پی سی دانلود - data-engineering

Azure Data Factory (ADF) یک سرویس مبتنی بر فضای ابری برای ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری) و یکپارچه‌سازی داده‌ها است که توسط مایکروسافت ارائه شده است. این سرویس به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا داده‌ها را از منابع متعدد، از جمله منابع محلی، در فضای ابری یا در پلتفرم‌های مختلف، انتقال، تبدیل و هماهنگ‌سازی کنند. این سرویس به عنوان خط لوله داده در محیط Azure عمل می‌کند و امکان اتصال، پاک‌سازی و تحویل داده‌ها به سیستم‌هایی مانند دریاچه‌های داده، انبارهای داده، پلتفرم‌های هوش تجاری و خطوط لوله یادگیری ماشین را فراهم می‌آورد. عملکرد Azure Data Factory بر اساس یک رویکرد گردش کاری است که شامل چهار مرحله اصلی است: ADF از طریق سرویس‌های پیوندی به بیش از ۱۰۰ منبع داده مانند SQL Server، Azure Blob Storage، Amazon S3، Google Cloud Storage، Salesforce و SAP متصل می‌شود. داده‌ها به صورت دسته‌ای یا در زمان واقعی دریافت می‌شوند. ADF از Data Flows (یک رابط بصری و بدون نیاز به کد برای تبدیل داده) یا فعالیت‌های سفارشی مانند اسکریپت‌های SQL، وظایف Spark، نوت‌بوک‌های Databricks و رویه‌های ذخیره‌شده استفاده می‌کند. تبدیل‌ها ممکن است شامل ادغام، فیلتر کردن، تجمیع، تبدیل فرمت (مانند تبدیل CSV به JSON و Parquet) و پاک‌سازی داده‌ها باشد.
در دوره آموزشی Azure Data Factory (ADF): Build Scalable Data Pipelines با مبانی Azure Data Factory و ساخت خطوط لوله داده آشنا خواهید شد.

این دوره برای کسانی طراحی شده است که می‌خواهند پلتفرم Azure Data Factory را به صورت عملی و با پروژه‌های واقعی، خطوط داده پویا و حل مشکلات کاربردی بیاموزند. این دوره از سخنرانی‌های تئوری و آماده‌سازی عمومی برای گواهینامه‌ها فاصله گرفته و بر کاربرد واقعی تمرکز دارد. مسترینگ دیتا فکتوری آژور دوره‌ای است که به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا به طور عملی و از طریق سناریوهای واقعی، مهارت‌های خود را در Azure Data Factory (ADF) ارتقا دهند. این دوره به جای تمرکز بر مفاهیم تئوریک، بر حل مسائل عملی و پیاده‌سازی پروژه‌های دنیای واقعی تمرکز دارد. شرکت‌کنندگان با یادگیری و استفاده از Azure Data Factory، می‌توانند داده‌ها را از منابع مختلفی مانند SQL، REST APIs، Snowflake و PostgreSQL جمع‌آوری کنند. علاوه بر این، دوره شامل آموزش ساخت چارچوب‌های قابل استفاده مجدد، پیاده‌سازی بارهای افزایشی و تبدیل داده‌ها با استفاده از Data Flows است. این دوره توسط CloudPandith (Mallaiah)، یک معمار ارشد داده و مربی حرفه‌ای، هدایت می‌شود و بیش از ۴۰ سناریوی بلادرنگ ADF را دربرمی‌گیرد. مخاطبان این دوره، چه مبتدی باشند و چه افراد حرفه‌ای، یاد می‌گیرند که چگونه خطوط داده را با استفاده از تمام ویژگی‌های ADF مانند SHIR (محیط‌های یکپارچه‌سازی خودمیزبان)، تریگرها (محرک‌ها)، ادغام Key Vault، CDC (تغییر داده‌های ضبط شده)، و زمان‌بندی Databricks طراحی، خودکارسازی و بهینه کنند. در این دوره، هر بخش آموزشی بر مبنای کاربردهای واقعی ساخته شده و نه بر اساس تئوری‌های کتابی.
در دوره آموزشی Mastering Azure Data Factory : Real-World Projects With ADF با ساخت و بهینه‌سازی خطوط داده در پلتفرم Azure آشنا خواهید شد.

