هندسة البيانات

عن هذا المسار

تدريب عملي في هندسة البيانات باستخدام Python، يعرّفك على عمليات ETL (Extract, Transform, Load) وأهميتها في تجهيز البيانات للتحليل، من استخراج البيانات باستخدام SQL و Python، إلى تحويلها، ثم تحميلها وتخزينها في قواعد البيانات ومستودعات البيانات (Data Warehouse). ستتعرّف على أشهر أدوات ETL مثل SSIS و Informatica و Talend و Azure Data Factory، وتبني خط ETL مؤتمتًا (Automated ETL Pipeline) باستخدام Python. ويتضمن التدريب محاضرات مسجّلة عن Microsoft Azure وأساسيات الحوسبة السحابية، ونظرة على خدمات البيانات فيه: Azure SQL Database، و Azure Data Factory لبناء ETL Pipelines، و Azure Synapse Analytics لمستودعات البيانات، و Azure Data Lake لتخزين البيانات الضخمة.

ماذا ستتعلم؟

• مقدمة في عمليات ETL وأهميتها (Introduction to ETL Processes and Importance)
• استخراج البيانات باستخدام SQL و Python (Data Extraction: Using SQL and Python for ETL)
• تحويل البيانات (Data Transformation)
• تحميل البيانات وتخزينها في قواعد البيانات أو مستودعات البيانات (Data Loading: Storing Data in Databases or DWH)
• نظرة على أدوات ETL: SSIS و Informatica و Talend و ADF (ETL Tools Overview)
• بناء خط ETL مؤتمت باستخدام Python (Building an Automated ETL Pipeline in Python)
• مقدمة في Microsoft Azure وأساسيات الحوسبة السحابية (Introduction to Microsoft Azure and Cloud Basics)
• نظرة على خدمات البيانات في Azure (Azure Data Services Overview)

اكتشف المزيد

• جميع البرامج التدريبية