این دوره برای تحلیلگران داده طراحی شده است که می خواهند در مورد استفاده از BigQuery برای نیازهای تجزیه و تحلیل داده خود بیاموزند. از طریق ترکیبی از ویدئوها، آزمایشگاه‌ها و نمایش‌های نمایشی، موضوعات مختلفی را پوشش می‌دهیم که درباره نحوه جذب، تبدیل، و جستجوی داده‌های شما در BigQuery بحث می‌کند تا بینش‌هایی را به دست آوریم که می‌تواند به تصمیم‌گیری تجاری کمک کند.

ارائه یک فایل از یک پایگاه داده دقیقا با همان فرمتی که کاربر درخواست می کند، یک تکنیک بسیار ارزشمند است. در این دوره، David Powers به ​​شما نشان می دهد که چگونه داده ها را از یک پایگاه داده با PHP در قالب های مختلف از جمله متن غنی، CSV، Excel، Word، صفحات گسترده و اسناد OpenOffice و حتی XML صادر کنید. او ابزارهایی مانند PHPExcel و PHPRtfLite را معرفی می‌کند که کار قالب‌بندی داده‌ها (فونت‌ها، سرصفحه‌ها، ستون‌ها و همه) را آسان‌تر مدیریت می‌کنند و همچنین نشان می‌دهد که چگونه داده‌های غیر متنی مانند تصاویر را در صادرات خود جاسازی کنید.

در این دوره سوم از Python، Bash و SQL Essentials for Data Engineering Specialization، شما تکنیک هایی را برای کار موثر با Python و SQL بررسی خواهید کرد. ما از طریق ساختارهای داده مفید در اسکریپت نویسی پایتون می گذریم و به پایگاه داده هایی مانند MySQL متصل می شویم. علاوه بر این، یاد خواهید گرفت که چگونه از یک ویرایشگر متن مدرن برای اتصال و اجرای پرس و جوهای SQL در برابر یک پایگاه داده واقعی استفاده کنید و عملیات بارگیری و استخراج داده ها را انجام دهید. در نهایت، از داده های استخراج شده از وب سایت ها با استفاده از تکنیک های scraping استفاده خواهید کرد. این مهارت ها به شما این امکان را می دهد که زمانی که داده ها به راحتی در دسترس نیستند، یا زمانی که برای استخراج اطلاعات مفید از پایگاه های داده به پرس و جوهای فضایی نیاز است، به طور موثر کار کنید.

سفر پایتون خود را با این دوره مبتدی و خودگام که توسط یک متخصص آموزش داده شده است، شروع کنید. پایتون یکی از محبوب ترین زبان های برنامه نویسی است و تقاضا برای افرادی که مهارت های پایتون دارند همچنان در حال افزایش است. این دوره شما را در عرض چند ساعت از صفر به برنامه نویسی در پایتون می رساند—هیچ تجربه قبلی برنامه نویسی لازم نیست! شما با اصول اولیه پایتون، از جمله انواع داده، عبارات، متغیرها و عملیات رشته شروع خواهید کرد. شما ساختارهای داده ضروری مانند لیست ها، تاپل ها، دیکشنری ها و مجموعه ها را بررسی خواهید کرد و نحوه ایجاد، دسترسی و دستکاری آنها را یاد خواهید گرفت. در مرحله بعد، مفاهیم منطقی مانند شرایط و انشعاب، یادگیری نحوه استفاده از حلقه ها و توابع، همراه با اصول مهم برنامه نویسی مانند مدیریت استثنا و برنامه نویسی شی گرا را بررسی خواهید کرد. با پیشرفت، تجربه عملی در خواندن و نوشتن روی فایل ها و کار با فرمت های رایج فایل به دست خواهید آورد. همچنین از کتابخانه های قدرتمند پایتون مانند NumPy و Pandas برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده خواهید کرد. این دوره همچنین APIها و وب اسکرپینگ را پوشش می دهد و به شما یاد می دهد که چگونه با استفاده از کتابخانه هایی مانند درخواست ها با REST API تعامل کنید و داده ها را از وب سایت ها با استفاده از BeautifulSoup استخراج کنید. شما آنچه را که از طریق آزمایشگاه های عملی با استفاده از نوت بوک های Jupyter می آموزید، تمرین کرده و به کار خواهید برد. در پایان این دوره، ایجاد برنامه های اساسی، کار با داده ها و خودکارسازی کارهای دنیای واقعی با استفاده از پایتون احساس راحتی خواهید کرد. این دوره برای افرادی که علاقه مند به دنبال کردن مشاغل در علوم داده، تجزیه و تحلیل داده، توسعه نرم افزار، مهندسی داده، هوش مصنوعی و DevOps و انواع دیگر نقش های مرتبط با فناوری هستند مناسب است.

