آموزش راهبردهای حل مسئله برای مهندسان داده

Problem-Solving Strategies for Data Engineers

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
مهندسان داده هر روز با طیف گسترده ای از مشکلات و اغلب با انواع مشکلات مشابه روبرو می شوند. در این دوره، آندریاس کرتز، مهندس داده، شما را از طریق انواع مشکلات رایجی که ممکن است با آنها روبرو شوید، راهنمایی می کند و استراتژی های حل مسئله خود را برای مشکلات معمولی در تمام مراحل پروژه های مهندسی به اشتراک می گذارد. آندریاس به شما می آموزد که چگونه تشخیص دهید که در کدام مرحله از یک پروژه داده قرار دارید - برنامه ریزی، طراحی، اجرا و عملیات - و راه حل هایی را با هدف مشکلاتی که ممکن است در هر مرحله با آنها روبرو شوید به اشتراک می گذارد. آندریاس به شما می‌آموزد که چگونه شاخص‌های کلیدی عملکرد دانش (KPI) را در برنامه‌ریزی شناسایی کنید، چگونه هزینه‌ها را پیش‌بینی کنید و در مرحله طراحی مقیاس بهتری داشته باشید، چرایی و چگونه ارزیابی ریسک را توضیح می‌دهد، و نکاتی را در مورد رفع اشکال و راه‌هایی که می‌توانید بهبود دهید به اشتراک می‌گذارد. روند شما اگر به دنبال راه‌های بهتری برای رویارویی با مسائل مهندسی داده‌ها هستید، در این دوره آموزشی با Andreas همراه باشید تا مهارت‌های حل مسئله خود را به سطح بعدی ارتقا دهید.

سرفصل ها و درس ها

معرفی Introduction

  • معرفی Introduction

  • آنچه شما باید بدانید What you should know

1. نقش ها و مراحل 1. Roles and Phases

  • مهندس داده The data engineer

  • تمام مراحل مهم پروژه مهندسی داده All important data engineering project phases

  • چالش های کلی پیش رو General challenges faced

2. برنامه ریزی 2. Planning

  • درک وضعیت موجود Understanding the status quo

  • جمع آوری نیازهای مناسب Collecting the right requirements

  • تعریف KPIهای خوب Defining good KPIs

3. طراحی 3. Design

  • در نظر گرفتن تلاش های اجرایی Keeping implementation efforts in mind

  • انتخاب معماری و چارچوب مناسب Choosing the right architecture and framework

  • پیش بینی هزینه ها و مقیاس بندی بهتر Predicting costs and scaling better

  • معیار درست ابزارهای موجود The right benchmarking of existing tools

4. اجرا 4. Implementation

  • تعریف بسته های کاری و مسئولیت ها Definition of work packages and responsibilities

  • ارزیابی ریسک Risk assessment

  • تست قطعات مناسب Testing the right parts

  • داشتن مستندات خوب Having a good documentation

5. عملیات 5. Operations

  • رویکردهای نظارتی Approaches to monitoring

  • رویکردهایی برای رفع اشکال Approaches to bug fixing

  • آموزش عالی کارکنان، فعلی و جدید Awesome training of staff, current and new

  • نحوه بهبود فرآیندها How to improve processes

نتیجه Conclusion

  • نتیجه گیری و چشم انداز Conclusion and outlook

نمایش نظرات

Linkedin (لینکدین)

لینکدین: شبکه اجتماعی حرفه‌ای برای ارتباط و کارآفرینی

لینکدین به عنوان یکی از بزرگترین شبکه‌های اجتماعی حرفه‌ای، به میلیون‌ها افراد در سراسر جهان این امکان را می‌دهد تا ارتباط برقرار کنند، اطلاعات حرفه‌ای خود را به اشتراک بگذارند و فرصت‌های شغلی را کشف کنند. این شبکه اجتماعی به کاربران امکان می‌دهد تا رزومه حرفه‌ای خود را آپدیت کنند، با همکاران، دوستان و همکاران آینده ارتباط برقرار کنند، به انجمن‌ها و گروه‌های حرفه‌ای ملحق شوند و از مقالات و مطالب مرتبط با حوزه کاری خود بهره‌مند شوند.

لینکدین همچنین به کارفرمایان امکان می‌دهد تا به دنبال نیروهای با تجربه و مهارت مورد نیاز خود بگردند و ارتباط برقرار کنند. این شبکه حرفه‌ای به عنوان یک پلتفرم کلیدی برای بهبود دسترسی به فرصت‌های شغلی و گسترش شبکه حرفه‌ای خود، نقش مهمی را ایفا می‌کند. از این رو، لینکدین به عنوان یکی از مهمترین ابزارهای کارآفرینی و توسعه حرفه‌ای در دنیای امروز مورد توجه قرار دارد.

آموزش راهبردهای حل مسئله برای مهندسان داده
جزییات دوره
1h 55m
21
Linkedin (لینکدین) Linkedin (لینکدین)
(آخرین آپدیت)
-
- از 5
ندارد
دارد
دارد
Andreas Kretz
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Andreas Kretz Andreas Kretz

بنیانگذار Learn Data Engineering

Andreas Kretz مهندسی داده را از طریق ویدیوهای YouTube و دوره های کامل و گواهینامه ها آموزش می دهد.

به عنوان بنیانگذار Learn Data Engineering، آندریاس مشتاق آموزش مهندسان داده جدید و توانمندسازی مهندسین موجود برای بهبود مهارت های خود و کسب گواهینامه های جدید است. او همچنین به شرکت ها کمک می کند تا استعدادهای مهندسی برتر را جذب کنند. آندریاس از طریق آکادمی مهندسی داده خود، شبکه عظیمی از بیش از 100000 مهندس و دانشمند و همچنین یک شبکه مهندسی خصوصی ایجاد کرده است. بیش از 500 دانش آموز او همچنین دو بار به‌عنوان بهترین DS و Analytics LinkedIn انتخاب شده است.