از «داده کجاست؟» تا ساخت یک جریان داده قابلاستفاده
یاد بگیرید با Python به Database و API متصل شوید، داده را از وب جمعآوری کنید، برای دیگران API بسازید و اجزای پراکنده یک پروژه را با مدیریت تنظیمات، خطا و Log در قالب یک جریان End-to-End منسجم کنار هم قرار دهید.
پیش از تحلیل و مدل
پروژه داده از یک DataFrame آماده شروع نمیشود
در محیط واقعی، داده معمولاً در پایگاه داده، سرویس بیرونی یا صفحات وب قرار دارد؛ ساختار آن تغییر میکند، ارتباط قطع میشود و اجرای دستی قابل اتکا نیست. این کورس روی همین فاصله میان «داده موجود» و «داده قابلمصرف» تمرکز دارد.
چالشهای رایج
- داده در چند منبع و قالب متفاوت پراکنده است
- Connection، Query یا API Call ممکن است خطا بخورد
- اسکریپت یکباره برای اجرای مجدد و توسعه آماده نیست
- تنظیمات حساس داخل کد باقی میماند
- مشخص نیست خطا کجا و چرا رخ داده است
رویکرد این کورس
- شناخت منبع و طراحی روش دسترسی مناسب
- دریافت، اعتبارسنجی و ذخیرهسازی داده
- تفکیک کد به ماژولهای دارای مسئولیت روشن
- Config، Custom Exception و Logging
- تست اتصال و یکپارچهسازی اجزای پروژه
معماری یادگیری
شش ایستگاه از Database تا پروژه End-to-End
مسیر از دسترسی محلی و کنترلشده به داده آغاز میشود و به سرویس، وب و یکپارچهسازی پروژهای میرسد.
مبانی Database و SQLite
مفاهیم پایگاه داده و کلیدها، Connection و Cursor و اجرای عملیات CRUD از محیط Python.
MySQL و ارتباط پایدار
پیکربندی MySQL، اتصال از Python، مدیریت خطای Connection و عملیات Create، Insert، Update و Delete.
مصرف REST API
ساخت اولین API Call، کار با JSON، Path و Query و دریافت داده واقعی از سرویسی مانند API سازمان NASA.
ساخت API با FastAPI
طراحی Endpoint، دریافت و اعتبارسنجی ورودی و استفاده از Path Parameter، Enum و Query Parameter.
Web Crawling با Selenium
حرکت در صفحات، استخراج URL و محتوای هدف، پاکسازی داده و ذخیره نتیجه در Database.
یکپارچهسازی برای استقرار
طراحی Schema، ساخت Data Fetcher، مدیریت Config و Log و Exception و آزمون هماهنگی ماژولها.
لایهای که پروژه را جدی میکند
فقط داده نگیرید؛ کد دریافت داده را قابل نگهداری کنید
تمایز مهم کورس در بخش پروژه نمایان میشود؛ جایی که مهارتهای Python و OOP با نیازهای واقعی یک نرمافزار دادهمحور پیوند میخورند.
Database Schema
شناخت ساختار و روابط داده و طراحی لایه ذخیرهسازی متناسب با جریان دریافت و بهروزرسانی.
Connection Layer
تفکیک منطق اتصال و کار با pyodbc یا pymssql و آزمایش مستقل ارتباط با Database.
Configuration
جداکردن تنظیمات محیطی و اطلاعات اتصال از منطق برنامه برای اجرای کنترلشدهتر.
Logging
ثبت رخدادها و خطاها برای اینکه رفتار پروژه پس از اجرا قابل ردیابی و عیبیابی باشد.
Exception Handling
ساخت خطاهای اختصاصی و مدیریت Failureهای ارتباط، ورودی و اجرای ماژولها.
Git و ساختار Package
کار با gitignore، حل Conflict، فایل __init__ و مشکلات ارتباط Packageهای همسطح در پروژه واقعی.
