🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: معماری نرمافزار: Build data application with data Lake approach
موضوع کلی: برنامه نویسی
موضوع میانی: معماری نرمافزار
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مقدمهای بر معماری نرمافزار و نقش معمار
- 2. معرفی اپلیکیشنهای دادهمحور (Data-Driven Applications)
- 3. چالشهای دادههای حجیم (Big Data) و نیاز به معماریهای جدید
- 4. مقایسه رویکردهای سنتی: پایگاه داده رابطهای در مقابل انبار داده (Data Warehouse)
- 5. معرفی مفهوم دریاچه داده (Data Lake)
- 6. تفاوتهای کلیدی بین دریاچه داده و انبار داده
- 7. مزایا و معایب رویکرد دریاچه داده
- 8. داده، فراداده (Metadata) و اهمیت آن در معماری داده
- 9. مفهوم Schema-on-Read در مقابل Schema-on-Write
- 10. بررسی چرخهی حیات داده (Data Lifecycle)
- 11. معماری لایهای دریاچه داده: Raw, Cleansed, Curated
- 12. منطقه خام (Raw/Bronze Zone): اصول و طراحی
- 13. منطقه پاکسازیشده (Cleansed/Silver Zone): تبدیل و استانداردسازی
- 14. منطقه آماده مصرف (Curated/Gold Zone): تجمیع و بهینهسازی برای تحلیل
- 15. الگوهای دریافت داده (Data Ingestion): دستهای (Batch)
- 16. الگوهای دریافت داده (Data Ingestion): جریانی (Streaming)
- 17. الگوهای دریافت داده: Change Data Capture (CDC)
- 18. انتخاب فرمت فایل مناسب: Parquet, Avro, ORC
- 19. فشردهسازی دادهها در دریاچه داده
- 20. پارتیشنبندی دادهها (Data Partitioning) برای بهینهسازی کوئری
- 21. مدیریت فراداده (Metadata Management) و کاتالوگ داده (Data Catalog)
- 22. نقش کاتالوگ داده در کشف و استفاده از دادهها
- 23. پردازش دادهها: مفهوم ETL در مقابل ELT
- 24. اصول کیفیت داده (Data Quality) در دریاچه داده
- 25. حاکمیت داده (Data Governance): مقدمهای بر اصول اولیه
- 26. امنیت داده در لایههای مختلف دریاچه داده
- 27. مفاهیم اسید (ACID) و چالشهای آن در دریاچه داده
- 28. معرفی Lakehouse: ترکیب بهترینهای Data Lake و Data Warehouse
- 29. آشنایی با فرمتهای جدولی: Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi
- 30. نقش Delta Lake در افزودن قابلیتهای تراکنشی به Data Lake
- 31. مدیریت Schema Evolution در دریاچه داده
- 32. انتخاب پلتفرم ابری: AWS vs Azure vs GCP
- 33. ذخیرهسازی شیء (Object Storage): معرفی Amazon S3
- 34. ذخیرهسازی شیء (Object Storage): معرفی Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2
- 35. ذخیرهسازی شیء (Object Storage): معرفی Google Cloud Storage
- 36. ابزارهای دریافت داده دستهای: Apache Sqoop, AWS DMS
- 37. ابزارهای دریافت داده جریانی: Apache Kafka
- 38. ابزارهای دریافت داده جریانی: Amazon Kinesis
- 39. ابزارهای هماهنگسازی و انتقال داده: Apache NiFi
- 40. موتور پردازش داده توزیعشده: Apache Spark – معماری و مفاهیم اصلی
- 41. کار با DataFrameها در Apache Spark
- 42. پردازش جریانی با Spark Structured Streaming
- 43. موتور پردازش داده توزیعشده: Apache Flink
- 44. ابزارهای ارکستراسیون (Orchestration): Apache Airflow
- 45. طراحی DAG در Apache Airflow برای پایپلاینهای داده
- 46. ابزارهای ارکستراسیون جایگزین: Prefect و Dagster
- 47. موتورهای کوئری توزیعشده: Presto و Trino
- 48. سرویسهای کوئری Serverless: Amazon Athena
- 49. سرویسهای کوئری Serverless: Azure Synapse Serverless SQL
- 50. سرویسهای مدیریتشده Spark: AWS EMR, Databricks, Azure Synapse
- 51. معرفی Databricks و پلتفرم Lakehouse آن
- 52. ابزارهای کاتالوگ داده: AWS Glue Data Catalog
- 53. ابزارهای کاتالوگ داده متنباز: Amundsen و DataHub
- 54. ابزارهای هوش تجاری (BI) سازگار با Data Lake: Tableau, Power BI
