نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
این بوتکمپ فشرده، تسلط عملی بر مهندسی داده در AWS را از طریق ۱۵ آزمایشگاه واقعی که خط لولههای پیچیده تجاری را شبیهسازی میکنند، ارائه میدهد. شما با راهاندازی محیط خود با استفاده از Docker و AWS CLI شروع خواهید کرد، سپس به پردازش دستهای (Batch Processing) با Airflow و Redshift، پردازش توزیعشده با PySpark و DynamoDB و ETL خودکار با استفاده از Glue و Step Functions میپردازید. هر پروژه برای تقویت ارکستراسیون دادهها، اتوماسیون جریان کاری و پردازش مقیاسپذیر طراحی شده است.
با پیشروی در دوره، دریاچههای داده (Data Lakes) را با EMR و Athena میسازید، سیستمهای رویداد-محور را با استفاده از ECS، Lambda و Kinesis ایجاد میکنید و دادههای استریم را با داشبوردهای Streamlit بصریسازی میکنید. خط لولههای بلادرنگ (Real-time) و استقرار CI/CD با GitHub Actions مهارتهای سطح تولید (Production) را به ابزارهای شما اضافه میکند. ساختار این دوره بر کاربردهای عملی تأکید دارد و به شما اجازه میدهد راهکارهای جامع داده AWS را معماری، مستقر و مدیریت کنید.
با تکمیل پنج تکلیف پیشرفته، مفاهیم را تثبیت کرده و یک پورتفولیوی قدرتمند Cloud-native ایجاد خواهید کرد. این دوره برای متخصصانی ساخته شده است که آمادهاند مهارتهای ابری و پایتون خود را در چالشهای واقعی مهندسی به کار گیرند.
- طراحی جریانهای کاری ارکستراسیون داده با Airflow و Step Functions
- استقرار خط لولههای ETL با AWS Glue، Redshift و Aurora
- اجرای پردازش توزیعشده با PySpark روی EMR و Glue
- ساخت خط لولههای رویداد-محور با استفاده از Lambda، Kinesis و ECS
- پیادهسازی CI/CD برای سرویسهای داده AWS با استفاده از GitHub Actions
- توسعه، تست و استقرار داشبوردهای بلادرنگ و کارهای استریمینگ
این بوتکمپ برای مهندسان داده آینده، توسعهدهندگان ابری و متخصصانی که به دنبال تغییر مسیر شغلی خود به سمت مهندسی داده با AWS هستند، ایدهآل است. داشتن دانش پایه از پایتون و AWS Cloud یا هر ارائهدهنده ابری اصلی الزامی است. مناسب برای افرادی که قصد دارند مهارتهای خود را در معماری داده مبتنی بر AWS و فناوریهای پردازش داده تعمیق بخشند.
- یادگیری عملی با پروژههایی که وظایف واقعی مهندسی داده را شبیهسازی میکنند * دسترسی به محیطهای اختصاصی AWS برای تجربه یادگیری کاربردی * یکپارچهسازی استقرار مداوم با استفاده از GitHub Actions برای CI/CD
سرفصل ها و درس ها
مقدمه دوره
Course Introduction
اهداف دوره و تکنولوژیهای مورد استفاده
Course objectives and Tech stack
پیشنیازها و ابزارها
Prerequisites & tools
نصب Docker و AWS CLI
Install Docker and AWS CLI
پروژه: پردازش دستهای دادههای استریم موسیقی با Airflow و Redshift
Lab - Batch data processing of music streams using Airflow & Redshift
معرفی پروژه
Project Introduction
آشنایی با Redshift Serverless
Introduction to Redshift serverless
آشنایی با Airflow برای ارکستراسیون دادهها
Introduction to Airflow for data orchestration
پروژه: راهاندازی محیط Airflow روی AWS
Lab - Setup Airflow Environment on AWS
پروژه: توسعه محلی کد پایتون
Lab - Local Python development of the code
پروژه: بررسی بصری Airflow DAG
Lab - Visual walkthrough of the Airflow DAG
توضیح کد Airflow DAG
Airflow DAG Code explanation
پروژه: اجرای کامل (End to End)
Lab - End to end execution
پروژه: پردازش توزیعشده استریم موسیقی با Airflow، Spark و DynamoDB
Lab - Distributed music streams processing using Airflow, Spark & DynamoDB
معرفی پروژه
Project introduction
آشنایی با DynamoDB
Introduction to DynamoDB
پروژه: اجرای محلی Pyspark با استفاده از Image داکر Glue
Lab - Execute Pyspark locally using Glue Docker image
پروژه: بررسی کد Pyspark
Lab - Pyspark code walkthrough
پروژه: اجرای کامل (End to End)
Lab - End to end execution
پروژه: ETL برای آپارتمانهای اجارهای با Step Functions، AWS Glue و Redshift
Lab - ETL for Rental apartments using Step Functions, AWS Glue, and Redshift
معرفی پروژه
Project Introduction
آشنایی با Step Functions برای اتوماسیون جریان کاری
Introduction to Step Functions for workflow automation