دو پروژه نهایی
از اتصال چند ابزار تا ساخت یک سیستم کوچک دادهمحور
پروژهها برای نمایش یک مهارت منفرد طراحی نشدهاند؛ ارزش آنها در اتصال Database، API، Web، Python و ملاحظات مهندسی در یک جریان قابلارائه است.
جریان داده مالی تاریخی و بلادرنگ
از Public API تا Database، شاخص، نمودار و کد آماده یکپارچهسازی
API · Database · Software Design
ساخت جریان دریافت، ذخیره و بهروزرسانی داده
دادههای تاریخی بازار مالی را از یک Public API دریافت میکنید، Schema مناسب را میسازید، داده و شاخصهایی مانند میانگین متحرک را ذخیره میکنید و با دریافت داده Real-time، پایگاه داده و خروجی محاسباتی را بهروز نگه میدارید. سپس اجزا را با Config، Logging، Exception و ساختار ماژولار برای اجرای منسجم آماده میکنید.
- ۱دریافت داده تاریخی از API
- ۲طراحی و ساخت Database
- ۳محاسبه و ذخیره شاخص
- ۴بهروزرسانی Real-time
- ۵نمودار و یکپارچهسازی کد
Web API ساخت ابر کلمات از یک URL
ورودی وب را به یک خروجی پردازششده و قابلمصرف تبدیل کنید
دریافت و اعتبارسنجی URL
ساخت API برای دریافت URL، کنترل ورودی، استخراج محتوای هدف و مدیریت خطاهای احتمالی دسترسی و اجرا.
استخراج کلمات کلیدی و خروجی
پردازش اولیه متن، استخراج واژههای کلیدی، تولید ابر کلمات و یکپارچهسازی اجزای پروژه برای اجرا.
دستاورد کورس
در پایان، چه کارهایی را میتوانید به هم متصل کنید؟
کار با Database
از Python به پایگاه داده متصل میشوید و عملیات متداول خواندن و تغییر داده را اجرا میکنید.
مصرف API
Endpoint، Parameter، Response و JSON را میفهمید و داده یک سرویس را دریافت میکنید.
ساخت API
با FastAPI یک سرویس ساده برای دریافت ورودی و تحویل خروجی پردازششده میسازید.
جمعآوری داده وب
با Selenium داده هدف را استخراج، پاکسازی و در ساختاری مناسب ذخیره میکنید.
طراحی ماژولار
Connection، Data Fetcher، Config، Log و Exception را در اجزای جدا اما هماهنگ میسازید.
پروژه پورتفو
یک جریان End-to-End را مستند و ارائه میکنید که از منبع داده تا خروجی قابلمشاهده پیش میرود.
مرزبندی صادقانه
یک پل جدی به مهندسی داده و ML؛ نه جایگزین تمام آنها
این کورس پایه عملی دسترسی، انتقال و سرویسدهی داده را میسازد و برای ورود آینده به ML/AI Engineering ارزشمند است. بااینحال، Data Engineering در مقیاس بالا، طراحی پیشرفته SQL، Cloud، Orchestration، Testing جامع، Deployment و MLOps حوزههای مستقل و گستردهتری هستند.
| حوزه مهارتی | جایگاه در این کورس |
|---|---|
| SQLite، MySQL و ارتباط Python با Database | پوشش محوری |
| REST API و FastAPI | پوشش محوری و پروژهای |
| Web Crawling با Selenium | پوشش محوری و پروژهای |
| Config، Logging، Exception و Git | پوشش کاربردی در پروژه |
| SQL پیشرفته و بهینهسازی Query | در حد نیاز پروژه؛ نه یک مسیر جامع Database Engineering |
| Deployment و Production API | آمادهسازی ساختار پوشش داده میشود؛ استقرار عملیاتی کامل خارج از دامنه است |
| Airflow، Spark، Cloud و MLOps | حوزه ادامه مسیر و خارج از تمرکز این کورس |
جایگاه کورس
کورس دوم گام تکنسین دیتاساینس؛ جایی که Python به سیستم واقعی متصل میشود
«برنامهنویسی در پایتون» توان ساخت کد را ایجاد میکند و این کورس آن توان را به Database، API، Web و یک پروژه چندماژولی متصل میسازد.
