: برخی از مواجهه قبلی با سیستم های مدیریت پایگاه داده (DBMS)، پرس و جوی SQL، یا دستکاری داده ها با استفاده از صفحات گسترده ممکن است سودمند باشد، اما الزامی سختگیرانه نیست زیرا این موضوعات در طول دوره پوشش داده می شوند. داشتن میل شدید به یادگیری، کاوش و مشارکت فعال با محتوای دوره، تمرین ها و پروژه ها بسیار مهم است. ساختار دوره ممکن است فراگیرانی را با سطوح مختلف دانش قبلی در خود جای دهد، اما درک کامل از مفاهیم بنیادی داده و اشتیاق به یادگیری در مورد مهندسی داده برای اهداف BI برای حداکثر درک و تکمیل موفقیت آمیز دوره مفید خواهد بود.
این دوره با هدف تجهیز افراد به مهارت های ضروری مورد نیاز برای تبدیل شدن به مهندسان داده ماهر متخصص در هوش تجاری است. شرکت کنندگان درک جامعی از برنامه نویسی پایتون، مدیریت پایگاه داده SQL، SSIS (سرویس های یکپارچه سازی SQL Server) و اصول فرآیندهای Extract، Transform، Load (ETL) به دست خواهند آورد. از طریق ترکیبی از یادگیری تئوری و تمرینهای عملی عملی، دانشآموزان تخصص مورد نیاز برای برتری در زمینه مهندسی داده، بهویژه در وظایف مرتبط با BI را توسعه خواهند داد.
مهارت هایی که دانش آموزان خواهند آموخت:
در طول این دوره، شرکت کنندگان در زمینه های کلیدی زیر مهارت خواهند داشت:
برنامه نویسی پایتون: با استفاده از کتابخانه هایی مانند Pandas و NumPy، اصول برنامه نویسی پایتون و کاربرد آن در دستکاری، تجزیه و تحلیل و تجسم داده ها را بیاموزید.
مدیریت پایگاه داده SQL: استاد SQL برای جستجو در پایگاه داده، مدیریت، بهینه سازی و تکنیک های پیشرفته دستکاری داده ها.
SSIS (سرویسهای یکپارچهسازی SQL Server): درک جامعی از SSIS و نقش آن در طراحی و پیادهسازی راهحلهای ETL برای یکپارچهسازی دادهها به دست آورید.
فرایندهای ETL: اصول و بهترین شیوههای فرآیندهای استخراج، تبدیل، بارگذاری (ETL)، از جمله استخراج دادهها، تبدیل، و بارگذاری در سیستمهای هدف را بیاموزید.
شرایط دوره:
این دوره برای افرادی مناسب است که درک اولیه ای از مفاهیم داده دارند و علاقه زیادی به دنبال کردن حرفه ای در زمینه مهندسی داده و هوش تجاری دارند. پیش نیازهای این دوره عبارتند از:
آشنایی با مفاهیم داده: درک اولیه انواع داده ها، پایگاه های داده و مفاهیم دستکاری داده توصیه می شود.
دانش اولیه برنامه نویسی: آشنایی با مفاهیم برنامه نویسی مفید است، اما اجباری نیست.
سواد رایانه: دسترسی به رایانه ای با اتصال اینترنت پایدار و قابلیت نصب نرم افزارهای لازم (ابزارهای Python، SQL، و غیره) برای تمرینات عملی.
این دوره برای چه کسانی طراحی شده است؟
این دوره برای:
ایده آل است
مهندسین داده مشتاق به دنبال تخصص در هوش تجاری.
تحلیلگران داده یا دانشمندان داده با هدف گسترش مجموعه مهارت های خود در حوزه مهندسی داده برای برنامه های کاربردی BI.
حرفهای در حال انتقال به مشاغل در زمینه مهندسی داده با تمرکز خاص بر ابزارها و فرآیندهای BI.
این دوره به گونهای طراحی شده است که در دسترس و جامع باشد، پایه محکمی برای افرادی فراهم میکند که به دنبال شروع یا پیشرفت در یک حرفه در مهندسی داده، به ویژه در حوزه هوش تجاری هستند.
در این سفر آموزشی به ما بپیوندید تا مفاهیم اصلی و کاربردهای عملی ضروری برای مهارت در مهندسی داده برای هوش تجاری را بررسی کنیم.
سرفصل ها و درس ها
مقدمه ای بر مهندسی داده و BI
Introduction to Data Engineering and BI
معرفی
Introduction
مهندسی داده چیست؟
What is data engineering
BI چیست
What is BI
مروری بر مهندسی داده و اهمیت آن در BI
Overview of Data Engineering and its significance in BI
درک نقش یک مهندس داده در شرکت های مدرن
Understanding the role of a Data Engineer in modern enterprises
مقدمه ای بر مفاهیم و ابزارهای BI
Introduction to BI concepts and tools
مبانی پایتون برای مهندسان داده
Foundations of Python for Data Engineers
مبانی زبان برنامه نویسی پایتون
Basics of Python programming language
مقدمه ای بر NumPy برای محاسبات عددی
Introduction to NumPy for numerical computing
نوت بوک ژوپیتر چیست؟
What is Jupyter Notebook
راهنمای نصب Jupyter Notebook Server
Guide to installing Jupyter Notebook Server
نصب سرور نوت بوک Jupyter در ویندوز
Installing Jupyter Notebook Server on Windows
سرور نوت بوک Jupyter در حال اجرا
Running Jupyter Notebook Server
دستورات رایج نوت بوک Jupyter
Common Jupyter Notebook Commands
آموزش ساده بلوبلایم مبتنی بر انگلستان است و کیفیت قابل فهم راه حل های یادگیری الکترونیکی را ایجاد می کند. همه دوره های ما 100٪ مبتنی بر فیلم است. ما نمونه هایی را به دست ها می آموزیم که مهارت های زندگی واقعی را آموزش می دهند.
Bluelime در پروژه های مختلف برای 500 شرکت ثروتمند شرکت کرده است و درک می کند که برای آماده سازی دانش آموزان با مهارت های مربوطه مورد نیاز چیست.
نمایش نظرات