Forwarded from Mohammad Reza
💰 مشاغل: #مهندسـداده
🕰 مدل همکاری: #هم_بنیانگذار
📍 استان: #تهران
◀️ نام #استارتاپ: #سوشیالو
💭 درباره استارتاپ:
سوشیالو پلتفرم #تحلیل و مدیریت #شبکه_های_اجتماعی است و به جمع آوری و بررسی اطلاعات شبکه های اجتماعی در جهت اهداف دیجیتال مارکتینگ مشغول است
socialo.net
⚖️ شرایط:
- آشنایی با #python
- آشنایی #mongodb
- آشنایی elasticsearch#
- داشتن روحیه کارگروهی
💵 مزایا:
- #قابلیت_فعالیت_بصورت_هم_بنیانگذار
- شرایط #قابل_مذاکره
- حضور در محیط پویا و فعال کارآفرینی
- امکان فعالیت به صورت پاره وقت و دورکاری
☎️ اطلاعات تماس:
@mr_asg
09364232989
[email protected]
🕰 مدل همکاری: #هم_بنیانگذار
📍 استان: #تهران
◀️ نام #استارتاپ: #سوشیالو
💭 درباره استارتاپ:
سوشیالو پلتفرم #تحلیل و مدیریت #شبکه_های_اجتماعی است و به جمع آوری و بررسی اطلاعات شبکه های اجتماعی در جهت اهداف دیجیتال مارکتینگ مشغول است
socialo.net
⚖️ شرایط:
- آشنایی با #python
- آشنایی #mongodb
- آشنایی elasticsearch#
- داشتن روحیه کارگروهی
💵 مزایا:
- #قابلیت_فعالیت_بصورت_هم_بنیانگذار
- شرایط #قابل_مذاکره
- حضور در محیط پویا و فعال کارآفرینی
- امکان فعالیت به صورت پاره وقت و دورکاری
☎️ اطلاعات تماس:
@mr_asg
09364232989
[email protected]
معرفی سایت DataNerd.tech؛ مرجعی برای تحلیل مهارت‌ها و حقوق مشاغل داده‌ای
سایت DataNerd.tech به عنوان یک مرجع تحلیلی📊، با هدف کمک به متخصصان داده ایجاد شده است تا بتوانند با آگاهی بیشتر، مسیر شغلی خود را انتخاب کنند.
این پلتفرم با جمع‌آوری روزانه حدود ۶۵۰۰ آگهی شغلی از نتایج جستجوی گوگل و تحلیل آن‌ها از طریق پردازش زبان طبیعی (NLP)، پرطرفدارترین مهارت‌ها و متوسط حقوق هر موقعیت شغلی را ارائه می‌دهد.
آدرس سایت : https://datanerd.tech
در بخش مربوط به مهندسین داده، مهارت‌هایی مانند #SQL، #Python، #AWS، #Azure و #Spark جزو پرجستجوترین مهارت‌ها هستند. این داده‌ها به کاربران کمک می‌کند تا بدانند چه مهارت‌هایی در بازار کار بیشتر مورد توجه قرار دارند و بر چه زمینه‌هایی تمرکز بیشتری داشته باشند. همچنین سایت دارای بخشی برای مشاهده روند تغییرات محبوبیت مهارت‌ها در طول زمان است که تصویری دقیق‌تر از تحولات بازار ارائه می‌دهد. 📈
بر اساس تحلیل‌های ارائه‌شده در DataNerd.tech، پردرآمدترین مشاغل 💵 به ترتیب شامل مهندس نرم‌افزار، مهندس یادگیری ماشین و مهندس داده هستند.
از سوی دیگر، گران‌ترین مهارت‌های 💎 بازار عبارتند از #Scala، #Spark، #Snowflake، #Java و #Python که توجه به آن‌ها می‌تواند در افزایش فرصت‌های شغلی و درآمد تأثیر قابل توجهی داشته باشد.
هدف اصلی این سایت، شفاف‌سازی مسیر یادگیری و جلوگیری از هدررفت زمان متخصصان داده در مهارت‌های کم‌ارزش است. DataNerd.tech در مسیر خود به سوی ایجاد یک منبع باز از اطلاعات بازار کار، به کاربران کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه‌تر و بهینه‌تری برای توسعه مهارت‌های حرفه‌ای خود بگیرند. 🚀
یک حقیقت تلخ : دنیا امروز به مهارت‌های کلاد نیاز بیشتری دارد، اما در ایران، به دلیل محدودیت‌ها، ما بیشتر مجبوریم روی پروژه‌های اپن سورس که امکان اجرا روی سرورهای خودمان را دارند، کار کنیم.
#مهندسی_داده #تحلیل_داده #علم_داده #بازار_کار_داده #هوش_مصنوعی #Data_Engineering #Data_Science #Data_Analytics #Machine_Learning #Career_Growth
سایت DataNerd.tech به عنوان یک مرجع تحلیلی📊، با هدف کمک به متخصصان داده ایجاد شده است تا بتوانند با آگاهی بیشتر، مسیر شغلی خود را انتخاب کنند.
این پلتفرم با جمع‌آوری روزانه حدود ۶۵۰۰ آگهی شغلی از نتایج جستجوی گوگل و تحلیل آن‌ها از طریق پردازش زبان طبیعی (NLP)، پرطرفدارترین مهارت‌ها و متوسط حقوق هر موقعیت شغلی را ارائه می‌دهد.