این دوره ساختار داده فرهنگ لغت و توابع تعریف شده توسط کاربر را معرفی می کند. شما با متغیرهای محلی و سراسری، انتقال پارامترهای اختیاری و کلید واژه، توابع نامگذاری شده و عبارات لامبدا آشنا خواهید شد. همچنین با تابع مرتب‌سازی شده پایتون و نحوه کنترل ترتیب مرتب‌سازی آن با ارسال تابع دیگری به عنوان ورودی آشنا خواهید شد. برای پروژه نهایی خود، داده‌های شبکه‌های اجتماعی شبیه‌سازی‌شده را از یک فایل می‌خوانید، امتیازات احساسات را محاسبه می‌کنید و فایل‌های csv. را می‌نویسید. این فصل‌های 10 تا 16 کتاب درسی «مبانی برنامه‌نویسی پایتون» را پوشش می‌دهد که متن همراه (اختیاری و رایگان) این دوره است. اگر قبلاً دوره "مبانی پایتون" را گذرانده اید و می خواهید دانش اساسی بیشتری از زبان پایتون کسب کنید، این دوره برای شما مناسب است. هر دو دوره با هم برای افراد تازه وارد در برنامه نویسی پایتون، کسانی که نیاز به تجدید نظر در مبانی پایتون دارند، یا کسانی که ممکن است تا حدودی با برنامه نویسی پایتون آشنا شده باشند اما خواهان شرح و واژگان عمیق تری برای توصیف و استدلال در مورد برنامه ها هستند، طراحی شده است. این دوره تکمیلی دوره "مبانی پایتون" (درس 1 از تخصص برنامه نویسی پایتون 3) است و دومین دوره از پنج دوره در این تخصص است.

دوره سطح پایه معمولاً برای افرادی طراحی شده است که درک پایه ای از مفاهیم ذخیره سازی و پردازش داده دارند، اما تجربه قبلی در مورد ساخت دریاچه های داده در AWS به طور خاص کم یا بدون تجربه هستند. پس از مقدمه ای کوتاه در مورد دریاچه های داده، دریافت داده ها، فهرست نویسی و آماده سازی را معرفی می کنیم و در پایان با مروری بر داده های پرس و جو با آمازون آتنا به پایان می رسیم. این دوره با مروری بر سازند دریاچه AWS، از جمله یک آزمایشگاه عملی که در آن یک دریاچه داده بسازید، ادامه خواهد یافت. سپس پردازش داده و تجزیه و تحلیل را با استفاده از چسب AWS قبل از فرو رفتن در ایجاد دریاچه داده‌های خودکار با استفاده از طرح‌های Lake Formation معرفی می‌کنیم. در نهایت، ما با Modern Data Architectures در AWS با آزمایشگاهی که انتشار و مصرف محصولات داده را به عنوان یک سرویس پوشش می دهد، پایان می دهیم.

