لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش بوتکمپ جامع مهندسی داده AWS - ۱۵ پروژه عملی واقعی
- آخرین آپدیت
دانلود Ultimate AWS Data Engineering Bootcamp - 15 Real-World Labs
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
این دوره دارای قابلیت Coursera Coach است؛ روشی هوشمندتر برای یادگیری با گفتگوهای تعاملی و آنی که به شما کمک میکند دانش خود را آزمایش کنید، پیشفرضها را به چالش بکشید و در طول مسیر دوره، درک خود را عمیقتر کنید.
این دوره تجربه عملی با ابزارها و تکنیکهای ضروری مهندسی داده در AWS را فراهم میکند. شما روی پروژههای واقعی با استفاده از سرویسهایی مانند Redshift، DynamoDB، Athena، Glue، Kinesis و Step Functions کار خواهید کرد تا خط لولههای داده (Data Pipelines) بسازید، گردشهای کاری را خودکار کنید و دادهها را در مقیاس بزرگ پردازش نمایید. از طریق آزمایشگاههای عملی، یاد میگیرید که راهکارهای پردازش دادههای دستهای (Batch) و آنی (Real-time) توسعه دهید، دیتا-لیکهای مقیاسپذیر بسازید و خط لولههای رویداد-محور را برای تجارت الکترونیک پیادهسازی کنید.
این دوره برای افرادی که دانش پایه در مهندسی داده، خدمات ابری و برنامهنویسی دارند ایدهآل است و شما را از طریق ۱۵ آزمایشگاه عملی به تسلط در متدهای مهندسی داده AWS میرساند. آشنایی با ابزارهای AWS مفید است اما الزامی نیست.
در پایان، شما مهارتهای لازم برای مقابله با وظایف پیچیده مهندسی داده و استقرار با اعتمادبهنفس راهکارهای مبتنی بر ابر را کسب خواهید کرد.
سرفصل ها و درس ها
معرفی 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 استفاده از Airflow و Redshift
Lab - Batch data processing of music streams using Airflow & Redshift
معرفی پروژه
Project Introduction
معرفی Redshift serverless
Introduction to Redshift serverless
معرفی Airflow برای ارکستراسیون دادهها
Introduction to Airflow for data orchestration
پروژه: راهاندازی محیط Airflow در AWS
Lab - Setup Airflow Environment on AWS
پروژه: توسعه محلی کد با 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 استریمهای موسیقی با استفاده از Airflow، Spark و DynamoDB
Lab - Distributed music streams processing using Airflow, Spark & DynamoDB
معرفی پروژه
Project introduction
معرفی 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 استفاده از Step Functions، AWS Glue و Redshift
Lab - ETL for Rental apartments using Step Functions, AWS Glue, and Redshift
معرفی پروژه
Project Introduction
معرفی Step Functions برای خودکارسازی گردش کار
Introduction to Step Functions for workflow automation
معرفی 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 در 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 گردش کار
Lab - Deploy Step Functions to orchestrate workflow execution
پروژه: راهاندازی AWS Event Bridge برای زمانبندی و خودکارسازی گردش کار
Lab - Setup AWS Event Bridge for workflow scheduling and automation
پروژه: ساخت دیتا-لیک برای فروشگاه وسایل نقلیه اجارهای با استفاده از EMR، S3 و Athena
Lab - Build a datalake for rental vehicles store using EMR, S3 and 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 استفاده از ECS و Step Functions
Lab - Build Event driven pipelines for E-Commerce using ECS and Step Functions
معرفی پروژه
Project Introduction
معرفی AWS Elastic Container Service (ECS)
Introduction to AWS Elastic Container Service (ECS)
پروژه: کانتینری کردن اولین اپلیکیشن پایتون و اجرای محلی
Lab - Containerize your First Python application and execute locally
پروژه: استقرار اپلیکیشن پایتون کانتینری 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 خودکارسازی گردش کار ECS
Lab - Deploy and execute Step Functions for ECS workflow automation
پروژه: راهاندازی AWS EventBridge برای زمانبندی و خودکارسازی گردش کار
Lab - Setup AWS EventBridge for workflow scheduling and automation
پروژه: ساخت یک Lakehouse برای فروشگاه تجارت الکترونیک با استفاده از 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 ساخت deltalake با داکر به صورت محلی
Lab - Execute Pyspark code to create deltalake using Docker locally
پروژه: استقرار Pyspark در 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 استفاده از Lambda و Kinesis
Lab - Event driven data processing for Taxi trips using Lambda and Kinesis
معرفی پروژه
Project Introduction
معرفی AWS Kinesis برای پردازش دادههای رویداد-محور و آنی
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 لاگهای شبکه موبایل به صورت آنی با استفاده از 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 در 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 آنی Streamlit با استفاده از 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 کانتینری
Lab - Deploy Streamlit dashboard to AWS ECS as a containerized task
پروژه: پیادهسازی CI/CD برای سرویسهای AWS با استفاده از GITHUB ACTIONS
Lab - CI/CD for AWS Services using GITHUB ACTIONS
معرفی CI/CD با استفاده از Github Actions
Introduction to CI/CD using Github Actions
پروژه: یادگیری AWS CLI برای استقرار 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 دادههای آنی کلیک-استریم با استفاده از Kinesis Firehose و Redshift
Lab - Real time data ingestion of clickstreams using Kinesis Firehose and Redshift
معرفی پروژه
Project Introduction
پروژه: ساخت جداول Redshift برای تحویل Firehose و Lambda برای غنیسازی دادهها
Lab - Create Redshift Tables for Firehose delivery and Lambda for data enrichment
پروژه: ساخت Kinesis Data Streams و Firehose Streams
Lab - Create Kinesis Data Streams and Firehose Streams
پروژه: اجرای خط لوله جذب دادههای آنی
Lab - Real time data ingestion pipeline execution
راهاندازی دیتابیس MySQL در AWS Aurora RDS
Setup MySQL Database in AWS Aurora RDS
بیان مسئله تکلیف
Assignment Problem Statement
راه حل تکلیف
Assignment Solution
ساخت Lakehouse روی S3 برای مجموعهدادههای پروازهای تجاری
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
ارائه تخفیفهای پویا به کاربران تجارت الکترونیک با استفاده از رویدادهای آنی
Offer dynamic discounts to E-Commerce users using Real Time Events
بیان مسئله تکلیف
Assignment Problem Statement
راه حل تکلیف
Assignment Solution
راهاندازی جاب استریمینگ Pyspark برای متریکهای آهنگهای Spotify
Setup real time Pyspark streaming job for Spotify songs metrics
بیان مسئله تکلیف
Assignment Problem Statement
راه حل تکلیف
Assignment Solution
خودکارسازی استقرار توابع Lambda با استفاده از Github actions
Automate deployment of Lambda functions using Github actions
نمایش نظرات