سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کدنویسی تمیز برای مهندسی داده (Data Engineering)

کتاب کدنویسی تمیز برای مهندسی داده (Data Engineering)

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب کدنویسی تمیز برای مهندسی داده (Data Engineering)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: کدنویسی تمیز (Clean Code)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر کدنویسی تمیز (Clean Code)
  • 2. چرا کد تمیز برای مهندسی داده حیاتی است؟
  • 3. هزینه‌های کد نامرتب و کثیف
  • 4. تعریف "کد تمیز" در زمینه مهندسی داده
  • 5. اصول کد قابل خواندن و نگهداری
  • 6. نام‌گذاری معنادار: قوانین عمومی
  • 7. نام‌گذاری متغیرها در مهندسی داده
  • 8. نام‌گذاری توابع و متدها
  • 9. نام‌گذاری کلاس‌ها، ماژول‌ها و پکیج‌ها
  • 10. استفاده از قراردادهای نام‌گذاری سازگار
  • 11. طراحی توابع: کوچک و متمرکز
  • 12. اصل تک مسئولیتی (Single Responsibility Principle) برای توابع
  • 13. آرگومان‌های توابع: هر چه کمتر، بهتر
  • 14. پرهیز از اثرات جانبی (Side Effects) در توابع
  • 15. مدیریت خطا در توابع
  • 16. بازسازی (Refactoring) توابع طولانی
  • 17. کامنت‌ها: نشانه‌ای از شکست؟
  • 18. چه زمانی کامنت بنویسیم؟
  • 19. کد خود-توضیح دهنده (Self-Documenting Code)
  • 20. فرمت‌بندی کد و راهنماهای سبک (Style Guides)
  • 21. کلاس‌ها و آبجکت‌ها: مفاهیم پایه
  • 22. اصل تک مسئولیتی (SRP) برای کلاس‌ها در مهندسی داده
  • 23. اصل باز/بسته (Open/Closed Principle)
  • 24. همبستگی (Cohesion) و ارتباط (Coupling)
  • 25. طراحی ماژولار برای پایپ‌لاین‌های داده
  • 26. جداسازی مسئولیت‌ها (Separation of Concerns) در مهندسی داده
  • 27. ساختارهای داده: انتخاب صحیح برای کد تمیز
  • 28. پیاده‌سازی تمیز ساختارهای داده
  • 29. مدیریت خطا: استثناها (Exceptions) در مقابل کدهای بازگشتی
  • 30. استراتژی‌های قوی مدیریت خطا
  • 31. لاگ‌نویسی (Logging): اولین خط دفاعی
  • 32. لاگ‌نویسی ساختاریافته برای پایپ‌لاین‌های داده
  • 33. پیکربندی موثر لاگ‌نویسی
  • 34. برنامه‌نویسی دفاعی (Defensive Programming) در مهندسی داده
  • 35. رسیدگی به موارد خاص (Edge Cases) و مقادیر تهی (Nulls)
  • 36. مفهوم Idempotency در عملیات داده
  • 37. تراکنش‌ها (Transactions) و اتمیسیته (Atomicity)
  • 38. اهمیت تست‌نویسی در مهندسی داده
  • 39. مبانی تست واحد (Unit Testing)
  • 40. نوشتن کد قابل تست
  • 41. اصول توسعه مبتنی بر تست (TDD)
  • 42. تست‌نویسی برای منطق تبدیل داده (Data Transformation)
  • 43. تست‌نویسی برای کامپوننت‌های دریافت داده (Data Ingestion)
  • 44. استفاده از Mocking و Stubbing در تست‌های داده
  • 45. تست‌های یکپارچه‌سازی (Integration Testing) برای پایپ‌لاین‌ها
  • 46. تست‌های سرتاسری (End-to-End Testing) جریان‌های داده
  • 47. اعتبارسنجی داده (Data Validation) در تست‌ها
  • 48. خودکارسازی تست‌ها در مهندسی داده
  • 49. Code Smells: شناسایی کدهای نامرتب
  • 50. هنر بازسازی کد (Refactoring)