آشنایی با AWS Aurora برای MySQL
Introduction to AWS Aurora for MySQL
پروژه: راهاندازی دیتابیس MySQL روی AWS Aurora
Lab - Setup MySQL db on AWS Aurora
پروژه: استقرار و اجرای Glue Job استخراج MySQL
Lab - Deploy and execute your MySQL Extraction Glue Job
پروژه: استقرار خط لوله جذب Redshift روی AWS Glue
Lab - Deploy Redshift ingestion pipeline on AWS Glue
پروژه: استقرار خط لوله پردازش دادههای پالایش شده در Redshift روی AWS Glue
Lab - Deploy pipeline to process curated data in Redshift on AWS Glue
پروژه: استقرار Step Functions برای ارکستراسیون اجرای جریان کاری
Lab - Deploy Step Functions to orchestrate workflow execution
پروژه: راهاندازی AWS Event Bridge برای زمانبندی و اتوماسیون جریان کاری
Lab - Setup AWS Event Bridge for workflow scheduling and automation
پروژه: ساخت دریاچه داده برای فروشگاه خودروهای اجارهای با EMR، S3 و Athena
Lab - Build a datalake for rental vehicles store using EMR, S3 and Athena
معرفی پروژه
Project Introduction
آشنایی با AWS Elastic Map Reduce (EMR)
Introduction to AWS Elastic Map-Reduce (EMR)
آشنایی با AWS Athena
Introduction to AWS Athena
پروژه: اجرای Pyspark با استفاده از داکر به صورت محلی
Lab - Execute Pyspark using Docker locally
پروژه: استقرار و اجرای Spark Jobs روی AWS EMR
Lab - Deploy and execute spark jobs on AWS EMR
پروژه: راهاندازی Glue Crawlers برای کاتالوگ داده و Athena
Lab - Setup Glue crawlers for data catalog and Athena
پروژه: بررسی کد و استقرار Step Functions
Lab - Step functions code walkthrough and deployment
پروژه: اجرای کامل پروژه
Lab - End to end project execution
پروژه: ساخت خط لولههای رویداد-محور برای تجارت الکترونیک با ECS و Step Functions
Lab - Build Event driven pipelines for E-Commerce using ECS and Step Functions
معرفی پروژه
Project Introduction
آشنایی با AWS Elastic Container Service (ECS)
Introduction to AWS Elastic Container Service (ECS)
پروژه: کانتینریزه کردن اولین اپلیکیشن پایتون و اجرای محلی
Lab - Containerize your First Python application and execute locally
پروژه: استقرار اپلیکیشن پایتون کانتینریزه شده در ECS
Lab - Deploy containerized Python application to ECS
پروژه: استقرار و اجرای دومین اپلیکیشن داکر در ECS
Lab - Deploy and execute the second Docker application in ECS
پروژه: استقرار و اجرای Step Functions برای اتوماسیون جریان کاری ECS
Lab - Deploy and execute Step Functions for ECS workflow automation
پروژه: راهاندازی AWS EventBridge برای زمانبندی و اتوماسیون جریان کاری
Lab - Setup AWS EventBridge for workflow scheduling and automation
پروژه: ساخت Lakehouse برای فروشگاه تجارت الکترونیک با Pyspark Delta Tables و S3
Lab - Build a lakehouse for an E-Commerce store using Pyspark delta tables and S3
معرفی پروژه
Project Introduction
پروژه: اجرای کد Pyspark برای ایجاد Delta Lake با داکر به صورت محلی
Lab - Execute Pyspark code to create deltalake using Docker locally
پروژه: استقرار Pyspark روی AWS Glue
Lab - Deploy Pyspark on AWS Glue
پروژه: راهاندازی جداول کاتالوگ داده Glue و کوئری با AWS Athena
Lab - Setup Glue data catalog tables and query using AWS Athena
پروژه: دسترسی به جداول Delta از کاتالوگ داده Glue با استفاده از Redshift
Lab - Access delta tables from Glue data catalog using Redshift
پروژه: پردازش دادههای رویداد-محور برای سفرهای تاکسی با Lambda و Kinesis
Lab - Event driven data processing for Taxi trips using Lambda and Kinesis
معرفی پروژه
Project Introduction
آشنایی با AWS Kinesis برای پردازش دادههای رویداد-محور و بلادرنگ
Introduction to AWS Kinesis for event-driven & real-time data processing
پروژه: جذب دادههای استریم در Kinesis Data Streams از محیط محلی
Lab - Ingest streaming data into Kinesis data streams from local env
پروژه: استقرار توابع Lambda با تریگرهای Kinesis
Lab - Deploy Lambda Functions with Kinesis triggers
پروژه: اجرای کامل پروژه
Lab - End to end project execution
