آموزش کیفیت داده‌ها: تراکنش‌ها، ورود داده‌ها و ذخیره‌سازی - آخرین آپدیت

دانلود Data Quality: Transactions, Ingestions, and Storage

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:

مهارت‌های خود را به عنوان یک مهندس داده فنی ارتقا دهید. در این دوره پیشرفته و عملی، مفاهیم ضروری جمع‌آوری داده‌ها، تراکنش‌ها، ورود (Ingestion) و ذخیره‌سازی داده‌ها را بررسی کنید. در طول این مسیر، نکاتی کاربردی از مدرس دوره، مارک فریمن (مهندس داده و لیدر فنی)، بیاموزید تا بتوانید مشکلات رایج کیفیت داده‌ها را شناسایی و برطرف کنید.

این دوره با GitHub Codespaces ادغام شده است؛ یک محیط توسعه ابری فوری که تمام قابلیت‌های IDE مورد علاقه شما را بدون نیاز به نصب محلی فراهم می‌کند. با GitHub Codespaces، می‌توانید در هر زمان و با هر دستگاهی تمرینات عملی را انجام دهید—در حالی که از ابزاری استفاده می‌کنید که احتمالاً در محیط‌های کاری واقعی با آن مواجه خواهید شد. برای شروع، بخش “استفاده از GitHub Codespaces"را در این دوره بررسی کنید.


سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • مقدمه Introduction

1. ورود داده‌ها (Data Ingestion) 1. Data Ingestion

  • ورود اولیه داده‌ها به PostgreSQL Initial ingestion into PostgreSQL

  • ورود داده‌های ناپالایش (Dirty Data) Ingesting dirty data

  • پیاده‌سازی محدودیت‌های CHECK Implementing CHECK constraints

  • بررسی کد ورود داده‌ها Ingestion code exploration

2. تراکنش‌ها 2. Transactions

  • شبیه‌سازی مشکل به‌روزرسانی‌های از دست رفته (Lost Update) Simulating the lost update problem

  • جلوگیری از تداخل‌های همزمانی با ایزولاسیون Preventing concurrency issues with isolation

  • اشتباهات رایج در تراکنش‌های پایگاه داده Database transaction pitfalls

  • بررسی کد تراکنش‌ها Transaction code exploration

3. تکثیر داده‌ها (Replication) 3. Replication

  • مروری کوتاه بر Lakehouseهای داده A brief overview of data lakehouses

  • پیاده‌سازی الگوی Write Audit Publish (WAP) Implementing the Write-Audit-Publish (WAP) pattern

  • آشنایی با الگوی Write Audit Publish (WAP) Introduction to the Write-Audit-Publish (WAP) pattern

  • بررسی کد تکثیر داده‌ها Replication code exploration

  • ایجاد خطای عمدی در خط لوله تکثیر Intentionally breaking our replication pipeline

4. سند نیازمندی‌های محصول برای کیفیت داده‌ها 4. Data Quality Product Requirement Document

  • پروژه نهایی: بررسی کلی Final project: Overview

  • پروژه نهایی: نوشتن سند نیازمندی‌های محصول Final project: Writing a product requirement document

جمع‌بندی Conclusion

  • گام‌های بعدی Next steps

نمایش نظرات

آموزش کیفیت داده‌ها: تراکنش‌ها، ورود داده‌ها و ذخیره‌سازی
جزییات دوره
0h 49m
17
(آخرین آپدیت)
2,313
- از 5
دارد
دارد
دارد
Mark Freeman
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Mark Freeman Mark Freeman

مارک فریمن یک رهبر فناوری در Gable.ai است.

مارک یک مدافع سلامت جامعه است که به مهندس داده علاقه مند به تلاقی تأثیر اجتماعی، تجارت و فناوری است. هدف او بهبود رفاه هر چه بیشتر مردم از طریق داده ها است - به ویژه در میان افرادی که به حاشیه رانده شده اند. به عنوان بنیانگذار On the Mark Data، مارک از پلتفرم خود برای کمک به برندها در ارتباط با متخصصان داده از طریق محتوای جذاب استفاده می کند. او مدرک کارشناسی ارشد خود را از دانشکده پزشکی استنفورد دریافت کرد و همچنین دارای گواهینامه کارآفرینی و نوآوری از دانشکده تحصیلات تکمیلی استنفورد است. علاوه بر این، او در استارت‌آپ‌های متعددی کار کرده است که در آن‌ها مدل‌های یادگیری ماشینی را در تولید قرار داده است، تجزیه و تحلیل داده‌ها را در محصولات یکپارچه کرده و مهاجرت‌ها را برای بهبود زیرساخت داده‌ها هدایت کرده است.