- 55. اتصال ابزارهای BI به موتورهای کوئری مانند Trino
- 56. زیرساخت به عنوان کد (IaC) برای معماری داده: Terraform
- 57. کانتینرسازی (Containerization) با Docker برای اپلیکیشنهای داده
- 58. ارکستراسیون کانتینرها با Kubernetes در اکوسیستم داده
- 59. مدیریت وابستگیها و محیطهای پایتون برای پروژههای داده
- 60. آشنایی با فرمت Apache Arrow و اهمیت آن در بهینهسازی انتقال داده
- 61. گام اول: تعریف نیازمندیهای کسبوکار و موارد استفاده (Use Cases)
- 62. طراحی معماری مرجع (Reference Architecture) برای یک Data Lake
- 63. انتخاب تکنولوژیها (Tech Stack) بر اساس نیازمندیها
- 64. طراحی ساختار پوشهها و پارتیشنبندی در Object Storage
- 65. پیادهسازی پایپلاین دریافت داده دستهای از پایگاهدادههای رابطهای
- 66. پیادهسازی پایپلاین دریافت داده جریانی از لاگهای اپلیکیشن
- 67. پیادهسازی فرآیندهای پاکسازی و اعتبارسنجی داده (Cleansing & Validation)
- 68. استراتژیهای مدیریت دادههای ناقص و ناسازگار (Bad Records)
- 69. طراحی و پیادهسازی تبدیلهای داده از لایه Silver به Gold
- 70. ساخت جداول تجمیعی (Aggregate Tables) و بهینهسازی برای داشبوردها
- 71. پیادهسازی امنیت: مدیریت دسترسی با IAM (Identity and Access Management)
- 72. رمزنگاری دادهها در حالت سکون (At Rest) و در حال انتقال (In Transit)
- 73. پیادهسازی کاتالوگ داده و ثبت فرادادههای فنی و کسبوکار
- 74. خودکارسازی فرآیندهای کشف شمای داده (Schema Discovery)
- 75. تست پایپلاینهای داده: تست واحد، تست یکپارچهسازی و تست کیفیت داده
- 76. پیادهسازی Data Quality Checks با ابزارهایی مانند Great Expectations
- 77. استراتژیهای مدیریت هزینه در پلتفرمهای ابری
- 78. بهینهسازی هزینههای ذخیرهسازی (Storage Cost Optimization)
- 79. بهینهسازی هزینههای پردازش (Compute Cost Optimization)
- 80. مستندسازی معماری و پایپلاینهای داده
- 81. اتصال ابزارهای BI و داشبورد به لایه Gold
- 82. ساخت یک API سرویسدهی داده (Data Serving API) بر روی Data Lake
- 83. معماری برای کاربردهای یادگیری ماشین (Machine Learning)
- 84. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) در مقیاس بزرگ با Spark
- 85. ساخت و مدیریت یک Feature Store بر روی Data Lake
- 86. آموزش مدلهای ML با دادههای موجود در Data Lake
- 87. استقرار (Deployment) و سرویسدهی مدلهای ML
- 88. پیادهسازی یک اپلیکیشن تحلیلی Real-time
- 89. مفهوم Data as a Product و ارائه داده به تیمهای دیگر
- 90. ایجاد Sandbox برای تحلیلگران و دانشمندان داده
- 91. پیادهسازی کامل حاکمیت داده: نقشها، سیاستها و فرآیندها
- 92. ردیابی تبار داده (Data Lineage) از منبع تا مصرف
- 93. مشاهدهپذیری داده (Data Observability): نظارت بر سلامت پایپلاینها
- 94. مدیریت چرخه عمر داده (Data Lifecycle Management) و بایگانی
- 95. پیادهسازی CI/CD برای پایپلاینهای داده (DataOps)
- 96. معماری Data Mesh: اصول و تفاوت آن با Data Lake متمرکز
- 97. بررسی یک مطالعه موردی (Case Study): ساخت Data Lake برای یک شرکت تجارت الکترونیک
- 98. بررسی یک مطالعه موردی (Case Study): مهاجرت از انبار داده سنتی به Lakehouse
- 99. روندهای آینده در معماری داده: Real-time Analytics و AI/ML
- 100. جمعبندی دوره و نقشه راه برای تبدیل شدن به یک معمار داده
معماری نرمافزار: کلید ساخت اپلیکیشنهای داده محور با رویکرد Data Lake
دنیای امروز، دنیای دادههاست. شرکتهایی که بتوانند از دادههای خود به درستی استفاده کنند، یک قدم از رقبا جلوتر هستند. اما جمعآوری و تحلیل دادهها به تنهایی کافی نیست. شما به یک معماری نرمافزاری قدرتمند نیاز دارید تا بتوانید از این دادهها به بهترین نحو استفاده کنید و اپلیکیشنهای داده محور کارآمد و مقیاسپذیر بسازید.