این دوره جامع، شرکت‌کنندگان را با مبانی علوم داده و هوش مصنوعی مولد آشنا می‌کند و آن‌ها را قادر می‌سازد تا از طریق پروژه‌های عملی، مهارت‌های لازم برای ورود به بازار کار را کسب کنند. این دوره با رویکرد یادگیری از طریق انجام دادن، مفاهیم پیچیده را به شیوه‌ای ساده و کاربردی ارائه می‌دهد و شامل مباحثی از جمله برنامه‌نویسی پایتون، آمار و ریاضیات مورد نیاز، تکنیک‌های پیش‌پردازش و تحلیل داده، الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت شده و بدون نظارت، و همچنین مفاهیم و کاربردهای هوش مصنوعی مولد و عامل‌محور می‌باشد. علاوه بر آموزش‌های فنی، این دوره راهنمایی‌های لازم برای ساخت رزومه و موفقیت در مصاحبه‌های شغلی را نیز ارائه می‌دهد تا شرکت‌کنندگان بتوانند با آمادگی کامل وارد حوزه علوم داده شوند.
در دوره آموزشی Full Stack Data Science with GenAI با مفاهیم و کاربردهای علوم داده و هوش مصنوعی مولد آشنا خواهید شد.

در این دوره آموزشی، شرکت‌کنندگان با چگونگی بهره‌گیری از پلتفرم داتابریکس به منظور مدیریت و پردازش حجم وسیعی از داده‌ها برای ساخت و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی آشنا می‌شوند. همچنین، نحوه ادغام مدل‌های زبانی بزرگ پیشرفته در این فرآیند آموزش داده می‌شود تا امکان توسعه برنامه‌های کاربردی هوشمند در زمینه‌های مختلف پردازش زبان طبیعی فراهم گردد. این دوره شامل مباحثی پیرامون طبقه‌بندی متون، خلاصه‌سازی اطلاعات، جستجوی معنایی در متون و ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی مکالمه‌ای است. از طریق تمرینات عملی و پروژه‌های واقعی، دانش‌پذیران تجربه لازم برای طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند مبتنی بر داده و زبان را کسب خواهند کرد و با اصول معماری سامانه‌های هوش مصنوعی یکپارچه و روش‌های بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها آشنا می‌شوند.
در دوره آموزشی Building AI Applications with Databricks and Gen AI با ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی با استفاده از داتابریکس و مدل‌های زبانی بزرگ آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی یک برنامه فشرده و عملی است که شرکت‌کنندگان را در طول 21 روز از طریق پیاده‌سازی 21 پروژه کلیدی در حوزه‌های مختلف علم داده، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی راهنمایی می‌کند. هدف این دوره، توسعه مهارت‌های فنی شرکت‌کنندگان و ایجاد یک نمونه کار قوی و متنوع است که توانایی‌های آن‌ها را در حل مسائل واقعی با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته نشان دهد. هر پروژه به گونه‌ای طراحی شده است که یک مفهوم یا تکنیک خاص را پوشش دهد و شرکت‌کنندگان را قادر سازد تا به تدریج دانش و تجربه خود را در زمینه‌هایی نظیر پیش‌بینی سری‌های زمانی، تحلیل مشتری، مدل‌سازی ریسک، تحلیل احساسات، سیستم‌های توصیه‌گر، پیش‌بینی فرسایش، مدل‌سازی قیمت‌گذاری، تشخیص تهدیدات سایبری، تشخیص تقلب، پیش‌بینی مصرف انرژی و ترافیک، تحلیل ارزش طول عمر مشتری، تحلیل بازار سهام، پردازش زبان طبیعی، تحلیل سبد بازار، پیش‌بینی خطر سلامت و روند بازار مسکن، ساخت سیستم‌های معاملات خودکار، پیش‌بینی تقاضا و ساخت عامل‌های هوش مصنوعی با استفاده از یادگیری تقویتی بپردازند. این رویکرد عملی تضمین می‌کند که شرکت‌کنندگان نه تنها مفاهیم نظری را درک می‌کنند، بلکه قادر به اعمال آن‌ها در پروژه‌های ملموس و قابل ارائه نیز خواهند بود.
در دوره آموزشی 21 data science portfolio projects in 21 days با کاربردهای متنوع و عملی علم داده و یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره آموزشی به شرکت‌کنندگان می‌آموزد که چگونه با استفاده از Streamlit، Plotly و Pandas داشبوردهای تعاملی و بصری برای ارائه داده‌ها و بینش‌ها ایجاد کنند. این شامل یادگیری نحوه ساخت داشبوردهای جذاب با Streamlit، ایجاد نمودارها و گراف‌های تعاملی با Plotly و تجزیه و تحلیل کارآمد داده‌ها با Pandas است. علاوه بر این، شرکت‌کنندگان با پروژه‌های عملی که وظایف واقعی فریلنسری را شبیه‌سازی می‌کنند، تجربه کسب خواهند کرد و همچنین در مورد نحوه موقعیت‌یابی، یافتن مشتری و ایجاد شغل آزاد در سال 2025 اطلاعاتی کسب خواهند نمود. این دوره برای افرادی که به دنبال ورود به حوزه تحلیل داده یا توسعه مهارت‌های خود در این زمینه هستند و همچنین کسانی که می‌خواهند به عنوان فریلنسر در این حوزه فعالیت کنند، مناسب است.
در دوره آموزشی Master Streamlit: Build Dashboards with Streamlit & Python با ساخت داشبوردهای تعاملی و تحلیل داده آشنا خواهید شد.