آدرس سایت : https://datanerd.tech
در بخش مربوط به مهندسین داده، مهارت‌هایی مانند #SQL، #Python، #AWS، #Azure و #Spark جزو پرجستجوترین مهارت‌ها هستند. این داده‌ها به کاربران کمک می‌کند تا بدانند چه مهارت‌هایی در بازار کار بیشتر مورد توجه قرار دارند و بر چه زمینه‌هایی تمرکز بیشتری داشته باشند. همچنین سایت دارای بخشی برای مشاهده روند تغییرات محبوبیت مهارت‌ها در طول زمان است که تصویری دقیق‌تر از تحولات بازار ارائه می‌دهد. 📈
بر اساس تحلیل‌های ارائه‌شده در DataNerd.tech، پردرآمدترین مشاغل 💵 به ترتیب شامل مهندس نرم‌افزار، مهندس یادگیری ماشین و مهندس داده هستند.
از سوی دیگر، گران‌ترین مهارت‌های 💎 بازار عبارتند از #Scala، #Spark، #Snowflake، #Java و #Python که توجه به آن‌ها می‌تواند در افزایش فرصت‌های شغلی و درآمد تأثیر قابل توجهی داشته باشد.
هدف اصلی این سایت، شفاف‌سازی مسیر یادگیری و جلوگیری از هدررفت زمان متخصصان داده در مهارت‌های کم‌ارزش است. DataNerd.tech در مسیر خود به سوی ایجاد یک منبع باز از اطلاعات بازار کار، به کاربران کمک می‌کند تا تصمیمات آگاهانه‌تر و بهینه‌تری برای توسعه مهارت‌های حرفه‌ای خود بگیرند. 🚀
یک حقیقت تلخ : دنیا امروز به مهارت‌های کلاد نیاز بیشتری دارد، اما در ایران، به دلیل محدودیت‌ها، ما بیشتر مجبوریم روی پروژه‌های اپن سورس که امکان اجرا روی سرورهای خودمان را دارند، کار کنیم.
#مهندسی_داده #تحلیل_داده #علم_داده #بازار_کار_داده #هوش_مصنوعی #Data_Engineering #Data_Science #Data_Analytics #Machine_Learning #Career_Growth
👍2
خرید پروژه‌ی متن‌باز Arroyo توسط Cloudflare 🔥
شرکت Cloudflare به‌تازگی اعلام کرده که پروژه‌ی Arroyo، یکی از نوآورانه‌ترین موتورهای پردازش جریان داده، را به مجموعه‌ی خود افزوده است. این پروژه که در سال ۲۰۲۲ با زبان #Rust 🦀 و توسط دو بنیانگذار راه‌اندازی شد، بر تجربه‌ای بی‌نیاز از مدیریت زیرساخت، عملکرد بالا و سادگی در توسعه متمرکز بوده است.
منبع خبر : https://www.arroyo.dev/blog/arroyo-is-joining-cloudflare
🔍 کتابخانه Arroyo : ساده‌سازی پردازش جریان بلادرنگ برای همه ⚙️
پروژه Arroyo یک موتور پردازش جریان (#StreamProcessing) مدرن و متن‌باز است که با هدفی روشن توسعه یافته:
💡 «تبدیل پردازش جریان از یک فناوری پیچیده و لوکس به ابزاری ساده و در دسترس، شبیه نوشتن یک کوئری SQL معمولی برای یک جدول پایگاه‌داده.»
این پروژه با هدف ساده‌سازی توسعه‌ی سیستم‌های پردازش آنی و حذف پیچیدگی‌های زیرساختی ایجاد شده ⚡️ و از فناوری‌های مدرنی مانند Apache Arrow 🏹 و DataFusion 🔗 بهره می‌برد تا عملکرد بالا و کارایی حافظه را تضمین کند.
✨ مهم‌ترین قابلیت‌های Arroyo:
✅ پشتیبانی کامل از SQL با بیش از ۳۰۰ تابع توکار برای تحلیل‌های زمانی، پنجره‌ای و آماری
✅ دقت بالا با Exactly-Once Semantics حتی در صورت بروز خطا یا دریافت داده‌های نامرتب
✅ پشتیبانی از انواع پنجره‌ها (گروه‌بندی زمانی رخدادها): sliding، tumbling و session ⏱️
✅ اتصال به منابع متنوع مانند #Kafka 🧩، #Redis 🔴، #RabbitMQ 🐰 و CDC
✅ مقیاس‌پذیری برای پردازش میلیون‌ها رویداد در ثانیه ⚡️
✅ پشتیبانی از UDF با #Python 🐍، پروتکل Protobuf و مدیریت TTL در وضعیت‌ها
✅ امکان ساخت lookup tables برای داده‌های جریانی 🧷
📸 برای اینکه دقیقا متوجه شوید منظور از پردازش جریان با Arroyo آنهم فقط به کمک SQL چیست، می‌توانید به عکس‌های پایین این پست دقت کنید.
اکنون با پیوستن Arroyo به زیرساخت گسترده‌ی Cloudflare، کاربران می‌توانند از مزایای ترکیب پردازش آنی SQL (به کمک Arroyo)، ذخیره‌سازی ابری (R2)، صف‌های توزیع‌شده (Queues) و اجرای بدون سرور (Workers) در قالب یک پلتفرم یکپارچه و مقیاس‌پذیر بهره‌مند شوند.
🔓کتابخانه Arroyo همچنان متن‌باز و قابل میزبانی مستقل باقی خواهد ماند، و با حمایت Cloudflare از توسعه‌ی پایدار، افزایش کارایی و رشد جامعه‌ی کاربران خود بهره‌مند خواهد شد.
🚀 برای مهندسان داده، استارتاپ‌ها، مدیران محصول، تحلیل‌گران داده و تیم‌هایی که به‌دنبال جایگزینی سریع‌تر و ساده‌تر برای #ApacheFlink یا سایر ابزارهای پردازش جریان هستند، Arroyo اکنون نه‌تنها یک انتخاب هوشمندانه، بلکه یک بستر قدرتمند برای آینده است.
