پایتون برای مهندسان داده: پایپ‌لاین‌ها، APIs، پایگاه‌های داده از صفر تا صد

آنچه یاد خواهید گرفت:

• اصول پایتون به‌طور ویژه برای گردش‌کارهای مهندسی داده
• چگونه با ساختارهای داده پایتون در پایپ‌لاین‌های واقعی کار کنید؟
• خواندن، نوشتن و پردازش فایل‌های CSV ،JSON و متنی
• پاک‌سازی و مدیریت داده‌ نامرتب و واقعی
• نوشتن کد پایتون ماژولار، قابل‌استفاده‌مجدد و آماده برای محیط تولید
• تکنیک‌های مدیریت خطا، لاگ کردن و اشکال‌زدایی
• استفاده از پایتون با پایگاه‌های داده و APIهای خارجی
• پایتون شیءگرا برای طراحی پایپ‌لاین و سیستم
• بهینه‌سازی عملکرد، مقیاس‌پذیری و بهترین شیوه های تولید

پیش‌نیازهای دوره

• نیازی به تجربه قبلی در مهندسی داده نیست.
• آمادگی برای یادگیری پایتون از ابتدا
• نیازی به دانش پیشرفته برنامه‌نویسی نیست.

توضیحات دوره

پایتون ستون فقرات مهندسی داده مدرن است - اما بیشتر یادگیرندگان فقط سطح آن را می‌خراشند.

آن‌ها syntax را یاد می‌گیرند، اسکریپت‌های کوچک می‌نویسند و باز هم هنگام کار با پایپ‌لاین‌های واقعی داده سردرگم می‌شوند.

این دوره برای تغییر همین وضعیت طراحی شده است.

«پایتون برای مهندسان داده: از مبانی تا پایپ‌لاین‌های تولید» یک دوره کامل و عملی پایتون است که به‌طور خاص برای گردش‌کارهای مهندسی داده ساخته شده، نه آموزش‌های عمومی برنامه‌نویسی.

شما پایتون را از پایه - اما همیشه با ذهنیت واقعی مهندسی داده یاد می‌گیرید.

هر مفهوم به‌صورت شفاف توضیح داده می‌شود، به‌صورت عملی کدنویسی می‌شود و به این موضوع وصل می‌شود که پایتون در سیستم‌های داده تولید واقعاً چگونه استفاده می‌شود.

این یک دوره میانبر نیست.

این دوره سنگین و صرفاً تئوری نیست.

این پایتون است، به‌صورت درست و اصولی برای مهندسان داده.

چه چیزی این دوره را متفاوت می‌کند؟

این دوره آموزش می‌دهد:

• پایتون درون پایپ‌لاین‌های واقعی داده چگونه رفتار می‌کند؟
• مهندسان داده چگونه کد پایتون را ساختاردهی، اشکال‌زدایی و بهینه می‌کنند؟
• پایتون چگونه با فایل‌ها، APIs، پایگاه‌های داده و ابزارهای orchestration تعامل دارد.
• چگونه کدی تمیز، قابل‌استفاده‌مجدد و آماده برای تولید بنویسید؟

شما فقط یاد نمی‌گیرید چه چیزی بنویسید - یاد خواهید گرفت چرا حرفه‌ای‌ها پایتون را به این شکل می‌نویسند.

آنچه یاد خواهید گرفت

تا پایان این دوره، با اطمینان می‌توانید:

• اصول پایتون را از دیدگاه مهندسی داده درک کنید.
• با ساختارهای داده اصلی که در پایپ‌لاین‌های واقعی استفاده می‌شوند کار کنید.
• فایل‌های CSV ،JSON و متنی را به‌درستی بخوانید، بنویسید و پردازش کنید.
• داده‌ نامرتب و واقعی را مدیریت کنید.
• تابع‌ها و packages ماژولار و قابل‌استفاده‌مجدد در پایتون بنویسید.
• خطاها را اشکال‌زدایی کنید، لاگ کردن را پیاده‌سازی کنید و exceptionها را به‌صورت حرفه‌ای مدیریت کنید.
• از پایتون برای تبدیل و تحلیل داده استفاده کنید.
• پایتون را به پایگاه‌های داده و APIها متصل کنید.
• برنامه‌های سبک پایپ‌لاین را با استفاده از پایتون شیءگرا طراحی کنید.
• برنامه‌های پایتون مبتنی بر پیکربندی و مقیاس‌پذیر بسازید.
• گلوگاه‌های عملکرد و راهکارهای بهینه‌سازی را درک کنید.
• مفاهیم هم‌روندی، پردازش چندگانه و مقیاس‌پذیری را یاد بگیرید.
• بهترین شیوه های تولید مورد استفاده در تیم‌های واقعی مهندسی داده را اعمال کنید.
• درک کنید پایتون چگونه در Airflow و پلتفرم‌های داده مدرن جای می‌گیرد.

ابزارها و فناوری‌های مورد استفاده

• پایتون (مقدماتی و پیشرفته)
• Pandas
• کتابخانه‌های استاندارد پایتون
• داده‌های مبتنی بر فایل (CSV ،JSON ،TXT)
• APIها و پایگاه‌های داده
• VS Code
• محیط‌های مجازی
• داده‌ واقعی و مثال‌های سبک پایپ‌لاین

این دوره برای چه کسانی است؟

این دوره برای افراد زیر ایده‌آل است:

• افرادی که می‌خواهند مهندس داده شوند.
• توسعه‌دهندگان پایتون که به مهندسی داده وارد می‌شوند.
• تحلیل‌گران داده که به مهارت‌های backend و پایپ‌لاین نیاز دارند.
• مهندسان نرم‌افزار که با سیستم‌های داده کار می‌کنند.
• هر کسی که برای مصاحبه‌های مهندسی داده آماده می‌شود.
• مبتدیانی که یک اصول قوی و حرفه‌ای در پایتون می‌خواهند.

نیازی به تجربه قبلی در مهندسی داده نیست - همه چیز گام‌به‌گام، از مبانی تا مفاهیم پیشرفته، توضیح داده می‌شود.

نتیجه دوره

بعد از گذراندن این دوره، فقط «پایتون بلد» نخواهید بود.
شما درک می‌کنید پایتون در محیط‌های واقعی مهندسی داده چگونه استفاده می‌شود و می‌توانید با اطمینان پایپ‌لاین‌های داده مبتنی بر پایتون را بسازید، اشکال‌زدایی کنید و مقیاس دهید.

این دوره شما را برای موارد زیر آماده می‌کند:

• پروژه‌های واقعی
• مصاحبه‌های شغلی
• سیستم‌های تولید
• مسیرهای شغلی بلندمدت در مهندسی داده

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مبتدیانی که می‌خواهند پایتون را برای مهندسی داده یاد بگیرند.
• افرادی که می‌خواهند مهندس داده شوند و برای نقش‌های صنعتی آماده می‌شوند.
• توسعه‌دهندگان پایتون که به مهندسی داده مهاجرت می‌کنند.
• تحلیل‌گران داده که به مهارت‌های backend و پایپ‌لاین نیاز دارند.
• مهندسان نرم‌افزار که با سیستم‌های داده کار می‌کنند.
• دانشجویانی که برای مصاحبه‌های مهندسی داده آماده می‌شوند.
• حرفه‌ای‌هایی که می‌خواهند اصول پایتون را تقویت کنند.
• هر کسی که به پایپ‌لاین‌های واقعی داده علاقه‌مند است.