  • 51. تکنیک‌های بازسازی: استخراج متد/کلاس
  • 52. بازسازی ایمن کدهای قدیمی (Legacy Code)
  • 53. بازسازی برای افزایش خوانایی
  • 54. بازسازی برای بهبود عملکرد (بدون قربانی کردن وضوح)
  • 55. چه زمانی بازسازی کنیم، چه زمانی از نو بنویسیم؟
  • 56. ابزارهای خودکار بازسازی
  • 57. بازبینی کد (Code Reviews) برای اطمینان از تمیزی
  • 58. کدنویسی تمیز برای پایپ‌لاین‌های ETL/ELT
  • 59. ماژولار کردن پایپ‌لاین‌های داده
  • 60. طراحی کامپوننت‌های داده قابل استفاده مجدد
  • 61. منطق تبدیل داده تمیز و شفاف
  • 62. مدیریت صحیح تغییرات شمای داده (Schema Evolution)
  • 63. طراحی مدل داده (Data Model) با رویکرد کد تمیز
  • 64. قراردادهای نام‌گذاری برای مدل‌ها و فیلدهای داده
  • 65. کدنویسی تمیز با Apache Spark: RDDs در مقابل DataFrames
  • 66. کدنویسی به شیوه رایج و اصیل Spark
  • 67. کدنویسی تمیز برای تبدیل‌های PySpark
  • 68. Pandas: عملیات تمیز و کارآمد بر روی داده
  • 69. استفاده از Vectorization در مقابل حلقه‌ها برای Pandas
  • 70. کدنویسی تمیز در کوئری‌های SQL برای انبارهای داده
  • 71. بازسازی کوئری‌های SQL پیچیده
  • 72. رویه‌های ذخیره‌شده (Stored Procedures) و تمیزی کد
  • 73. ارکستراسیون با Airflow: طراحی تمیز DAG
  • 74. ماژولار کردن DAGهای Airflow
  • 75. بهترین شیوه‌ها برای سنسورها (Sensors) و اپراتورها (Operators) در Airflow
  • 76. مدیریت وابستگی‌ها در جریان‌های کاری داده
  • 77. مدیریت محرمانه‌ها (Secrets Management) در پایپ‌لاین‌های داده
  • 78. زیرساخت به عنوان کد (Infrastructure as Code - IaC) برای زیرساخت داده
  • 79. پیکربندی‌های تمیز IaC (مثلاً Terraform/CloudFormation)
  • 80. استقرار خودکار پایپ‌لاین‌های داده
  • 81. یکپارچه‌سازی و استقرار پیوسته (CI/CD) برای مهندسی داده
  • 82. بهترین شیوه‌های کنترل نسخه (Version Control) برای کد داده
  • 83. پیام‌های Commit معنادار
  • 84. استراتژی‌های Branching برای تیم‌های مهندسی داده
  • 85. معیارهای کیفیت کد برای کدبیس‌های داده
  • 86. ابزارهای تحلیل کد ایستا (Static Code Analysis) و لینترها
  • 87. استفاده از Pre-commit Hooks برای تضمین کیفیت کد
  • 88. بهینه‌سازی عملکرد: از منظر کد تمیز
  • 89. پروفایل‌سازی پایپ‌لاین‌های داده برای شناسایی گلوگاه‌ها
  • 90. طراحی برای مقیاس‌پذیری (Scalability) و نگهداری‌پذیری (Maintainability)
  • 91. قابلیت مشاهده (Observability) در پایپ‌لاین‌های داده: نظارت و هشدار
  • 92. پیاده‌سازی تمیز بررسی‌های کیفیت داده
  • 93. حکمرانی داده (Data Governance) و پیامدهای کد تمیز
  • 94. مستندسازی (Documentation) برای پایپ‌لاین‌ها و APIهای داده
  • 95. همکاری و استانداردهای تیمی
  • 96. آموزش اصول کد تمیز به تیم
  • 97. انتخاب زبان‌های برنامه‌نویسی و تأثیر آنها بر کد تمیز
  • 98. الگوهای طراحی (Design Patterns) رایج در مهندسی داده
  • 99. بررسی موردی: اعمال اصول کد تمیز در یک پروژه واقعی
  • 100. آینده کدنویسی تمیز در مهندسی داده

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.