پی سی دانلود - آموزش-مهندسی-داده

دوره حاضر با هدف توانمندسازی مهندسان داده در مدیریت و انتقال داده‌ها بین سیستم‌های رابطه‌ای سنتی و پلتفرم‌های ابری مدرن طراحی شده است. در بخش نخست، این آموزش بر توانمندی‌های MS SQL Server تمرکز می‌کند؛ سیستمی که به عنوان یکی از پرکاربردترین بانک‌های اطلاعاتی رابطه‌ای در جهان شناخته می‌شود. شرکت‌کنندگان در این بخش می‌آموزند که چگونه از محیط قدرتمند این نرم‌افزار برای ذخیره‌سازی داده‌ها، اجرای پرس‌وجوهای پیچیده، بهینه‌سازی جداول و انجام تحلیل‌های سطح سازمانی استفاده کنند. همچنین، کار با زبان T-SQL برای نوشتن کوئری‌های پیشرفته و مدیریت ساختارهای رابطه‌ای جهت آماده‌سازی داده‌ها برای بارهای کاری ETL (استخراج، تبدیل و بارگذاری) به طور کامل تشریح می‌شود.
در بخش دوم، تمرکز اصلی بر روی پلتفرم Databricks معتبر است که بر پایه Apache Spark بنا شده است. این پلتفرم به عنوان یک محیط یکپارچه برای مهندسی داده و تحلیل‌های کلان‌داده شناخته می‌شود و ابزارهای لازم برای پردازش داده‌ها در مقیاس بسیار بزرگ را فراهم می‌کند. در این دوره، دانش‌جویان با نحوه ایجاد جریان‌های کاری ETL کارآمد، بهره‌گیری از ذخیره‌سازهای Delta Lake و اعمال حاکمیت داده در سطح سازمانی از طریق Unity Catalog آشنا می‌شوند.
مدرس در طول این مسیر آموزشی، تمامی دانش فنی لازم برای تسلط بر مهندسی داده با استفاده از ترکیب MS SQL و Apache Spark را به صورت گام‌به‌گام ارائه می‌دهد. آموزش‌ها با استفاده از دیاگرام‌های مفهومی، مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعیِ توسعه خط لوله (Pipeline) داده همراه است تا اطمینان حاصل شود که یادگیرندگان می‌توانند داده‌ها را به شکلی بهینه تغییر شکل داده و برای سیستم‌های تحلیلی آماده سازند. این دوره شکاف بین پایگاه داده‌های سنتی و پردازش ابری را پر کرده و مهارت‌های لازم برای کار در محیط‌های داده‌محور امروزی را به ارمغان می‌آورد.
در دوره آموزشی MS SQL to Databricks Spark ETL Training for Data Engineers با فرآیندهای پیشرفته مهندسی داده و طراحی خط لوله‌های ETL آشنا خواهید شد.

پایتون به عنوان یکی از منعطف‌ترین و پرکاربردترین زبان‌های برنامه‌نویسی در حوزه مهندسی و تحلیل داده شناخته می‌شود. اکوسیستم غنی این زبان، شامل کتابخانه‌های محبوبی نظیر Pandas ،PySpark و NumPy، به متخصصان اجازه می‌دهد تا داده‌ها را با سرعت بالا پردازش کرده، حجم کاری را خودکارسازی کنند و سیستم‌های ETL مقیاس‌پذیری را ایجاد نمایند که توانایی مدیریت حجم عظیم اطلاعات را داشته باشند. از سوی دیگر، دیتا‌بریکس به عنوان یک پلتفرم یکپارچه برای تحلیل و مهندسی داده معرفی می‌شود که جهت ساده‌سازی فرآیندهای داده‌های حجیم (Big Data) و یادگیری ماشین توسعه یافته است. این پلتفرم که بر پایه آپاچی اسپارک بنا شده، محیطی بهینه برای ایجاد خطوط لوله ETL با کارایی بالا فراهم می‌کند. شرکت‌کنندگان در این دوره می‌آموزند که چگونه از نوت‌بوک‌های مشارکتی استفاده کنند و حاکمیت داده‌ها را در سطح سازمانی با ابزارهایی مانند Unity Catalog مدیریت نمایند.
این دوره آموزشی تمام دانش لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص مهندسی داده را در اختیار کاربران قرار می‌دهد. آموزش‌ها با استفاده از نمودارهای بصری، مثال‌های کاربردی و پروژه‌های واقعیِ توسعه خط لوله ETL همراه است تا مفاهیم به عمیق‌ترین شکل ممکن منتقل شوند. در طول این مسیر، از مراحل اولیه ورود داده‌ها تا پاکسازی، تغییر شکل و در نهایت بارگذاری آن‌ها در مخازن داده، به صورت گام‌به‌گام بررسی خواهد شد.
در دوره آموزشی Python, Databricks & Apache Spark: Complete ETL Engineering با اصول طراحی و اجرای فرآیندهای مهندسی داده آشنا خواهید شد.