این بخش اول از دوره مهندسی داده در AWS است. این دوره توضیحات مفصلی در مورد سرویس‌های مهندسی داده AWS مانند S3 (سرویس ذخیره‌سازی ساده)، Redshift، Athena، Hive، Glue Data Catalog و Lake Formation ارائه می‌دهد. این دوره به لایه انبار داده یا لایه مصرف و ذخیره‌سازی خط لوله مهندسی داده می‌پردازد. در جلد دوم، سرویس‌های پردازش داده (دسته‌ای و جریانی) را به نمایش خواهد گذاشت. شرکت‌کنندگان فرصت‌هایی برای انجام تمرین‌های عملی با استفاده از مجموعه داده‌های بزرگ (100 گیگابایت تا 300 گیگابایت یا بیشتر داده) خواهند داشت. علاوه بر این، این دوره تمرین‌های عملی ارائه می‌دهد که با سناریوهای زمان واقعی مانند تنظیم عملکرد پرس و جو Redshift، دریافت جریانی، توابع پنجره‌ای، تراکنش‌های ACID، دستور COPY، کلیدهای توزیع و مرتب‌سازی، WLM، امنیت سطح ردیف و ستون، پارتیشن‌بندی Athena، WLM Athena و غیره مطابقت دارند.
در دوره آموزشی Data Engineering on AWS Vol 1 - OLAP & Data Warehouse با مفاهیم و ابزارهای مرتبط با انبار داده در AWS آشنا خواهید شد.

با این دوره آموزشی، متخصص انبار داده شوید: در زمینه‌های ETL، SQL و مدل‌سازی داده با پروژه‌های واقعی سازمانی و راهنمایی متخصصان، مهارت کسب کنید! این دوره که به طور خاص برای مهندسان داده مشتاق، تحلیلگران داده، افرادی که قصد تغییر شغل دارند و متخصصانی که به دنبال مهارت‌های پیشرفته هستند طراحی شده است، به شما کمک می‌کند تا به نتایج شغلی واقعی دست یابید؛ نتایجی مانند به دست آوردن مشاغل پردرآمد، انتقال شغلی روان و آمادگی برای مصاحبه‌های شغلی.  این دوره آموزشی جامع، افراد را برای تبدیل شدن به متخصصان انبار داده آماده می‌کند و مهارت‌های کلیدی در زمینه‌های ETL، SQL و مدل‌سازی داده را از طریق پروژه‌های عملی سازمانی و راهنمایی‌های تخصصی ارائه می‌دهد.
در دوره آموزشی Building a Modern Data Warehouse - Data Engineering Bootcamp با مفاهیم و ابزارهای مرتبط با انبار داده آشنا خواهید شد.

