Data Engineering Bootcamp 2025-9 is a comprehensive, hands-on course designed to take you from the fundamentals to advanced, real-world mastery of div. Whether you are just starting out or looking to level up, this course gives you the structured path and practical projects you need to succeed.
Throughout the lessons you will build genuine confidence with div and class, learning through clear explanations and step-by-step examples you can apply immediately. Below you will find everything the course covers, who it is for, and a full breakdown of the curriculum before you download.
Course Description
دوره Data Engineering Bootcamp. این دوره آموزشی یک بوتکمپ جامع مهندسی داده است که شرکتکننده را از مبانی اولیه تا ساخت و استقرار یک پایپلاین داده کامل در قالب یک پروژه عملی پیش میبرد. در دنیای امروز که دادهها به موتور محرکه تصمیمگیریها تبدیل شدهاند، مهندسی داده به عنوان مهارتی ضروری برای طراحی سیستمهای جمعآوری، ذخیرهسازی و پردازش دادهها عمل میکند. این دوره با تشریح تفاوتهای نقش مهندس داده با تحلیلگر و دانشمند داده آغاز شده و اهمیت این حوزه را در اکوسیستم دادهمحور توضیح میدهد. سپس به بررسی معماری دادهها، شامل مقایسه رویکردهای سنتی و مدرن، پارادایمهای مختلف ذخیرهسازی، و تفاوتهای میان فرآیندهای ETL و ELT و همچنین پایپلاینهای دستهای و جریانی میپردازد. بخش اصلی دوره به یک پروژه عملی اختصاص دارد که در آن شرکتکننده به صورت گامبهگام اقدام به ساخت یک پایپلاین داده جامع میکند. این مراحل شامل ورود دادههای خام به یک دریاچه داده روی AWS S3، پردازش و تبدیل مجموعهدادهها برای استفادههای تحلیلی، سازماندهی و ذخیره نتایج در قالبهای مختلف، و در نهایت ارکستراسیون و خودکارسازی گردش کارها با استفاده از ابزار Prefect برای زمانبندی و نظارت است. در پایان این دوره، شرکتکننده درک عمیقی از تئوری مهندسی داده به دست آورده و دارای تجربه عملی و آمادهبهکاری در زمینه طراحی و پیادهسازی پایپلاینهای داده مبتنی بر ابر خواهد بود. این بوتکمپ برای مهندسان داده مشتاق، تحلیلگرانی که قصد ارتقای مهارت دارند و افرادی که به دنبال تغییر شغل به این حوزه هستند، پایهای محکم و مهارتهای ضروری برای موفقیت فراهم میکند.
آنچه فرا خواهید گرفت
- درک مفاهیم اصلی مهندسی داده.
- به کارگیری اصول معماری داده.
- ساخت پایپلاینهای داده مبتنی بر ابر.
- پردازش و تبدیل دادهها برای تحلیل.
- ارکستراسیون و اتوماسیون گردش کارها.
- تکمیل یک پروژه مهندسی داده سرتاسری.
این دوره مناسب افرادیست که
- مهندسان داده مشتاق که میخواهند وارد این حوزه شوند و ابزارها و گردش کارهای مدرن را از صفر بیاموزند.
- تحلیلگران یا دانشمندان داده که میخواهند دانش خود را در مورد پایپلاینهای داده، معماری و گردش کارهای داده ابری (Cloud Data) تقویت کنند.
- مهندسان نرمافزار یا متخصصان IT که به دنبال انتقال به نقشهای مهندسی داده هستند.
- دانشجویان و افرادی که تغییر شغل دادهاند و مشتاق کسب تجربه عملی با پروژههای دنیای واقعی در مهندسی داده هستند.
مشخصات دوره
- ناشر: Udemy
- مدرس: Navid Shirzadi, Ph.D.
- سطح آموزش: مبتدی تا پیشرفته
- مدت زمان آموزش: 9 ساعت و 20 دقیقه
- تعداد دروس: 50
What You Will Learn
- درک مفاهیم اصلی مهندسی داده.
- به کارگیری اصول معماری داده.
- ساخت پایپلاینهای داده مبتنی بر ابر.
- پردازش و تبدیل دادهها برای تحلیل.
- ارکستراسیون و اتوماسیون گردش کارها.
- تکمیل یک پروژه مهندسی داده سرتاسری.
Who This Course Is For
- مهندسان داده مشتاق که میخواهند وارد این حوزه شوند و ابزارها و گردش کارهای مدرن را از صفر بیاموزند.
- تحلیلگران یا دانشمندان داده که میخواهند دانش خود را در مورد پایپلاینهای داده، معماری و گردش کارهای داده ابری (Cloud Data) تقویت کنند.
- مهندسان نرمافزار یا متخصصان IT که به دنبال انتقال به نقشهای مهندسی داده هستند.
- دانشجویان و افرادی که تغییر شغل دادهاند و مشتاق کسب تجربه عملی با پروژههای دنیای واقعی در مهندسی داده هستند.
Course Features & Specifications
- ناشر: Udemy
- مدرس: Navid Shirzadi, Ph.D.
- سطح آموزش: مبتدی تا پیشرفته
- مدت زمان آموزش: 9 ساعت و 20 دقیقه
- تعداد دروس: 50
Prerequisites
- No prior data engineering experience required
- Basic programming knowledge
- Fundamental understanding of data
Preview
راهنمای نصب
پس از Extract، با Player دلخواه خود مشاهده کنید.
زیرنویس: ندارد
کیفیت: 720p
Installation Guide
پس از Extract، با Player دلخواه خود مشاهده کنید.
زیرنویس: ندارد
کیفیت: 720p