آیا میخواهید در ساخت اپلیکیشنهای داده محور پیشرو باشید؟ آیا به دنبال یادگیری نحوه استفاده از Data Lake برای مدیریت و پردازش حجم عظیمی از دادهها هستید؟ دوره آموزشی “معماری نرمافزار: Build data application with data Lake approach” دقیقاً همان چیزی است که به آن نیاز دارید!
در این دوره جامع، شما با اصول و مبانی معماری نرمافزار آشنا میشوید و میآموزید که چگونه یک Data Lake را طراحی و پیادهسازی کنید. همچنین، نحوه ساخت اپلیکیشنهای داده محور با استفاده از Data Lake را به صورت عملی و گام به گام فرا خواهید گرفت. با شرکت در این دوره، شما به یک متخصص معماری نرمافزار تبدیل خواهید شد و میتوانید به راحتی در پروژههای بزرگ و پیچیده دادهمحور شرکت کنید.
درباره دوره
این دوره آموزشی به شما کمک میکند تا درک عمیقی از معماری نرمافزار، به ویژه در زمینه Data Lake و اپلیکیشنهای داده محور پیدا کنید. ما با استفاده از روشهای آموزشی مدرن و پروژههای عملی، شما را برای ورود به بازار کار آماده میکنیم. در طول دوره، شما با ابزارها و تکنولوژیهای روز دنیا کار خواهید کرد و مهارتهای لازم برای ساخت اپلیکیشنهای داده محور کارآمد و مقیاسپذیر را کسب خواهید کرد.
موضوعات کلیدی دوره
- مبانی معماری نرمافزار
- اصول طراحی Data Lake
- انتخاب تکنولوژیهای مناسب برای Data Lake
- مدیریت و پردازش دادهها در Data Lake
- ساخت اپلیکیشنهای داده محور با استفاده از Data Lake
- امنیت Data Lake
- مقیاسپذیری Data Lake
- بهترین روشها در معماری نرمافزار و Data Lake
- Case Study: بررسی پروژههای موفق Data Lake
- آینده معماری نرمافزار و Data Lake
مخاطبان دوره
این دوره برای افراد زیر مناسب است:
- توسعهدهندگان نرمافزار که میخواهند مهارتهای خود را در زمینه معماری نرمافزار و Data Lake ارتقا دهند.
- معماران نرمافزار که به دنبال یادگیری روشهای نوین در طراحی و پیادهسازی اپلیکیشنهای داده محور هستند.
- مهندسان داده که میخواهند دانش خود را در زمینه Data Lake و مدیریت دادهها گسترش دهند.
- مدیران IT که به دنبال راهکارهای کارآمد برای مدیریت و پردازش حجم عظیمی از دادهها هستند.
- دانشجویان و فارغالتحصیلان رشتههای کامپیوتر و IT که به دنبال ورود به بازار کار در زمینه معماری نرمافزار و Data Lake هستند.
- هر کسی که به معماری نرم افزار و دیتا لیک علاقه مند است.
چرا این دوره را بگذرانیم؟
گذراندن این دوره مزایای بسیاری برای شما خواهد داشت:
- یادگیری مهارتهای پرطرفدار و مورد نیاز بازار کار: معماری نرمافزار و Data Lake از جمله مهارتهای پرطرفدار در دنیای امروز هستند و شرکتها به دنبال افرادی هستند که در این زمینهها تخصص داشته باشند.
- افزایش فرصتهای شغلی: با کسب مهارت در معماری نرمافزار و Data Lake، میتوانید به راحتی در پروژههای بزرگ و پیچیده دادهمحور شرکت کنید و فرصتهای شغلی خود را افزایش دهید.
- افزایش درآمد: متخصصان معماری نرمافزار و Data Lake معمولاً درآمد بالایی دارند و با گذراندن این دوره، میتوانید درآمد خود را نیز افزایش دهید.
- به روز رسانی دانش و مهارتها: این دوره به شما کمک میکند تا دانش و مهارتهای خود را در زمینه معماری نرمافزار و Data Lake به روز نگه دارید و با آخرین تکنولوژیها و روشها آشنا شوید.