در دنیای امروزی که بر پایه داده بنا شده است، سازمان‌ها حجم بسیار زیادی از داده‌ها را جمع‌آوری و ذخیره می‌کنند. Data Lake ها به عنوان یک جزء حیاتی در این اکوسیستم داده ظهور کرده‌اند. دوره Data Lake Fundamentals برای این طراحی شده است که شما را با دانش و مهارت‌های ضروری برای حرکت در دنیای Data Lake ها مجهز کند. چه یک متخصص داده با تجربه باشید، چه یک دانشمند داده مشتاق، یا یک رهبر کسب‌وکار که می‌خواهد از داده برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک استفاده کند، این دوره برای پاسخگویی به نیازهای شما تنظیم شده است. در این دوره، شرکت‌کنندگان با مفاهیم بنیادی Data Lake ها آشنا می‌شوند و تفاوت آن‌ها را با راهکارهای سنتی ذخیره‌سازی داده درک خواهند کرد. آن‌ها یاد خواهند گرفت که چگونه داده‌ها را با استفاده از روش‌های مختلف، از جمله پردازش دسته‌ای (batch processing) و جریان داده بی‌درنگ (real-time streaming)، به یک Data Lake وارد کنند (ingest). همچنین، دنیای فرمت‌های داده و راهکارهای ذخیره‌سازی، از جمله فرمت‌های فایل محبوب و سیستم‌های ذخیره‌سازی مورد بررسی قرار خواهد گرفت. بخش مهم دیگری از دوره به آماده‌سازی، پاک‌سازی و تبدیل داده‌ها (data transformation) در یک Data Lake برای انجام تحلیل‌های معنادار اختصاص دارد. شرکت‌کنندگان هنر پرس و جو (querying) و تحلیل داده‌های ذخیره شده در Data Lake ها را با استفاده از SQL، Apache Hive و سایر ابزارها فرا خواهند گرفت. در نهایت، جنبه‌های حیاتی حکمرانی داده (data governance)، امنیت (security) و انطباق (compliance) در محیط‌های Data Lake مورد بحث و بررسی قرار خواهد گرفت تا شرکت‌کنندگان بتوانند Data Lake های ایمن و قابل اعتمادی را مدیریت کنند.
در دوره آموزشی Data Lake Fundamentals با مفاهیم کلیدی و نحوه کار با Data Lake ها آشنا خواهید شد.

در این دوره مفصل، Lynn Langit، cloud architect و مربی فنی با تجربه، Generative AI را با Databricks بررسی می کند. کشف کنید که چگونه از prompt engineering در Databricks AI و BI برای پرس و جوی موثر داده ها با AI prompts استفاده کنید. یاد بگیرید که چگونه Vector Search را برای افزایش برنامه های GenAI خود پیاده سازی و تنظیم کنید. الگوی Retrieval-Augmented Generation (RAG) و ادغام آن را برای تقویت پروژه های AI خود با داده هایتان درک کنید. با model tuning، از جمله آموزش مدل پایه و fine-tuning با Hugging Face transformers، تجربه عملی کسب کنید. مهارت های لازم برای استفاده از AI برای پرس و جوهای داده، پیاده سازی تکنیک های جستجوی پیشرفته و fine-tune کردن مدل های AI را به دست آورید. این دوره شما را قادر می سازد تا قدرت Databricks را آزاد کرده و قابلیت های تصمیم گیری مبتنی بر داده خود را ارتقا دهید.
در دوره آموزشی Learn Databricks GenAI با روشهای کاربردی هوش مصنوعی مولد آشنا خواهید شد.