استفاده از اکسل در صنعت بسیار گسترده است. این یک ابزار تجزیه و تحلیل داده بسیار قدرتمند است و تقریباً همه مشاغل بزرگ و کوچک از Excel در عملکرد روزمره خود استفاده می کنند. این یک دوره مقدماتی در استفاده از اکسل است و طراحی شده است تا دانش کاری اکسل را به شما بدهد تا بعداً از آن برای موضوعات پیشرفته تر در آمار کسب و کار استفاده کنید. این دوره با در نظر گرفتن دو نوع یادگیرنده طراحی شده است - کسانی که دانش عملکردی بسیار کمی از اکسل دارند و کسانی که به طور منظم اما در سطح پیرامونی از اکسل استفاده می کنند و می خواهند مهارت های خود را افزایش دهند. این دوره شما را از عملیات اساسی مانند خواندن داده ها به اکسل با استفاده از فرمت های مختلف داده، سازماندهی و دستکاری داده ها تا برخی از عملکردهای پیشرفته تر اکسل می برد. در طول این مدت، عملکرد اکسل با استفاده از مثال‌های قابل فهم معرفی می‌شود که به گونه‌ای نشان داده می‌شوند که زبان‌آموزان بتوانند در درک و استفاده از آنها راحت باشند. برای انجام موفقیت آمیز تکالیف دوره، دانش آموزان باید به نسخه ویندوز Microsoft Excel 2010 یا جدیدتر دسترسی داشته باشند. _____________________________________ هفته 1 ماژول 1: مقدمه ای بر صفحات گسترده در این ماژول با استفاده از صفحات گسترده اکسل و توابع مختلف داده پایه اکسل آشنا می شوید. موضوعات تحت پوشش عبارتند از: • خواندن داده ها در اکسل با استفاده از فرمت های مختلف • توابع اساسی در اکسل، حسابی و همچنین توابع مختلف منطقی • قالب بندی سطرها و ستون ها • استفاده از فرمول ها در اکسل و کپی و پیست آنها با استفاده از ارجاع مطلق و نسبی _____________________________________ هفته 2 ماژول 2: توابع صفحه گسترده برای سازماندهی داده ها این ماژول توابع مختلف اکسل را برای سازماندهی و جستجوی داده ها معرفی می کند. زبان آموزان با توابع IF، تو در تو، VLOOKUP و HLOOKUP اکسل آشنا می شوند. موضوعات تحت پوشش عبارتند از: • IF و توابع IF تو در تو • VLOOKUP و HLOOKUP • تابع RANDBETWEEN _____________________________________ هفته 3 ماژول 3: مقدمه ای بر فیلتر کردن، جداول محوری و نمودارها این ماژول قابلیت های مختلف فیلتر داده اکسل را معرفی می کند. شما یاد خواهید گرفت که چگونه فیلترهایی را در داده ها برای دسترسی انتخابی به داده ها تنظیم کنید. ابزار جمع بندی داده های بسیار قدرتمند، Pivot Table نیز توضیح داده شده است و ما شروع به معرفی ویژگی نمودار اکسل می کنیم. موضوعات تحت پوشش عبارتند از: • VLOOKUP در صفحات کاری • فیلتر کردن داده ها در اکسل • استفاده از جداول محوری با داده های دسته بندی و همچنین عددی • آشنایی با قابلیت نمودار نویسی اکسل _____________________________________ هفته 4 ماژول 4: نمودار و نمودارهای پیشرفته این ماژول به بررسی تکنیک های مختلف نمودار و نمودارهای پیشرفته موجود در اکسل می پردازد. با شروع با نمودارهای مختلف خطی، میله ای و دایره ای، نمودارهای محوری، نمودارهای پراکندگی و هیستوگرام ها را معرفی می کنیم. شما می توانید این نمودارهای مختلف را درک کنید و خودتان آنها را بسازید. موضوعات تحت پوشش شامل • نمودارهای خط، میله و دایره • نمودارهای محوری • نمودارهای پراکنده • هیستوگرام ها