- یادگیری عملی و کاربردی: در این دوره، شما نه تنها با مفاهیم نظری آشنا میشوید، بلکه با انجام پروژههای عملی، نحوه استفاده از این مفاهیم را نیز فرا خواهید گرفت.
- ارتباط با متخصصان: در این دوره، شما این فرصت را خواهید داشت تا با متخصصان معماری نرمافزار و Data Lake ارتباط برقرار کنید و از تجربیات آنها بهرهمند شوید.
- مدرک معتبر: پس از اتمام دوره، شما مدرک معتبری دریافت خواهید کرد که میتواند به شما در یافتن شغل مورد نظر کمک کند.
سرفصلهای دوره
این دوره شامل بیش از 100 سرفصل جامع است که تمامی جنبههای معماری نرمافزار و Data Lake را پوشش میدهد. در اینجا به برخی از مهمترین سرفصلها اشاره میکنیم:
بخش اول: مبانی معماری نرمافزار
- مقدمهای بر معماری نرمافزار
- الگوهای معماری نرمافزار
- اصول طراحی نرمافزار (SOLID)
- معماری میکروسرویسها
- معماری رویداد محور
- انتخاب معماری مناسب برای پروژه
بخش دوم: Data Lake
- مقدمهای بر Data Lake
- مزایا و معایب Data Lake
- طراحی Data Lake
- انتخاب تکنولوژیهای مناسب برای Data Lake (Hadoop, Spark, Kafka, etc.)
- مدیریت دادهها در Data Lake
- امنیت Data Lake
- مقیاسپذیری Data Lake
بخش سوم: ساخت اپلیکیشنهای داده محور با Data Lake
- مقدمهای بر اپلیکیشنهای داده محور
- استفاده از Data Lake برای ساخت اپلیکیشنهای داده محور
- معماری اپلیکیشنهای داده محور
- انتخاب ابزارها و تکنولوژیهای مناسب برای ساخت اپلیکیشنهای داده محور
- ساخت داشبوردهای داده
- ساخت گزارشهای داده
- ساخت مدلهای یادگیری ماشین
بخش چهارم: مباحث پیشرفته
- Data Governance در Data Lake
- Data Lineage در Data Lake
- Metadata Management در Data Lake
- بهینهسازی Performance Data Lake
- Cost Optimization Data Lake
- Cloud Data Lake (AWS S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage)
و بسیاری سرفصلهای دیگر که در طول دوره به آنها خواهیم پرداخت.
همین امروز ثبتنام کنید و آینده شغلی خود را متحول کنید!
📦 مجموعه شامل:
- ✅ ویدیوهای فارسی
- ✅ پادکست های صوتی فارسی
- ✅ کتاب PDF فارسی
- ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته فارسی خودمونی
- ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته رسمی فارسی
- ✅ کتاب ۱۰۰۰ پرسش و پاسخ ۴ گزینه ای فارسی
📚 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
- ویدیوهای آموزشی فارسی — آموزش قدمبهقدم، کاربردی و قابل فهم
- پادکستهای صوتی فارسی — توضیح مفاهیم کلیدی و نکات تکمیلی
- کتاب PDF فارسی — شامل کلیهٔ سرفصلها و محتوای آموزشی
- کتاب خلاصه نکات ویدیوها و پادکستها – نسخه PDF — مناسب مرور سریع و جمعبندی مباحث
- کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
- کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
-
کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
— هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام. -
کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه PDF (نسخه یادگیری سریع)
— پاسخها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب. -
کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه PDF (نسخه خودآزمایی پایانبخش)
— پاسخها در انتهای هر بخش آمدهاند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری. -
کتاب تمرینهای درست / نادرست (True / False) – نسخه PDF
— مناسب افزایش دقت مفهومی و تشخیص صحیح یا نادرست بودن گزارهها. -
کتاب تمرینهای جای خالی – نسخه PDF
— تقویت یادگیری فعال و تسلط بر مفاهیم و اصطلاحات کلیدی.
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل آموزش تصویری، صوتی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی .
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
- این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود و نسخهٔ چاپی ندارد.
- تمامی فایلها و کتابها کاملاً فارسی هستند.
- توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی ۴۸ ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
- نیازی به درج شماره موبایل نیست؛ اما برای پشتیبانی سریعتر توصیه میشود.
- در صورت بروز مشکل در دانلود با شماره 09395106248 تماس بگیرید.
- اگر پرداخت انجام شده ولی لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی:
واتساپ یا پیامک:
09395106248
تلگرام: @ma_limbs
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.