دوره Introduction to Data Engineering نسخه ۲۰۲۴-۵ در پلتفرم Udemy، یک مسیر یادگیری جامع برای علاقه‌مندان به دنیای بزرگ داده است. در این دوره شما اصول پایه‌ای مهندسی داده از جمع‌آوری و پردازش تا ذخیره‌سازی و انتقال داده‌ها را فرا می‌گیرید. با همراهی این دوره می‌توانید زیرساخت‌های مورد نیاز برای ساخت پایپ‌لاین‌های داده را در بهترین استانداردها پیاده‌سازی کنید.

این دوره به‌صورت پروژه‌محور طراحی شده و شامل مثال‌های واقعی از صنعت می‌باشد. مدرس دوره تلاش کرده با استفاده از ابزارهای پرکاربرد مانند Python، SQL، Apache Airflow و Docker، یادگیری را بهینه کند. در طول دوره، شما با مراحل مختلف مهندسی داده شامل استخراج (Extract)، تبدیل (Transform) و بارگذاری (Load) آشنا خواهید شد.

• مبانی مهندسی داده: مفاهیم کلیدی، معماری‌های داده و جدول زمانی پروژه.
• کار با Python و کتابخانه‌ها: استفاده از pandas، NumPy، sqlalchemy برای پردازش و مدیریت داده.
• پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای و non-relational: طراحی، نرمال‌سازی و بهینه‌سازی در MySQL و NoSQL.
• ابزارهای پردازش داده: راه‌اندازی و تنظیم Apache Airflow برای اتوماسیون جریان‌های کاری (workflows).
• مفاهیم Docker و کانتینرسازی: بسته‌بندی اپلیکیشن‌ها و وابستگی‌ها برای اجرای بدون دردسر در محیط‌های مختلف.
• Best Practices: نکات امنیتی، مقیاس‌پذیری و نگهداری پایپ‌لاین‌های داده در محیط تولید.

• دسترسی رایگان و همیشگی به منابع آموزشی.
• پشتیبانی از طریق انجمن پرسش و پاسخ Udemy.
• تمرینات عملی با دیتاست‌های واقعی و قابل دانلود.
• قابلیت مشاهده کدها و محیط اجرا در GitHub مدرس.
• گواهی پایان دوره رسمی از Udemy.

برای ورود به این دوره نیاز است که دانشجویان:

• با مبانی برنامه‌نویسی Python آشنایی داشته باشند.
• درک پایه‌ای از پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای (SQL) و جداول و کوئری‌ها.
• آشنایی مقدماتی با خط فرمان (Terminal).

در صورتی که با این مباحث آشنا نیستید، می‌توانید قبل از شروع دوره، دوره‌های مقدماتی Python و SQL را در Udemy دنبال کنید.

• بخش ۱: معرفی مهندسی داده و معماری‌های رایج
• بخش ۲: راه‌اندازی محیط توسعه با Docker و VS Code
• بخش ۳: خواندن و نوشتن داده با Python و pandas
• بخش ۴: طراحی و پیاده‌سازی پایگاه‌داده SQL و NoSQL
• بخش ۵: اتوماسیون ETL با Apache Airflow
• بخش ۶: بهینه‌سازی و مانیتورینگ عملکرد پایپ‌لاین‌ها
• بخش ۷: پروژه نهایی: ساخت یک پایپ‌لاین جامع از صفر تا صد

در طول دوره، تعدادی پروژه عملی پیاده‌سازی خواهید کرد:

• جمع‌آوری داده از API‌های عمومی و ذخیره در PostgreSQL.
• تبدیل فرمت JSON به CSV و بارگذاری در S3.
• استفاده از Airflow برای زمان‌بندی استخراج داده از وب‌سرویس‌ها.
• راه‌اندازی کانتینر Docker با یک پایگاه‌داده و یک اسکریپت Python برای اجرای خودکار ETL.

این پروژه‌ها به شما کمک می‌کند تا مفاهیم تئوری را در یک محیط واقعی تمرین و تسلط پیدا کنید.

• اتوماسیون وظایف: کاهش خطاهای انسانی و افزایش کارایی.
• مقیاس‌پذیری: طراحی سیستم‌هایی که حجم بالای داده را مدیریت می‌کنند.
• پایش و لاگ‌برداری: بررسی مستمر سلامت پایپ‌لاین و حل سریع مشکلات.
• به‌روزرسانی مستمر: یادگیری ابزارها و تکنیک‌های جدید بازار.

دوره «مقدماتی مهندسی داده ۲۰۲۴-۵ در Udemy» یک فرصت عالی برای شروع مسیر مهندسی داده است. با بهره‌مندی از محتواهای پروژه‌محور و ابزارهای کاربردی، می‌توانید پایه‌ای قوی برای ورود به این حوزه ایجاد کنید. هم‌اکنون می‌توانید با دانلود رایگان دوره و دنبال کردن آن، اولین قدم‌ها را در مهندسی داده بردارید و در مسیر شغلی خود به سطح بالاتری دست یابید.