گام تکنسین دیتاساینس
ترکیب دو کورس Python و منابع داده، همراه محتوای تکمیلی Linux/Docker، یک چکلیست فنی معنادار برای حرکت به سمت پروژههای مهندسی میسازد.
- Python، OOP و Git
- Database، API و داده وب
- پروژه End-to-End و آمادگی مهندسی
مسیر دانشمند داده
در مسیر کامل، مهارت ساخت و دریافت داده کنار تحلیل آماری، مدلسازی و ارائه Insight قرار میگیرد.
- تحلیل و تصمیمسازی
- Machine Learning و Deep Learning
- مهارتهای فنی و پروژهای
مخاطب و پیشنیاز
این کورس برای شما مناسب است اگر…
انتخاب مناسبی است اگر
- Python را میشناسید اما بیشتر با فایل یا Dataset آماده کار کردهاید.
- میخواهید داده را از Database، API یا Web وارد پروژه کنید.
- برای پورتفو به یک پروژه فنی چندماژولی نیاز دارید.
- به Data Science یا ML/AI Engineering علاقه دارید و پایه Data Access شما کامل نیست.
بهتر است انتظارتان را تنظیم کنید اگر
- هنوز با Function، Module، Class و Exception در Python راحت نیستید.
- فقط دنبال یادگیری ابزارهای No-code برای دریافت داده هستید.
- انتظار آموزش جامع DBA، Data Engineering یا Cloud دارید.
- نمیخواهید پروژه چندبخشی را اجرا و خطاهای آن را پیگیری کنید.
پیش از ثبتنام
پرسشهای پرتکرار
آیا این کورس برای فرد مبتدی در Python مناسب است؟
خیر، این کورس آموزش Python از صفر نیست. برای استفاده مؤثر از پروژه، باید با ساختارهای داده، Function، Module، Class و Exception آشنا باشید.
آیا SQL هم آموزش داده میشود؟
مفاهیم پایگاه داده، کلیدها، Schema و عملیات CRUD و Queryهای موردنیاز اتصال و پروژه پوشش داده میشوند؛ اما کورس جایگزین آموزش جامع SQL پیشرفته، مدیریت یا بهینهسازی Database نیست.
تفاوت مصرف API و ساخت API در این کورس چیست؟
در بخش اول به سرویسهای موجود Request میفرستید و Response و JSON را پردازش میکنید. در بخش FastAPI خودتان Endpoint میسازید تا ورودی بگیرد و خروجی پردازششده تحویل دهد.
آیا پروژه نهایی برای پورتفو مناسب است؟
بله. پروژه جریان داده مالی، چند مهارت قابلنمایش را به هم متصل میکند: API، Database، Schema، محاسبات، بهروزرسانی داده، نمودار، Git، Config، Logging و ساختار ماژولار. کیفیت پورتفو به تکمیل، مستندسازی و ارائه شما وابسته است.
آیا در پایان پروژه Deploy هم انجام میشود؟
کد برای یکپارچهسازی و ادامه به سمت استقرار ساختار میگیرد، اما Production Deployment کامل، Containerization، CI/CD، Monitoring و Cloud در دامنه اصلی این کورس نیستند.
کدهای آموزشی کورس کجا قرار دارند؟
نمونهکدها در مخزن عمومی Data-_Resourses_in_Python در سازمان رسمی DaycheAcademy قرار دارند.
قدم بعدی
Python را به دادههای دنیای واقعی متصل کنید
فهرست درسها و ویدئوهای نمونه را ببینید یا گزینههای ثبتنام کورس را در باکس رسمی محصول بررسی کنید.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.