🦀 همچنین Arroyo نمونه‌ای از موج نوین پروژه‌های مبتنی بر زبان برنامه‌نویسی Rust است؛ زبانی که با امنیت بالا و مدیریت حافظه‌ی بسیار دقیق، در حال گشودن مرزهای تازه‌ای در دنیای زیرساخت‌های داده و پردازش بلادرنگ است.
شرکت Cloudflare به‌تازگی اعلام کرده که پروژه‌ی Arroyo، یکی از نوآورانه‌ترین موتورهای پردازش جریان داده، را به مجموعه‌ی خود افزوده است. این پروژه که در سال ۲۰۲۲ با زبان #Rust 🦀 و توسط دو بنیانگذار راه‌اندازی شد، بر تجربه‌ای بی‌نیاز از مدیریت زیرساخت، عملکرد بالا و سادگی در توسعه متمرکز بوده است.
منبع خبر : https://www.arroyo.dev/blog/arroyo-is-joining-cloudflare
این خرید از دو جهت برای من مهم است:جزییات این خبر و این پروژه را با هم کمی مرور می‌کنیم.
🧠 کلودفلیر با افزودن قابلیت پردازش جریان با SQL 📊 به سرویس‌هایی مثل R2 ، Workers ⚙️ و Queues ، یک گام مهم به‌سوی ساخت پلتفرم ابری کامل، مقیاس‌پذیر و بی‌نیاز از مدیریت زیرساخت برداشته است—رقابتی جدی برای #AWS و #GoogleCloud.
🧠 پروژه‌ی متن‌باز Arroyo تنها با تلاش دو نفر در ۲۰۲۲ آغاز شد و امروز توسط یکی از بزرگ‌ترین شرکت‌های اینترنتی خریداری شده است؛ نمونه‌ای الهام‌بخش از اینکه تیم‌های کوچک هم می‌توانند به موفقیت‌های بزرگ برسند. 🚀
🔍 کتابخانه Arroyo : ساده‌سازی پردازش جریان بلادرنگ برای همه ⚙️
پروژه Arroyo یک موتور پردازش جریان (#StreamProcessing) مدرن و متن‌باز است که با هدفی روشن توسعه یافته:
💡 «تبدیل پردازش جریان از یک فناوری پیچیده و لوکس به ابزاری ساده و در دسترس، شبیه نوشتن یک کوئری SQL معمولی برای یک جدول پایگاه‌داده.»
این پروژه با هدف ساده‌سازی توسعه‌ی سیستم‌های پردازش آنی و حذف پیچیدگی‌های زیرساختی ایجاد شده ⚡️ و از فناوری‌های مدرنی مانند Apache Arrow 🏹 و DataFusion 🔗 بهره می‌برد تا عملکرد بالا و کارایی حافظه را تضمین کند.
✨ مهم‌ترین قابلیت‌های Arroyo:
✅ پشتیبانی کامل از SQL با بیش از ۳۰۰ تابع توکار برای تحلیل‌های زمانی، پنجره‌ای و آماری
✅ دقت بالا با Exactly-Once Semantics حتی در صورت بروز خطا یا دریافت داده‌های نامرتب
✅ پشتیبانی از انواع پنجره‌ها (گروه‌بندی زمانی رخدادها): sliding، tumbling و session ⏱️
✅ اتصال به منابع متنوع مانند #Kafka 🧩، #Redis 🔴، #RabbitMQ 🐰 و CDC
✅ مقیاس‌پذیری برای پردازش میلیون‌ها رویداد در ثانیه ⚡️
✅ پشتیبانی از UDF با #Python 🐍، پروتکل Protobuf و مدیریت TTL در وضعیت‌ها
✅ امکان ساخت lookup tables برای داده‌های جریانی 🧷
📸 برای اینکه دقیقا متوجه شوید منظور از پردازش جریان با Arroyo آنهم فقط به کمک SQL چیست، می‌توانید به عکس‌های پایین این پست دقت کنید.
اکنون با پیوستن Arroyo به زیرساخت گسترده‌ی Cloudflare، کاربران می‌توانند از مزایای ترکیب پردازش آنی SQL (به کمک Arroyo)، ذخیره‌سازی ابری (R2)، صف‌های توزیع‌شده (Queues) و اجرای بدون سرور (Workers) در قالب یک پلتفرم یکپارچه و مقیاس‌پذیر بهره‌مند شوند.
🔓کتابخانه Arroyo همچنان متن‌باز و قابل میزبانی مستقل باقی خواهد ماند، و با حمایت Cloudflare از توسعه‌ی پایدار، افزایش کارایی و رشد جامعه‌ی کاربران خود بهره‌مند خواهد شد.
🚀 برای مهندسان داده، استارتاپ‌ها، مدیران محصول، تحلیل‌گران داده و تیم‌هایی که به‌دنبال جایگزینی سریع‌تر و ساده‌تر برای #ApacheFlink یا سایر ابزارهای پردازش جریان هستند، Arroyo اکنون نه‌تنها یک انتخاب هوشمندانه، بلکه یک بستر قدرتمند برای آینده است.
🦀 همچنین Arroyo نمونه‌ای از موج نوین پروژه‌های مبتنی بر زبان برنامه‌نویسی Rust است؛ زبانی که با امنیت بالا و مدیریت حافظه‌ی بسیار دقیق، در حال گشودن مرزهای تازه‌ای در دنیای زیرساخت‌های داده و پردازش بلادرنگ است.
www.arroyo.dev
Arroyo is joining Cloudflare
Arroyo has been acquired by Cloudflare to bring serverless SQL stream processing to the Cloudflare Developer Platfrorm, integrated with Queues, Workers, and R2. The Arroyo Engine will remain open-source and self-hostable.
