آموزش مهندس داده ETL 2023 Databricks از مبتدی تا متخصص
2023 Databricks ETL Data Engineer From Beginner to Expert
آیا با یک دوره آموزشی کوتاه مدت طولانی به درآمد بالاتر فکر می کنید؟ سپس، شما به جای مناسب می آیید. همانطور که می دانید هوش مصنوعی و کلان داده نیروهای محرک صنعت 4.0 هستند. مهندس داده نقش پردرآمدی دارد. همانطور که کمبود مهندسان داده ادامه دارد و تقاضا برای مهندس داده ماهر در حال افزایش است. تغییر به مهندس داده یکی از بهترین گزینه ها برای حرفه شما است که می تواند دستمزد بالاتر، قراردادهای بلند مدت و فشار کمتری دریافت کند. با عضویت در این دوره، خواهید دانست که مهندسان داده خط مقدم چگونه ETL را با پروژه بانکداری باز واقعی از ابتدا اجرا می کنند، چارچوب آماده، کاربردی و قدرتمند ETL و استراتژی تست ISTQB را دریافت می کنند. بنابراین، قبولی در مصاحبه شغلی خود بسیار امکان پذیر خواهد بود زیرا شما واقعاً توانایی های مشابهی با مهندسان داده دارید که سالانه بیش از 200،000 دلار درآمد دارند و می توانند پس از این دوره مسائل پیچیده ETL را به تنهایی حل کنند.
اگر قبلاً یک مهندس داده هستید، این دوره مهارت های ETL شما را تقویت می کند. این دوره می تواند با صرفه جویی در زمان و هزینه محاسباتی در طول فرآیند ETL، خود را آزاد کند. مهمتر از آن، شما توانایی حل مسائل پیچیده از نظر عملکرد، ثبات و قابلیت اطمینان را خواهید داشت. از وقت آزاد بیشتری لذت خواهید برد و کار سخت را به چارچوب و اسکریپت های ETL بسپارید.
با 6 بخش و حدود 5 ساعت محتوای با کیفیت بالا، موضوعات زیر را به طور عمیق یاد خواهید گرفت:
بخش شماره 1: ارزش هایی که می توانیم برای شما بیاوریم
متوجه خواهید شد که چه قابلیت‌های ارزشمندی را می‌توانید پس از این دوره از بین ببرید و منابع زنده رایگان اضافی را که می‌توانید به یادگیری ادامه دهید.
بخش شماره 2: Azure Databricks و Cosmos DB Setup
شما می‌توانید Azure Databricks، Cosmos DB را راه‌اندازی کنید و آنها را به تنهایی متصل کنید.
بخش شماره 3: راه اندازی پروژه ETL
تجربه واقعی پروژه بانکداری باز تجاری را از ابتدا دریافت کنید، از جمله نیازهای تجاری، پوشش آن به نیازهای فنی، طراحی راه حل و اجرای آن.
بخش شماره 4: ETL و آزمون هدف تجاری و استراتژی آزمون
اهداف کسب‌وکاری را که می‌خواهیم به آن دست یابیم، شناسایی کنید و استراتژی‌های آزمون درست را اتخاذ کنید و آزمایش استاتیک و رویکرد آزمایش تغییر به چپ را برنامه‌ریزی کنید.
بخش شماره 5: استخراج و تبدیل داده
عملکردهای استخراج و تبدیل داده را اجرا کنید و مکانیزم هوشمندی ایجاد کنید تا تشخیص دهد که آیا داده ها با هزینه کمتر از نظر زمان و کارایی اصلاح می شوند یا خیر.
بخش شماره 6: انتقال داده های پایدار و سریع
مسائل پیچیده ETL را از نظر عملکرد، پایداری و قابلیت اطمینان و غیره به عنوان یک متخصص حل کنید و چارچوب و اسکریپت های قدرتمند را دریافت کنید و آنها را سفارشی کنید و در پروژه های خود اعمال کنید.
آخرین اما نه کم اهمیت:
از این دوره لذت ببرید و اگر می خواهید یاد بگیرید چگونه پروژه را با چارچوب تست اتوماسیون شناخته شده ISTQB بیاموزید، دوره های دیگر من را بررسی کنید:
راهنمای کامل خدمات تست ETL Databricks 2023
ارزش هایی که می توانیم برای شما بیاوریم Values We Can Bring To You
-
آنچه می توانید از این دوره دریافت کنید What You Can Get From This Course
-
ETL و فرآیند تست ETL And Testing Process
-
مجموعه ابزار برای ETL Tool Set For ETL
-
منابع بیشتر برای ابزارهای یادگیری More Resources For Learning Tools
-
پیش نیاز برای ETL Prerequisite For ETL
Azure databricks و Cosmos DB setup Azure databricks and Cosmos DB setup
-
راه اندازی Azure Databricks Azure Databricks Setup
-
راه اندازی Azure Cosmos DB Azure Cosmos DB Setup
-
Cosmos DB را از Databricks وصل کنید Connect Cosmos DB From Databricks
-
داده ها را در Cosmos DB وارد کنید Insert Data Into Cosmos DB
راه اندازی پروژه ETL ETL Project Initialization
-
برو از طریق کسب و کار مورد نیاز Go Through Business Requirement
-
جداول داده های قدیمی را تجزیه و تحلیل کنید Analyze Legacy Data Tables
-
شناسایی نیازمندی های فنی Identify Technical Requirement
-
طراحی سطح بالا High Level Design
-
داده های نمونه را در جداول دلتا بارگیری کنید Load Sample Data Into Delta Tables
ETL و تست استراتژی و هدف کسب و کار ETL and Testing Business Goal and Test Strategy
-
استراتژی تست تعریف شده Defined Test Strategy
-
تست استاتیک Static Testing
-
رویکرد تست اتوماسیون چپ پلان Shift Plan Shift Left Automation Test Approach
استخراج و تبدیل داده ها Data Extraction and Transformation
-
استخراج داده ها از سیستم منبع Extract Data From Source System
-
اضافه کردن پیشوند برای Table Dataframe Add Prefix For Table Dataframe
-
تبدیل داده ها قسمت 1 Transform Data Part 1
-
تبدیل داده ها قسمت 2 Transform Data Part 2
-
هش اعتبار سنجی را اضافه کنید Add Validation Hash
-
سوابق مرتب سازی Sort Records
-
کد Refactor Refactor Code
مسائل پیچیده را به عنوان یک متخصص در حین مصرف داده ها حل کنید Resolve complex issues as an expert during data ingestion
-
دریافت رکوردهای جدید برای بارگذاری Get New Records To Be Loaded
-
رکوردهای اصلاح شده را دریافت کنید Get Modified Records
-
دریافت سوابق برای حذف Get Records To Be Deleted
-
حل مشکل ثبات Resolve Stability Issue
-
حل مشکل عملکرد Resolve Performance Issue
-
مسیرهای جدول را درک کنید Understand Table Paths
-
داده های نمونه را حذف کنید Delete Sample Data
-
داده ها را در کیهان مصرف کنید Ingest Data To Cosmos
-
به‌روزرسانی پویا جدول کلون Cosmos Dynamically Update Cosmos Clone Table
-
افزایش قابلیت اطمینان Enhance Reliablity
https://donyad.com/d/e7b67a
Billy Zhang
Udemy Instructor، بنیانگذار پلتفرم اتوماسیون ابری AIQA
نمایش نظرات