زمانی که تیم‌ها با مدل‌های یادگیری ماشین کار می‌کنند، تغییر ویژگی‌ها، مجموعه‌داده‌های مختلف، الگوریتم‌های جدید و منابع محاسباتی منحصربه‌فرد، همگی بر عملکرد یک مدل یادگیری ماشین تأثیر می‌گذارند. پیگیری تمام این موارد می‌تواند پیچیده باشد. با ابزارهایی مانند DVC، MLFlow و AWS، می‌توان این چالش را برطرف کرد. Milecia McGregor، متخصص نرم‌افزار با یک دهه تجربه در حوزه‌های مختلف فناوری، نحوه استفاده از ابزارهای MLOps را برای بهبود یادگیری ماشین و خودکارسازی برخی از مراحل فرآیند نمایش می‌دهد. Milecia McGregor دارای مدرک کارشناسی ارشد در مهندسی مکانیک و هوافضا است و در زمینه یادگیری ماشین برای رابط‌های انسان و کامپیوتر در وسایل نقلیه خودران فعالیت داشته است. او در حوزه‌های مختلفی از جمله توسعه فرانت‌اند و بک‌اند، علم داده، رباتیک، DevOps، امنیت سایبری، واقعیت مجازی و سایر زمینه‌ها کار کرده است. Milecia در پروژه‌هایی مانند Mozilla VPN و برنامه‌هایی که با سیگنال‌های مغزی کار می‌کنند، مشارکت داشته است. او همچنین یک سخنران بین‌المللی در جامعه فناوری است و در مورد موضوعات مختلفی در چندین زبان برنامه‌نویسی سخنرانی می‌کند. تجربیات گسترده او در حوزه‌های مختلف فناوری، از جمله تجربه عملی با سیستم‌های پیچیده و داده‌های حساس، او را به فردی ایده‌آل برای آموزش این ابزارها تبدیل کرده است. در این دوره، او دانش عملی خود را به اشتراک می‌گذارد تا به شرکت‌کنندگان کمک کند تا چالش‌های مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین را به طور موثرتری حل کنند و فرآیند توسعه و استقرار را بهینه‌سازی کنند. این دوره بر رویکردهای عملی تمرکز دارد و شرکت‌کنندگان را با مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی MLOps در پروژه‌های خود آشنا می‌کند.
در دوره آموزشی Learn MLOps for Machine Learning با ابزارها و روش‌های بهبود و خودکارسازی فرآیندهای یادگیری ماشین آشنا خواهید شد.

این دوره برای توسعه‌دهندگان پایتون که به دنبال تسلط بر مهارت‌های پیشرفته کدنویسی هستند، طراحی شده است. جو مارینی، مربی این دوره، به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا دانش فنی خود را افزایش دهند یا برای مصاحبه‌های شغلی جهت دستیابی به نقشی جدید آماده شوند. این دوره شامل چالش‌های کدنویسی است که توسط CoderPad ارائه شده‌اند؛ این چالش‌ها تمرینات کدنویسی تعاملی با بازخورد در زمان واقعی هستند که به شرکت‌کنندگان امکان می‌دهند تا با تمرین عملی، مهارت‌های کدنویسی خود را ارتقا دهند. جو مارینی با پنج چالش کدنویسی خاص و متمرکز بر داده‌ها، به توسعه مهارت‌های برنامه‌نویسی پایتون شرکت‌کنندگان کمک می‌کند. در این دوره، شرکت‌کنندگان تمرین می‌کنند تا داده‌ها را تجزیه و کاوش کنند، با مجموعه‌ها کار کنند، از توابع ریاضی و آماری بهره ببرند و بسیاری مهارت‌های دیگر را کسب کنند. هدف اصلی این دوره، تجهیز برنامه‌نویسان پایتون به ابزارها و تکنیک‌های لازم برای کارآمدتر شدن در تحلیل و دستکاری داده‌ها است. این دوره به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا با چالش‌های دنیای واقعی در زمینه داده‌ها به بهترین شکل ممکن روبرو شوند و راه‌حل‌های بهینه ارائه دهند. تمرکز بر جنبه‌های عملی و کاربردی پایتون در این دوره، آن را به گزینه‌ای ایده‌آل برای کسانی تبدیل می‌کند که به دنبال تقویت مهارت‌های خود در این زمینه هستند.
در دوره آموزشی Hands-On Advanced Python: Data Engineering Basics با مهارت‌های پیشرفته پایتون برای کاوش و دستکاری داده‌ها آشنا خواهید شد.