راهنمای حرفه‌ای ساخت پایپ‌لاین‌های ETL/ELT با Apache Airflow
📘 نگاهی خلاصه به ایبوک ۴۴ صفحه‌ای Astronomer
در سال‌های اخیر، Apache Airflow به استانداردی در حوزه‌ی مدیریت وظایف زمان‌بندی‌شده و ارکستراسیون داده‌ها تبدیل شده است. نسخه‌ی ۳ این ابزار، با ویژگی‌های حرفه‌ای‌تری همچون:
✅ پشتیبانی از Multi-DAG Deployment
✅ اجرای مبتنی بر event از طریق Triggerer
✅ قابلیت DAG Versioning
✅ مصرف مستقیم از Kafka
✅ امکان XCom backendهای سفارشی
✅ Dynamic Task Mapping و Data-driven Scheduling
آن را به انتخابی قدرتمند برای محیط‌های پیچیده داده‌ای و تولیدی تبدیل کرده است.
🔍 اخیراً شرکت Astronomer که خدمات Airflow در فضای ابری را ارائه می‌دهد، یک راهنمای جامع ۴۴ صفحه‌ای با عنوان Best Practices for ETL and ELT Pipelines with Apache Airflow منتشر کرده است که شامل نکات کاربردی و به‌روز برای ساخت پایپ‌لاین‌های حرفه‌ای است.
🗂 خلاصه فهرست مطالب ایبوک:
📌 مفاهیم پایه‌ای
تعریف ETL و ELT، بررسی تفاوت‌ها و سناریوهای ترکیبی (ETLT)
📌 تصمیمات مهم معماری
انتخاب بین XCom یا storage خارجی، اجرای محاسبات درون Airflow یا بیرون، انتخاب اپراتورها، بررسی کیفیت داده
📌 بهترین شیوه‌های نوشتن DAG
ساختار اتمی، idempotent و ماژولار — جلوگیری از top-level code — تنظیم Retry — پیاده‌سازی CI/CD و تست
📌 مقیاس‌پذیری و محیط اجرا
تنظیمات مقیاس در سطح DAG، تسک و محیط — توصیه‌های زیرساختی برای استقرار تولیدی
📌 ویژگی‌های حرفه‌ای Airflow
• امکان Dynamic Task Mapping
• تولید DAGها به‌صورت برنامه‌نویسی‌شده
• امکان Task Group ماژولار
• زمان‌بندی مبتنی بر Dataset
• مدیریت فضای ذخیره سازی - Airflow Object Storage
• استفاده از Kafka و قابلیت DAG Versioning
📌 اتصالات و Providerهای مهم
مروری بر AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Spark, Ray, PostgreSQL و Cosmos برای dbt
📌 چک‌لیست نهایی + معرفی Astronomer
چک‌لیستی کامل برای ارزیابی پایپ‌لاین‌ها و مرور امکانات پلتفرم Astronomer
📥 دانلود فایل PDF در پست بعدی 👇
#ApacheAirflow #Kafka #ETL #ELT #DataEngineering #OpenSource #Python #مهندسی_داده #پایپ‌لاین_داده #Airflow3
📘 نگاهی خلاصه به ایبوک ۴۴ صفحه‌ای Astronomer
در سال‌های اخیر، Apache Airflow به استانداردی در حوزه‌ی مدیریت وظایف زمان‌بندی‌شده و ارکستراسیون داده‌ها تبدیل شده است. نسخه‌ی ۳ این ابزار، با ویژگی‌های حرفه‌ای‌تری همچون:
✅ پشتیبانی از Multi-DAG Deployment
✅ اجرای مبتنی بر event از طریق Triggerer
✅ قابلیت DAG Versioning
✅ مصرف مستقیم از Kafka
✅ امکان XCom backendهای سفارشی
✅ Dynamic Task Mapping و Data-driven Scheduling
آن را به انتخابی قدرتمند برای محیط‌های پیچیده داده‌ای و تولیدی تبدیل کرده است.
یکی از رایج‌ترین کاربردهای Airflow، ساخت پایپ‌لاین‌های ETL/ELT است. اما در دنیای امروز با حجم بالای داده، معماری‌های پیچیده و نیاز به مقیاس‌پذیری بالا، پیاده‌سازی این پایپ‌لاین‌ها به‌گونه‌ای که قابل‌اعتماد، مانیتورپذیر و توسعه‌پذیر باشند، چالش‌برانگیز شده است.
🔍 اخیراً شرکت Astronomer که خدمات Airflow در فضای ابری را ارائه می‌دهد، یک راهنمای جامع ۴۴ صفحه‌ای با عنوان Best Practices for ETL and ELT Pipelines with Apache Airflow منتشر کرده است که شامل نکات کاربردی و به‌روز برای ساخت پایپ‌لاین‌های حرفه‌ای است.
