آموزش خط لوله‌های داده و SQL برای تحلیل محصول - آخرین آپدیت

دانلود Data Pipelines and SQL for Product Analytics

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: بیاموزید چگونه خط لوله‌های داده (Data Pipelines) کاملی بسازید که داده‌های خام رویدادها را با استفاده از SQL و Pandas به بینش‌های عملی تبدیل کند. شما مهارت‌های طراحی استار اسکیماهای (Star Schemas) کارآمد، پیاده‌سازی ابعاد به آرامی تغییر کننده نوع ۲ (SCD Type-2) برای ردیابی تاریخچه و بهینه‌سازی عملکرد پایگاه داده برای بارهای کاری تحلیلی را کسب خواهید کرد. این دوره به طور منحصر به فردی تجربه عملی با مجموعه‌داده‌های عظیم (بیش از ۱۰ میلیون ردیف) و آشنایی کاربردی با گویش‌های مختلف SQL از جمله Presto و Spark را ترکیب می‌کند. شما از نظر حرفه‌ای با توسعه شایستگی‌های اصلی که تیم‌های تحلیل محصول هر روز به آن‌ها وابسته هستند - از تبدیل داده‌ها و معماری خط لوله تا بهینه‌سازی عملکرد - سود خواهید برد. در پایان، شما با اعتماد به نفس کامل با چالش‌های مهندسی داده در دنیای واقعی مقابله کرده و بلافاصله در ابتکارهای هوش تجاری در نقش‌های تحلیل محصول مشارکت خواهید کرد.

سرفصل ها و درس ها

اتوماسیون خط لوله ETL ETL Pipeline Automation

  • چرا اتوماسیون ETL عملیات داده‌ها را متحول می‌کند Why ETL Automation Transforms Data Operations

  • خط لوله ETL با Apache Airflow Apache Airflow ETL Pipeline

اعتبارسنجی انطباق داده‌های رویداد Event Data Compliance Validation

  • چرا اعتبارسنجی انطباق داده‌ها از فجایع تحلیلی جلوگیری می‌کند Why Data Compliance Validation Prevents Analytics Disasters

ایجاد اسکریپت‌های SQL پارامتریک برای متریالیزه کردن روزانه داده‌ها Create Parameterized SQL Scripts for Daily Data Materialization

  • چرا اسکریپت‌های SQL پارامتریک تیم‌های تحلیل داده را متحول می‌کنند Why Parameterized SQL Scripts Transform Data Analytics Teams

  • ساخت اولین اسکریپت پارامتریک: سینتکس و ساختار Building Your First Parameterized Script: Syntax and Structure

  • گام به گام: ساخت خط لوله خلاصه‌سازی مشتری Step-by-Step: Building a Customer Summary Pipeline

تحلیل سیستماتیک و بهینه‌سازی عملکرد پرس‌وجوها Systematically Analyze and Optimize Query Performance

  • چرا بهینه‌سازی عملکرد پرس‌وجو تیم‌های داده را متحول می‌کند Why Query Performance Optimization Transforms Data Teams

  • خواندن پلان‌های اجرا: شناسایی بزرگترین گلوگاه‌ها Reading Execution Plans: Identifying Your Biggest Bottlenecks

مبانی تخت‌سازی داده‌های JSON JSON Data Flattening - Foundation

  • چرا مهارت‌های تبدیل JSON در تحلیل داده‌ها اهمیت دارد Why JSON Transformation Skills Matter in Data Analytics

  • درک ساختار JSON و مبانی تبدیل Understanding JSON Structure and Transformation Fundamentals

  • گام به گام تخت‌سازی JSON با pandas json_normalize() Step-by-Step JSON Flattening with pandas json_normalize()

اصلاح آفست منطقه زمانی - کاربرد اصلی Timezone Offset Correction - Core Application

  • درک مشکلات منطقه زمانی و استراتژی‌های شناسایی در داده‌های تحلیلی Understanding Timezone Issues and Detection Strategies in Analytics Data

  • گردش کار سیستماتیک اصلاح منطقه زمانی با استفاده از پایتون و پانداز Systematic Timezone Correction Workflow Using Python and Pandas

تسلط بر گویش‌های SQL برای تحلیل‌های چندپلتفرمی SQL Dialect Mastery for Cross-Platform Analytics

  • چرا تسلط بر گویش‌های SQL مسیر شغلی تحلیل شما را تعریف می‌کند Why SQL Dialect Mastery Defines Your Analytics Career

  • مقایسه سینتکس توابع پنجره‌ای: ANSI SQL در مقابل Spark SQL Window Function Syntax Comparison: ANSI-SQL vs Spark-SQL

تکنیک‌های پیشرفته تجمیع داده‌های رویداد Advanced Event Data Aggregation Techniques

  • چرا تجمیع داده‌های رویداد باعث موفقیت تحلیل‌های مدرن می‌شود Why Event Data Aggregation Drives Modern Analytics Success

  • تسلط بر GroupBy در پانداز برای تبدیل داده‌های رویداد Pandas GroupBy Mastery for Event Data Transformation

پیاده‌سازی SCD نوع ۲ - مبانی Type-2 SCD Implementation - Foundation

  • چرا ردیابی داده‌های تاریخی تحلیل‌های تجاری را متحول می‌کند Why Historical Data Tracking Transforms Business Analytics

  • درک مبانی SCD نوع ۲ و الگوهای پیاده‌سازی Understanding Type-2 SCD Fundamentals and Implementation Patterns

ارزیابی و اصلاح استار اسکیما - کاربرد اصلی Star Schema Evaluation & Refinement - Core Application

  • چرا بهینه‌سازی استار اسکیما باعث موفقیت هوش تجاری می‌شود Why Star Schema Optimization Drives Business Intelligence Success

  • تکنیک‌های ارزیابی اسکیما: تحلیل عملکرد و شناسایی گلوگاه‌ها Schema Assessment Techniques: Performance Analysis and Bottleneck Identification

پروژه: خط لوله‌های داده و SQL برای تحلیل محصول Project: Data Pipelines and SQL for Product Analytics

نمایش نظرات

آموزش خط لوله‌های داده و SQL برای تحلیل محصول
جزییات دوره
8h 52m
21
(آخرین آپدیت)
400
- از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده