LinkedIn – Data Engineering Fundamentals by KodeKloud 2026-9

در تاریخ: 1405/08/07 2:16:15

توضیحات

دوره Data Engineering Fundamentals by KodeKloud. این دوره آموزشی مبانی مهندسی داده از پلتفرم KodeKloud است که به فراگیران کمک می‌کند نحوه تبدیل داده‌های خام به تحلیل‌های معنادار را از طریق ساخت پایپ‌لاین‌های استاندارد فرا گیرند. این دوره آموزشی برای یادگیری اصولی مهندسی داده طراحی شده است و به فراگیران نشان می‌دهد که چگونه مهندسی داده، اطلاعات خام را به تحلیل‌های معنادار تبدیل می‌کند. در این دوره، شرکت‌کنندگان روش‌های ساخت پایپ‌لاین‌های داده شامل دریافت، پاک‌سازی، ادغام، خودکارسازی و ارکستراسیون داده‌ها را با استفاده از پایتون، زبان SQL و محیط‌های Jupyter می‌آموزند. همچنین راهکارهای مدرن ذخیره‌سازی داده مانند دریاچه‌های داده و لیک‌هاوس‌ها بررسی شده و نقش هر مرحله در ساختار پایپ‌لاین مشخص می‌شود. در ادامه، نکات امنیتی و شیوه‌های رعایت استانداردهای انطباق برای حفظ اعتبار و امنیت داده‌ها از ابتدا تا انتها آموزش داده می‌شود. از طریق آزمایشگاه‌های عملی، فراگیران این فرصت را دارند که تمام مراحل فرآیند مهندسی داده را تمرین کرده و مهارت‌های کاربردی کسب کنند. این دوره برای مهندسان داده آینده و متخصصان فناوری که قصد تقویت مهارت‌های پردازش داده خود را دارند، طراحی شده است و اعتمادبه‌نفس لازم برای انجام پروژه‌های واقعی مهندسی داده را فراهم می‌کند. این آموزش توسط تیم KodeKloud تولید شده است و در این مجموعه میزبانی می‌شود.

آنچه فرا خواهید گرفت

نحوه تبدیل داده‌های خام به تحلیل‌های معنادار و ساختارمند
ساخت پایپ‌لاین‌های داده جهت دریافت، پاک‌سازی و ادغام اطلاعات
خودکارسازی و ارکستراسیون جریان‌های داده با استفاده از پایتون و زبان SQL
کار با محیط‌های برنامه‌نویسی Jupyter برای تحلیل و پردازش داده‌ها
بررسی راهکارهای مدرن ذخیره‌سازی شامل Data Lakes و Lakehouses
پیاده‌سازی اقدامات امنیتی و شیوه‌های انطباق برای حفظ اعتبار داده‌ها
تمرین عملی تمامی مراحل فرآیند مهندسی داده از طریق آزمایشگاه‌های تعاملی

این دوره مناسب افرادیست که

مهندسان داده نوپایی که قصد ورود حرفه‌ای به بازار کار را دارند
متخصصان حوزه فناوری و برنامه‌نویسانی که می‌خواهند مهارت‌های پردازش داده خود را تقویت کنند
علاقه‌مندان به یادگیری ساخت پایپ‌لاین‌های داده و مدیریت زیرساخت‌های کلان‌داده
توسعه‌دهندگانی که به دنبال تسلط بر ابزارهای مدرن مهندسی داده مانند پایتون و SQL هستند