🗂 خلاصه فهرست مطالب ایبوک:
📌 مفاهیم پایه‌ای
تعریف ETL و ELT، بررسی تفاوت‌ها و سناریوهای ترکیبی (ETLT)
📌 تصمیمات مهم معماری
انتخاب بین XCom یا storage خارجی، اجرای محاسبات درون Airflow یا بیرون، انتخاب اپراتورها، بررسی کیفیت داده
📌 بهترین شیوه‌های نوشتن DAG
ساختار اتمی، idempotent و ماژولار — جلوگیری از top-level code — تنظیم Retry — پیاده‌سازی CI/CD و تست
📌 مقیاس‌پذیری و محیط اجرا
تنظیمات مقیاس در سطح DAG، تسک و محیط — توصیه‌های زیرساختی برای استقرار تولیدی
📌 ویژگی‌های حرفه‌ای Airflow
• امکان Dynamic Task Mapping
• تولید DAGها به‌صورت برنامه‌نویسی‌شده
• امکان Task Group ماژولار
• زمان‌بندی مبتنی بر Dataset
• مدیریت فضای ذخیره سازی - Airflow Object Storage
• استفاده از Kafka و قابلیت DAG Versioning
📌 اتصالات و Providerهای مهم
مروری بر AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Spark, Ray, PostgreSQL و Cosmos برای dbt
📌 چک‌لیست نهایی + معرفی Astronomer
چک‌لیستی کامل برای ارزیابی پایپ‌لاین‌ها و مرور امکانات پلتفرم Astronomer
📥 دانلود فایل PDF در پست بعدی 👇
#ApacheAirflow #Kafka #ETL #ELT #DataEngineering #OpenSource #Python #مهندسی_داده #پایپ‌لاین_داده #Airflow3
❤1
راهنمای حرفه‌ای ساخت پایپ‌لاین‌های ETL/ELT با Apache Airflow
📘 نگاهی خلاصه به ایبوک ۴۴ صفحه‌ای Astronomer
در سال‌های اخیر، Apache Airflow به استانداردی در حوزه‌ی مدیریت وظایف زمان‌بندی‌شده و ارکستراسیون داده‌ها تبدیل شده است. نسخه‌ی ۳ این ابزار، با ویژگی‌های حرفه‌ای‌تری همچون:
✅ پشتیبانی از Multi-DAG Deployment
✅ اجرای مبتنی بر event از طریق Triggerer
✅ قابلیت DAG Versioning
✅ مصرف مستقیم از Kafka
✅ امکان XCom backendهای سفارشی
✅ امکان Dynamic Task Mapping و Data-driven Scheduling
آن را به انتخابی قدرتمند برای محیط‌های پیچیده داده‌ای و تولیدی تبدیل کرده است.
🔍 اخیراً شرکت Astronomer که خدمات Airflow در فضای ابری را ارائه می‌دهد، یک راهنمای جامع ۴۴ صفحه‌ای با عنوان Best Practices for ETL and ELT Pipelines with Apache Airflow منتشر کرده است که شامل نکات کاربردی و به‌روز برای ساخت پایپ‌لاین‌های حرفه‌ای است.
🗂 خلاصه فهرست مطالب ایبوک:
📌 مفاهیم پایه‌ای
تعریف ETL و ELT، بررسی تفاوت‌ها و سناریوهای ترکیبی (ETLT)
📌 تصمیمات مهم معماری
انتخاب بین XCom یا storage خارجی، اجرای محاسبات درون Airflow یا بیرون، انتخاب اپراتورها، بررسی کیفیت داده
📌 بهترین شیوه‌های نوشتن DAG
ساختار اتمی، idempotent و ماژولار — جلوگیری از top-level code — تنظیم Retry — پیاده‌سازی CI/CD و تست
📌 مقیاس‌پذیری و محیط اجرا
تنظیمات مقیاس در سطح DAG، تسک و محیط — توصیه‌های زیرساختی برای استقرار تولیدی
📌 ویژگی‌های حرفه‌ای Airflow
• امکان Dynamic Task Mapping
• تولید DAGها به‌صورت برنامه‌نویسی‌شده
• امکان Task Group ماژولار
• زمان‌بندی مبتنی بر Dataset
• مدیریت فضای ذخیره سازی - Airflow Object Storage
• استفاده از Kafka و قابلیت DAG Versioning
📌 اتصالات و Providerهای مهم
مروری بر AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Spark, Ray, PostgreSQL و Cosmos برای dbt
📌 چک‌لیست نهایی + معرفی Astronomer
چک‌لیستی کامل برای ارزیابی پایپ‌لاین‌ها و مرور امکانات پلتفرم Astronomer
📥 دانلود فایل PDF در پست بعدی 👇
#ApacheAirflow #Kafka #ETL #ELT #DataEngineering #OpenSource #Python #مهندسی_داده #پایپ‌لاین_داده #Airflow3
📘 نگاهی خلاصه به ایبوک ۴۴ صفحه‌ای Astronomer
در سال‌های اخیر، Apache Airflow به استانداردی در حوزه‌ی مدیریت وظایف زمان‌بندی‌شده و ارکستراسیون داده‌ها تبدیل شده است. نسخه‌ی ۳ این ابزار، با ویژگی‌های حرفه‌ای‌تری همچون:
✅ پشتیبانی از Multi-DAG Deployment
✅ اجرای مبتنی بر event از طریق Triggerer
✅ قابلیت DAG Versioning
✅ مصرف مستقیم از Kafka
✅ امکان XCom backendهای سفارشی
✅ امکان Dynamic Task Mapping و Data-driven Scheduling
آن را به انتخابی قدرتمند برای محیط‌های پیچیده داده‌ای و تولیدی تبدیل کرده است.
یکی از رایج‌ترین کاربردهای Airflow، ساخت پایپ‌لاین‌های ETL/ELT است. اما در دنیای امروز با حجم بالای داده، معماری‌های پیچیده و نیاز به مقیاس‌پذیری بالا، پیاده‌سازی این پایپ‌لاین‌ها به‌گونه‌ای که قابل‌اعتماد، مانیتورپذیر و توسعه‌پذیر باشند، چالش‌برانگیز شده است.
🔍 اخیراً شرکت Astronomer که خدمات Airflow در فضای ابری را ارائه می‌دهد، یک راهنمای جامع ۴۴ صفحه‌ای با عنوان Best Practices for ETL and ELT Pipelines with Apache Airflow منتشر کرده است که شامل نکات کاربردی و به‌روز برای ساخت پایپ‌لاین‌های حرفه‌ای است.
