د تیرو اتو کلونو لپاره زه د پروژې مدیر په توګه کار کوم (زه په کار کې کوډ نه لیکم)، کوم چې په طبیعي توګه زما په ټیکنالوژیک پس منظر منفي اغیزه کوي. ما پریکړه وکړه چې زما تخنیکي تشه وتړم او د ډیټا انجینر مسلک ترلاسه کړم. د ډیټا انجینر اصلي مهارت د ډیټا ګودامونو ډیزاین ، جوړولو او ساتلو وړتیا ده.
ما د روزنې پلان جوړ کړ، زه فکر کوم چې دا به نه یوازې زما لپاره ګټور وي. پلان د ځان مطالعې کورسونو باندې تمرکز کوي. لومړیتوب په روسیه کې وړیا کورسونو ته ورکول کیږي.
برخې:
- الګوریتمونه او د معلوماتو جوړښتونه. کلیدي برخه. دا زده کړئ او نور هرڅه به هم کار وکړي. دا مهمه ده چې خپل لاسونه په کوډ کې ترلاسه کړئ او بنسټیز جوړښتونه او الګوریتمونه وکاروئ.
- ډیټابیسونه او د معلوماتو ګودامونه، د سوداګرۍ استخبارات. موږ د الګوریتم څخه د معلوماتو ذخیره کولو او پروسس کولو ته حرکت کوو.
- هډوپ او لوی ډاټا. کله چې ډیټابیس په هارډ ډرایو کې شامل نه وي، یا کله چې ډاټا تحلیل ته اړتیا وي، مګر اکسل نور نشي کولی دوی پورته کړي، لوی معلومات پیل کیږي. زما په اند، دا اړینه ده چې یوازې د دوو پخوانیو ژورو مطالعې وروسته دې برخې ته لاړ شو.
الګوریتمونه او د معلوماتو جوړښتونه
زما په پلان کې، ما د Python زده کړه، د ریاضیاتو اساسات او الګوریتمیزیشن تکرار کول شامل کړل.
ډیټابیسونه او د معلوماتو ګودامونه، د سوداګرۍ استخبارات
- کتاب: مارټین کلیپمن - په لوړه کچه بار شوي غوښتنلیکونه. پروګرام کول، اندازه کول، ملاتړ. کتاب تشریح کوي چې څنګه مختلف ډیټا ماډلونه کار کوي ، د دوی دننه پلي کول ، محدودیتونه او انتخابونه د دندې پورې اړه لري.
د ډیټا ګودامونو جوړولو پورې اړوند موضوعات ، ETL ، OLAP کیوبونه په وسیلو باندې خورا انحصاري دي ، نو زه پدې سند کې کورسونو ته لینکونه نه ورکوم. دا مشوره ورکول کیږي چې دا ډول سیسټمونه مطالعه کړئ کله چې په یوه ځانګړي شرکت کې په یوې ځانګړې پروژې کار کوي. د ETL سره آشنا کیدو لپاره ، تاسو هڅه کولی شئ او یا .
زما په اند، دا مهمه ده چې د عصري ډیټا والټ ډیزاین میتودولوژي مطالعه کړئ , . او د دې زده کولو غوره لاره دا ده چې دا واخلئ او د ساده مثال سره یې پلي کړئ. په GitHub کې د ډیټا والټ پلي کولو ډیری مثالونه شتون لري . د عصري ډیټا ګودام کتاب: د هانس هولټګرین لخوا د ډیټا والټ سره د ګړندي ډیټا ګودام ماډل کول.
د پای کاروونکو لپاره د سوداګرۍ استخباراتو وسیلو سره آشنا کیدو لپاره ، تاسو کولی شئ د راپورونو وړیا ډیزاینر ، ډشبورډونو ، مینی ډیټا ګودامونو پاور BI ډیسټاپ وکاروئ. تعلیمي مواد: , .
هډوپ او لوی ډاټا
- تاسو اړتیا لرئ د دریمې ډلې کتابتونونو پرته د MapReduce خپلواک پلي کولو سره پیل وکړئ. دا به په راتلونکي کې د څو اړخیزو پلي کولو ښه پوهیدو ته اجازه ورکړي. په پایتون کې یو ښه مثال بیان شوی .
پایلې
هرڅه چې تاسو زده کوئ په کار کې پلي کیدی نشي. له همدې امله ، تاسو د فراغت پروژې ته اړتیا لرئ په کوم کې چې تاسو به د نوي پوهې پلي کولو هڅه وکړئ.
په پلان کې د ډیټا تحلیل او ماشین زده کړې پورې اړوند موضوعات شتون نلري. دا د ډیټا ساینس پوه مسلک کې ډیر پلي کیږي. د AWS بادل، Azure پورې اړوند موضوعات هم شتون نلري. دا موضوعات په پراخه کچه د پلیټ فارم په انتخاب پورې اړه لري.
د ټولنې پوښتنې:
زما د لیول کولو پلان څومره کافي دی؟ څه اضافه کول یا لرې کول؟
تاسو د یوې مقالې په توګه کومه پروژه وړاندیز کوئ؟
سرچینه: www.habr.com