آموزش راهنمای کامل پایتون برای مهندسی داده ها: از مبتدی تا پیشرفته

مهندسی داده برای سازمان ها ضروری است تا از قدرت داده های خود استفاده کنند. این مسیر یادگیری مهارت های مورد نیاز - SQL، Python، Apache Airflow®، انبار داده، حاکمیت داده، و موارد دیگر- را که برای حل چالش های پیچیده داده مورد نیاز است، آموزش می دهد. از طریق تمرین عملی و سناریوهای دنیای واقعی، می توانید تخصص فنی برای طراحی و پیاده سازی راه حل های داده مقیاس پذیر را به دست آورید. هماهنگ شوید، امتحان نهایی را قبول کنید و گواهینامه خود را دریافت کنید.<br><br>این گواهی توسط <a href="https://www.astronomer.io/">اخترشناس</a>، پیشرو در هماهنگ سازی داده های مدرن، تأیید شده است. با کاوش <a href="https://academy.astronomer.io/">آکادمی اخترشناس</a> و کسب یک <a href="https://academy.astronomer.io/page/astronomer-certification">گواهی</a> Apache Airflow®، به سفر یادگیری خود ادامه دهید.

آموزش راهنمای کامل پایتون برای مهندسی داده ها: از مبتدی تا پیشرفته ، ایستگاه شماره 2 در مسیر یادگیری گواهینامه حرفه ای مبانی مهندسی داده توسط ستاره شناس ، است.

تمرین کامل می کند! وقت آن است که عضلات برنامه نویسی را منعطف کنید و آنچه را که یاد گرفته اید تمرین کنید. این مسیر یادگیری چالش ها و پروژه های هدایت شده را در اختیار شما قرار می دهد تا بتوانید به توسعه و به کارگیری مهارت های خود به عنوان یک مهندس داده ادامه دهید.

آموزش راهنمای کامل پایتون برای مهندسی داده ها: از مبتدی تا پیشرفته ، ایستگاه شماره 3 در مسیر یادگیری تمرین عملی مهندسی داده ، است.

مهارت های اساسی مورد نیاز برای جمع آوری، جذب و به دست آوردن داده ها از منابع مختلف را توسعه دهید. مفاهیم ضروری جمع‌آوری داده‌ها، تکنیک‌های هضم مبتنی بر پایتون و سرویس‌های داده بومی ابری را که ستون فقرات هر خط لوله داده را تشکیل می‌دهند، کاوش کنید. این مسیر یادگیری به متخصصان داده کمک می‌کند تا درک کنند که چگونه داده‌ها وارد سیستم‌ها می‌شوند و چگونه فرآیندهای جمع‌آوری قابل اعتماد و مقیاس‌پذیر ایجاد کنند که کیفیت و دسترسی داده‌ها را تضمین کند.

آموزش راهنمای کامل پایتون برای مهندسی داده ها: از مبتدی تا پیشرفته ، ایستگاه شماره 5 در مسیر یادگیری مقدمه ای بر مهارت های اساسی برای کار داده ها: جمع آوری داده ها ، است.

مهندسی داده یکی از سریع ترین حوزه های در حال رشد در فضای فناوری است. بر ابزارها و مهارت های مورد نیاز برای موفقیت در این بازار به سرعت در حال تحول و تقاضا، مانند Kafka، SQL، Python، dbt و Snowflake تسلط داشته باشید.

آموزش راهنمای کامل پایتون برای مهندسی داده ها: از مبتدی تا پیشرفته ، ایستگاه شماره 5 در مسیر یادگیری کارشناسی ارشد مهندسی داده ، است.