🗂 خلاصه فهرست مطالب ایبوک:
📌 مفاهیم پایه‌ای
تعریف ETL و ELT، بررسی تفاوت‌ها و سناریوهای ترکیبی (ETLT)
📌 تصمیمات مهم معماری
انتخاب بین XCom یا storage خارجی، اجرای محاسبات درون Airflow یا بیرون، انتخاب اپراتورها، بررسی کیفیت داده
📌 بهترین شیوه‌های نوشتن DAG
ساختار اتمی، idempotent و ماژولار — جلوگیری از top-level code — تنظیم Retry — پیاده‌سازی CI/CD و تست
📌 مقیاس‌پذیری و محیط اجرا
تنظیمات مقیاس در سطح DAG، تسک و محیط — توصیه‌های زیرساختی برای استقرار تولیدی
📌 ویژگی‌های حرفه‌ای Airflow
• امکان Dynamic Task Mapping
• تولید DAGها به‌صورت برنامه‌نویسی‌شده
• امکان Task Group ماژولار
• زمان‌بندی مبتنی بر Dataset
• مدیریت فضای ذخیره سازی - Airflow Object Storage
• استفاده از Kafka و قابلیت DAG Versioning
📌 اتصالات و Providerهای مهم
مروری بر AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Spark, Ray, PostgreSQL و Cosmos برای dbt
📌 چک‌لیست نهایی + معرفی Astronomer
چک‌لیستی کامل برای ارزیابی پایپ‌لاین‌ها و مرور امکانات پلتفرم Astronomer
📥 دانلود فایل PDF در پست بعدی 👇
#ApacheAirflow #Kafka #ETL #ELT #DataEngineering #OpenSource #Python #مهندسی_داده #پایپ‌لاین_داده #Airflow3
👍2❤1
شروعی حرفه‌ای برای ورود به دنیای مهندسی داده – رایگان و بین‌المللی🎓
در دنیای امروز، یادگیری مهارت‌های عملی و نزدیک به پروژه‌های واقعی، مهم‌ترین مزیت رقابتی برای ورود به بازار کار حوزه داده است.
اگر شما هم به دنبال فرصتی برای یادگیری ساخت‌یافته، کاربردی، و تحت نظر یک تیم متخصص بین‌المللی هستید، این بوتکمپ رایگان مهندسی داده یک فرصت بی‌نظیر است.
👨🏫 برگزارکننده: Zach Wilson
مؤسس DataExpert.io و از شناخته‌شده‌ترین چهره‌های حوزه داده با بیش از ۱ میلیون دنبال‌کننده در شبکه‌های اجتماعی.
او به‌واسطه تجربه بالا، سادگی در بیان مفاهیم پیچیده، و طراحی مسیرهای یادگیری عملی، توانسته اعتماد هزاران نفر در سراسر دنیا را جلب کند.
🏫 درباره بوتکمپ:
بوتکمپ ۶ هفته‌ای "Community Edition" با هدف توانمندسازی علاقه‌مندان به مهندسی داده، به صورت رایگان و با تمرکز بر مهارت‌های کاربردی برگزار می‌شود.
این برنامه آموزشی، ترکیبی از ویدیوهای آموزشی، تمرین‌های هفتگی با ارزیابی خودکار، پروژه‌های واقعی، و در نهایت صدور مدرک پایان دوره است.
🧠 سرفصل‌های آموزشی:
📚 مدل‌سازی داده‌های بعدی و واقعی – طراحی ساختارهای تحلیلی پیشرفته
📚 پردازش داده‌های کلان با سرعت بالا - Apache Spark و PySpark
📚 ساخت پایپ‌لاین‌های بلادرنگ و مدیریت جریان داده - Apache Flink و Kafka
📚 الگوهای تحلیلی و طراحی شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI)
📚 کیفیت داده و مستندسازی حرفه‌ای مانند Airbnb
📚 مصورسازی داده با Tableau و ارائه اثرگذار یافته‌ها
📚نگهداری و بهبود پایپ‌لاین‌های داده‌ای در محیط واقعی
🎯 چرا این بوتکمپ ارزشمند است؟
🔹 نگاه عملیاتی و واقعی به مسائل مهندسی داده
🔹 طراحی شده توسط تیمی با تجربه بین‌المللی و پروژه‌های کلان
🔹 یادگیری مبتنی بر سناریوهای واقعی شغلی
🔹 مناسب برای افرادی که به‌دنبال مهاجرت شغلی، ارتقای جایگاه کاری یا ورود به بازارهای جهانی هستند
🔹 امکان تعامل با جامعه جهانی مهندسان داده در Discord
🔹 دریافت مدرک پایان دوره به‌صورت رسمی
📥 مراحل ثبت‌نام:
ثبت‌نام رایگان در سایت: learn.dataexpert.io
دریافت هندبوک و تمرین‌ها: https://github.com/DataExpert-io/data-engineer-handbook
عضویت در کامیونیتی و گروه پشتیبانی در دیسکورد: لینک عضویت
ارسال تمرین‌های هفتگی – برای حفظ نظم و یادگیری تدریجی
📌 تا امروز بیش از ۵۰ هزار نفر از سراسر دنیا ثبت‌نام کرده‌اند
🎯 زک ویلسون پیش‌بینی کرده تنها حدود ۵۰۰ نفر به پایان مسیر و دریافت گواهی می‌رسند
اگر دنبال تعهد، رشد حرفه‌ای و یادگیری واقعی هستی، تو هم یکی از آن‌ها باش.
جزو ۱٪ افراد مصمم باش!
#بوتکمپ_داده #مهندسی_داده #DataEngineering #ApacheSpark #Flink #Kafka #SQL #Python #DataQuality #Tableau #آموزش_کاربردی #مدرک_بین‌المللی #ZackWilson #DataExpert #دوره_رایگان #DataCareer
در دنیای امروز، یادگیری مهارت‌های عملی و نزدیک به پروژه‌های واقعی، مهم‌ترین مزیت رقابتی برای ورود به بازار کار حوزه داده است.
اگر شما هم به دنبال فرصتی برای یادگیری ساخت‌یافته، کاربردی، و تحت نظر یک تیم متخصص بین‌المللی هستید، این بوتکمپ رایگان مهندسی داده یک فرصت بی‌نظیر است.
