آموزش بوت‌کمپ جامع مهندسی داده AWS - ۱۵ پروژه عملی واقعی [ویدئویی] - آخرین آپدیت

دانلود Ultimate AWS Data Engineering Bootcamp - 15 Real-World Labs [Video]

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 Redshift Serverless Lab - Setup Redshift Serverless

  • 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

  • بیان مسئله تکلیف Assignment Problem Statement

  • راه حل تکلیف Assignment Solution

نمایش نظرات

آموزش بوت‌کمپ جامع مهندسی داده AWS - ۱۵ پروژه عملی واقعی [ویدئویی]
جزییات دوره
8h 0m
78
Packtpub Packtpub
(آخرین آپدیت)
از 5
ندارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Siddharth Raghunath Siddharth Raghunath

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.