پروژه: پردازش بلادرنگ لاگهای شبکه موبایل با Pyspark و Streamlit روی ECS
Lab - Process mobile network logs in real time using Pyspark & Streamlit on ECS
معرفی پروژه
Project introduction
پروژه: بررسی کد Pyspark
Lab - Pyspark code walkthrough
پروژه: راهاندازی Kinesis Data Stream و استقرار Spark Streaming Job روی AWS Glue
Lab - Setup Kinesis data stream & deploy spark streaming job on AWS Glue
پروژه: راهاندازی Glue Crawlers برای کاتالوگ داده و Athena
Lab - Setup Glue crawlers for data catalog and Athena
پروژه: راهاندازی داشبورد بلادرنگ Streamlit با داکر به صورت محلی
Lab - Setup a real time Streamlit dashboard using Docker locally
پروژه: استقرار داشبورد Streamlit در AWS ECS به عنوان یک تسک کانتینریزه
Lab - Deploy Streamlit dashboard to AWS ECS as a containerized task
پروژه: CI/CD برای سرویسهای AWS با استفاده از GITHUB ACTIONS
Lab - CI/CD for AWS Services using GITHUB ACTIONS
آشنایی با CI/CD با استفاده از Github Actions
Introduction to CI/CD using Github Actions
پروژه: یادگیری AWS CLI برای استقرارها و بررسی بصری Github Actions
Lab - Learn AWS CLI for deployments & visual walkthrough of Github actions
پروژه: استقرار AWS Glue با استفاده از Github Actions
Lab - Deploy AWS Glue using Github Actions
پروژه: استقرار تسکهای AWS ECS با استفاده از Github Actions
Lab - Deploy AWS ECS tasks using Github Actions
پروژه: استقرار توابع Lambda با استفاده از Github Actions
Lab - Deploy Lambda functions using Github Actions
پروژه: جذب بلادرنگ دادههای کلیک-استریم با Kinesis Firehose و Redshift
Lab - Real time data ingestion of clickstreams using Kinesis Firehose and Redshift
معرفی پروژه
Project Introduction
پروژه: ایجاد جداول Redshift برای تحویل Firehose و Lambda برای غنیسازی دادهها
Lab - Create Redshift Tables for Firehose delivery and Lambda for data enrichment
پروژه: ایجاد Kinesis Data Streams و Firehose Streams
Lab - Create Kinesis Data Streams and Firehose Streams
پروژه: اجرای خط لوله جذب دادههای بلادرنگ
Lab - Real time data ingestion pipeline execution
تکلیف ۱: راهاندازی دیتابیس MySQL در AWS Aurora RDS
Assignment 1 - Setup MySQL Database in AWS Aurora RDS
بیان مسئله تکلیف
Assignment Problem Statement
راه حل تکلیف
Assignment Solution
تکلیف ۲: ساخت Lakehouse روی S3 برای مجموعه دادههای پروازهای تجاری
Assignment 2 - Build a lakehouse on S3 for Commercial flights dataset
بیان مسئله تکلیف
Assignment Problem Statement
پروژه راه حل: استقرار خط لوله استخراج داده
Solution Lab - Deploy Data extraction pipeline
پروژه راه حل: استقرار Pyspark Job برای Delta Lake
Solution Lab - Deploy Pyspark job for Delta Lake
پروژه راه حل: راهاندازی Glue Crawlers برای کاتالوگ داده
Solution Lab - Setup Glue Crawlers for data catalog
تکلیف ۳: ارائه تخفیفهای پویا به کاربران تجارت الکترونیک با رویدادهای بلادرنگ
Assignment 3 - Offer dynamic discounts to E-Commerce users using Real Time Events
بیان مسئله تکلیف
Assignment Problem Statement
راه حل تکلیف
Assignment Solution
تکلیف ۴: راهاندازی Job استریمینگ Pyspark بلادرنگ برای متریکهای آهنگهای Spotify
Assignment 4 - Setup real time Pyspark streaming job for Spotify songs metrics
بیان مسئله تکلیف
Assignment Problem Statement
راه حل تکلیف
Assignment Solution
تکلیف ۵: اتوماسیون استقرار توابع Lambda با استفاده از Github Actions
Assignment 5 - Automate deployment of Lambda functions using Github actions
Siddharth Raghunath یک مدیر مهندسی کسب و کار با تجربه گسترده در زمینه توسعه نرم افزار، پردازش توزیع شده و مهندسی داده های ابری است. او روی پلتفرمهای ابری مختلف مانند AWS و GCP و همچنین خوشههای Hadoop در محل کار کرده است. او سمینارهایی را در مورد پردازش توزیع شده با استفاده از Spark، جریان بیدرنگ و تجزیه و تحلیل، و بهترین شیوه ها برای ETL و حاکمیت داده برگزار می کند. او علاقه زیادی به کدنویسی و ایجاد خطوط لوله داده بهینه برای پردازش قوی داده ها و راه حل های جریان دارد.
نمایش نظرات