👨🏫 برگزارکننده: Zach Wilson
مؤسس DataExpert.io و از شناخته‌شده‌ترین چهره‌های حوزه داده با بیش از ۱ میلیون دنبال‌کننده در شبکه‌های اجتماعی.
او به‌واسطه تجربه بالا، سادگی در بیان مفاهیم پیچیده، و طراحی مسیرهای یادگیری عملی، توانسته اعتماد هزاران نفر در سراسر دنیا را جلب کند.
🏫 درباره بوتکمپ:
بوتکمپ ۶ هفته‌ای "Community Edition" با هدف توانمندسازی علاقه‌مندان به مهندسی داده، به صورت رایگان و با تمرکز بر مهارت‌های کاربردی برگزار می‌شود.
این برنامه آموزشی، ترکیبی از ویدیوهای آموزشی، تمرین‌های هفتگی با ارزیابی خودکار، پروژه‌های واقعی، و در نهایت صدور مدرک پایان دوره است.
🧠 سرفصل‌های آموزشی:
📚 مدل‌سازی داده‌های بعدی و واقعی – طراحی ساختارهای تحلیلی پیشرفته
📚 پردازش داده‌های کلان با سرعت بالا - Apache Spark و PySpark
📚 ساخت پایپ‌لاین‌های بلادرنگ و مدیریت جریان داده - Apache Flink و Kafka
📚 الگوهای تحلیلی و طراحی شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI)
📚 کیفیت داده و مستندسازی حرفه‌ای مانند Airbnb
📚 مصورسازی داده با Tableau و ارائه اثرگذار یافته‌ها
📚نگهداری و بهبود پایپ‌لاین‌های داده‌ای در محیط واقعی
🎯 چرا این بوتکمپ ارزشمند است؟
🔹 نگاه عملیاتی و واقعی به مسائل مهندسی داده
🔹 طراحی شده توسط تیمی با تجربه بین‌المللی و پروژه‌های کلان
🔹 یادگیری مبتنی بر سناریوهای واقعی شغلی
🔹 مناسب برای افرادی که به‌دنبال مهاجرت شغلی، ارتقای جایگاه کاری یا ورود به بازارهای جهانی هستند
🔹 امکان تعامل با جامعه جهانی مهندسان داده در Discord
🔹 دریافت مدرک پایان دوره به‌صورت رسمی
📥 مراحل ثبت‌نام:
ثبت‌نام رایگان در سایت: learn.dataexpert.io
دریافت هندبوک و تمرین‌ها: https://github.com/DataExpert-io/data-engineer-handbook
عضویت در کامیونیتی و گروه پشتیبانی در دیسکورد: لینک عضویت
ارسال تمرین‌های هفتگی – برای حفظ نظم و یادگیری تدریجی
📌 تا امروز بیش از ۵۰ هزار نفر از سراسر دنیا ثبت‌نام کرده‌اند
🎯 زک ویلسون پیش‌بینی کرده تنها حدود ۵۰۰ نفر به پایان مسیر و دریافت گواهی می‌رسند
اگر دنبال تعهد، رشد حرفه‌ای و یادگیری واقعی هستی، تو هم یکی از آن‌ها باش.
جزو ۱٪ افراد مصمم باش!
#بوتکمپ_داده #مهندسی_داده #DataEngineering #ApacheSpark #Flink #Kafka #SQL #Python #DataQuality #Tableau #آموزش_کاربردی #مدرک_بین‌المللی #ZackWilson #DataExpert #دوره_رایگان #DataCareer
GitHub
GitHub - DataExpert-io/data-engineer-handbook: This is a repo with links to everything you'd ever want to learn about data engineering
This is a repo with links to everything you'd ever want to learn about data engineering - DataExpert-io/data-engineer-handbook
❤1
معرفی Kedro 1.0 — فریمورکی حرفه‌ای برای ساخت پروژه‌های داده‌ای و هوش مصنوعی 🚀
🔍 چالش اصلی:
در پروژه‌های داده‌ای واقعی، داده‌ها از منابع مختلف می‌آیند و مراحل متعددی باید طی شود. بدون چارچوبی منظم، کدها بی‌نظم و غیرقابل نگهداری می‌شوند و همکاری تیمی دشوار می‌شود.
Kedro این مشکلات را اینطور حل می‌کند:
📂 تقسیم پروژه به بخش‌های مستقل و قابل مدیریت
🔄 تعریف دقیق و قابل تکرار جریان‌های کاری (Pipeline)
📚 مدیریت داده‌ها در یک سیستم منسجم به نام DataCatalog
🤝 استانداردسازی برای همکاری آسان‌تر تیمی
📊 ابزارهای بصری برای مشاهده و مدیریت اجرای پروژه
⚙️ امکان توسعه و سازگاری با ابزارهای مختلف
💡 ویژگی‌های کلیدی Kedro 1.0:
نسخه ۱.۰ با بهبودهای فراوانی به شما قدرت می‌دهد تا پروژه‌های پیچیده را با اعتماد اجرا کنید و سریع‌تر توسعه دهید:
🔄 DataCatalog بازطراحی شده: مدیریت داده‌ها به شکلی ساده‌تر و قوی‌تر
🧩 بهبود فضای نام (Namespace): گروه‌بندی و استفاده انعطاف‌پذیرتر داده‌ها
🚀 بهبود رانرها: اجرای بهتر و پایدارتر جریان‌های کاری
📚 مستندات نوین: راهنمایی آسان و به‌روز برای شروع سریع
👁🗨 نمایش وضعیت خط لوله در Kedro Viz: نظارت بصری بر اجرای پروژه
🤖 آماده برای هوش مصنوعی نسل جدید: پشتیبانی از جریان‌های کاری پیشرفته و AI مولد
👥 چه کسانی باید از Kedro استفاده کنند؟
- دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین که دنبال کدی قابل بازتولید و سازمان‌یافته هستند
- مهندسان داده که خطوط لوله داده‌ای پیچیده می‌سازند و مدیریت می‌کنند
- تیم‌ها و سازمان‌هایی که می‌خواهند همکاری و هماهنگی پروژه‌های داده‌ای‌شان را بهبود دهند
- کسانی که وارد حوزه هوش مصنوعی مولد و پروژه‌های نوین داده‌ای می‌شوند
🌟 چرا Kedro 1.0 را انتخاب کنیم؟
با Kedro، پروژه‌های داده‌ای خود را به سطحی کاملاً حرفه‌ای می‌برید:
کدی منظم، قابل تست و مقیاس‌پذیر دارید که به رشد و تغییر پروژه کمک می‌کند و کار تیمی را ساده‌تر می‌کند.
📥 همین امروز شروع کنید!
Kedro ساده نصب می‌شود و جامعه بزرگی پشت آن است.
برای اطلاعات بیشتر و دریافت مستندات به kedro.org مراجعه کنید.
خلاصه در یک نگاه:
📂 ساختاردهی ماژولار پروژه‌ها
🔄 تعریف و مدیریت جریان‌های کاری
📚 DataCatalog پیشرفته
🤝 تسهیل همکاری تیمی
📊 ابزارهای نظارتی و بصری
⚙️ توسعه‌پذیری و سازگاری با ابزارهای نوین
🤖 آماده برای چالش‌های آینده AI
#Kedro #DataScience #MachineLearning #DataEngineering #AI #OpenSource #Python #DataPipeline #MLOps #GenerativeAI
چهارسال پیش هم این پروژه را در سایت مهندسی داده معرفی کردیم :
https://lnkd.in/dbn5pBFH
در دنیای پیچیده داده و یادگیری ماشین، مدیریت پروژه‌های داده‌ای با کدهای پراکنده و مراحل متعدد چالش بزرگی است. Kedro با ارائه ساختاری منظم، به شما کمک می‌کند تا پروژه‌های خود را قابل توسعه، قابل تکرار و قابل اعتماد بسازید.
🔍 چالش اصلی:
در پروژه‌های داده‌ای واقعی، داده‌ها از منابع مختلف می‌آیند و مراحل متعددی باید طی شود. بدون چارچوبی منظم، کدها بی‌نظم و غیرقابل نگهداری می‌شوند و همکاری تیمی دشوار می‌شود.
Kedro این مشکلات را اینطور حل می‌کند:
📂 تقسیم پروژه به بخش‌های مستقل و قابل مدیریت
🔄 تعریف دقیق و قابل تکرار جریان‌های کاری (Pipeline)
📚 مدیریت داده‌ها در یک سیستم منسجم به نام DataCatalog
🤝 استانداردسازی برای همکاری آسان‌تر تیمی
📊 ابزارهای بصری برای مشاهده و مدیریت اجرای پروژه
⚙️ امکان توسعه و سازگاری با ابزارهای مختلف
💡 ویژگی‌های کلیدی Kedro 1.0:
نسخه ۱.۰ با بهبودهای فراوانی به شما قدرت می‌دهد تا پروژه‌های پیچیده را با اعتماد اجرا کنید و سریع‌تر توسعه دهید:
🔄 DataCatalog بازطراحی شده: مدیریت داده‌ها به شکلی ساده‌تر و قوی‌تر
🧩 بهبود فضای نام (Namespace): گروه‌بندی و استفاده انعطاف‌پذیرتر داده‌ها
🚀 بهبود رانرها: اجرای بهتر و پایدارتر جریان‌های کاری
📚 مستندات نوین: راهنمایی آسان و به‌روز برای شروع سریع
👁🗨 نمایش وضعیت خط لوله در Kedro Viz: نظارت بصری بر اجرای پروژه
🤖 آماده برای هوش مصنوعی نسل جدید: پشتیبانی از جریان‌های کاری پیشرفته و AI مولد
👥 چه کسانی باید از Kedro استفاده کنند؟
- دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین که دنبال کدی قابل بازتولید و سازمان‌یافته هستند
- مهندسان داده که خطوط لوله داده‌ای پیچیده می‌سازند و مدیریت می‌کنند
- تیم‌ها و سازمان‌هایی که می‌خواهند همکاری و هماهنگی پروژه‌های داده‌ای‌شان را بهبود دهند
- کسانی که وارد حوزه هوش مصنوعی مولد و پروژه‌های نوین داده‌ای می‌شوند
🌟 چرا Kedro 1.0 را انتخاب کنیم؟
با Kedro، پروژه‌های داده‌ای خود را به سطحی کاملاً حرفه‌ای می‌برید:
کدی منظم، قابل تست و مقیاس‌پذیر دارید که به رشد و تغییر پروژه کمک می‌کند و کار تیمی را ساده‌تر می‌کند.
📥 همین امروز شروع کنید!
Kedro ساده نصب می‌شود و جامعه بزرگی پشت آن است.
برای اطلاعات بیشتر و دریافت مستندات به kedro.org مراجعه کنید.
خلاصه در یک نگاه:
📂 ساختاردهی ماژولار پروژه‌ها
🔄 تعریف و مدیریت جریان‌های کاری
📚 DataCatalog پیشرفته
🤝 تسهیل همکاری تیمی
📊 ابزارهای نظارتی و بصری
⚙️ توسعه‌پذیری و سازگاری با ابزارهای نوین
🤖 آماده برای چالش‌های آینده AI
#Kedro #DataScience #MachineLearning #DataEngineering #AI #OpenSource #Python #DataPipeline #MLOps #GenerativeAI
چهارسال پیش هم این پروژه را در سایت مهندسی داده معرفی کردیم :
https://lnkd.in/dbn5pBFH
❤2