, ,

کتاب مهندسی داده در AWS: آموزش سرویس‌های کلیدی

299,999 تومان399,000 تومان

مهندسی داده در AWS: جهش به سوی متخصص شدن در دیتای ابری! مهندسی داده در AWS: آموزش سرویس‌های کلیدی معرفی دوره آیا به دنبال ورود به دنیای پر رونق مهندسی داده هستید؟ آیا می‌خواهید تخصص خود را در کار با د…

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: مهندسی داده در AWS: آموزش سرویس‌های کلیدی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: مهندسی داده (Data Engineering)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. معرفی مهندسی داده و نقش مهندس داده
  • 2. چرا AWS برای مهندسی داده؟ اکوسیستم و مزایا
  • 3. مفاهیم کلیدی رایانش ابری: IaaS, PaaS, SaaS
  • 4. آشنایی با کنسول مدیریت AWS، ریجن‌ها و Availability Zone ها
  • 5. مدیریت هویت و دسترسی (IAM): کاربران، گروه‌ها، نقش‌ها و پالیسی‌ها
  • 6. مقدمه‌ای بر شبکه در AWS: VPC، زیرشبکه‌ها و گروه‌های امنیتی
  • 7. آشنایی با AWS CLI و SDK: ابزارهای تعامل با AWS
  • 8. مفاهیم پایه داده: Data Lake، Data Warehouse، Data Mart
  • 9. مقایسه ETL، ELT و معماری‌های مدرن داده
  • 10. آشنایی با فرمت‌های داده رایج: CSV, JSON, Parquet, Avro, ORC
  • 11. Amazon S3: سنگ بنای Data Lake
  • 12. ساختار S3: باکت‌ها، اشیاء، پیشوندها و کلیدها
  • 13. کلاس‌های ذخیره‌سازی S3 و مدیریت چرخه حیات (Lifecycle Management)
  • 14. کنترل نسخه (Versioning) و امنیت در S3
  • 15. رویدادهای S3 (S3 Events) و کاربرد آن در پایپلاین‌های داده
  • 16. بهینه‌سازی عملکرد در S3: پارتیشن‌بندی و انتخاب فرمت
  • 17. Amazon RDS: پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای مدیریت‌شده
  • 18. انتخاب انجین مناسب در RDS: PostgreSQL, MySQL, Aurora
  • 19. Read Replicas و Multi-AZ در RDS برای دسترس‌پذیری بالا
  • 20. Amazon DynamoDB: مفاهیم کلیدی NoSQL
  • 21. طراحی مدل داده در DynamoDB: کلیدهای پارتیشن و مرتب‌سازی
  • 22. Amazon Redshift: معرفی انبار داده ابری
  • 23. معماری Redshift: نودهای Leader و Compute
  • 24. Amazon Glacier: آرشیو داده‌های سرد
  • 25. مقایسه راه‌حل‌های ذخیره‌سازی داده در AWS
  • 26. معرفی AWS Glue: سرویس ETL سرورلس
  • 27. AWS Glue Data Catalog: متادیتای مرکزی
  • 28. استفاده از Glue Crawlers برای شناسایی خودکار اسکما
  • 29. ایجاد و اجرای اولین Glue ETL Job با PySpark
  • 30. اسکریپت‌نویسی پیشرفته در Glue: DynamicFrames و Transformations
  • 31. زمان‌بندی و مانیتورینگ Glue Jobs
  • 32. Glue Data Quality: تضمین کیفیت داده‌ها
  • 33. Glue Blueprints و Workflows برای ساخت پایپلاین‌های پیچیده
  • 34. معرفی Amazon EMR (Elastic MapReduce)
  • 35. معماری EMR: کلاسترها، نودهای Master, Core, Task
  • 36. اجرای جاب‌های Spark بر روی EMR
  • 37. تفاوت Glue و EMR: چه زمانی از کدام استفاده کنیم؟
  • 38. بهینه‌سازی هزینه‌ها در EMR با Spot Instances
  • 39. استفاده از EMR Serverless
  • 40. AWS Batch: اجرای وظایف پردازشی دسته‌ای در مقیاس
  • 41. Lambda برای پردازش‌های کوچک و مبتنی بر رویداد
  • 42. اتصال Lambda به S3 Events برای ETL ساده
  • 43. مدیریت وابستگی‌ها (Dependencies) در Lambda Layers
  • 44. مقایسه ابزارهای پردازش دسته‌ای: Glue, EMR, Lambda
  • 45. مفاهیم پردازش جریانی: Windowing, Watermarking
  • 46. معرفی خانواده Amazon Kinesis
  • 47. Amazon Kinesis Data Streams: دریافت و ذخیره داده‌های جریانی
  • 48. Shards و Throughput در Kinesis Data Streams
  • 49. Amazon Kinesis Data Firehose: بارگذاری داده‌های جریانی به مقصد
  • 50. تبدیل فرمت داده در Kinesis Data Firehose
  • 51. Amazon Kinesis Data Analytics برای تحلیل آنی داده‌ها
  • 52. نوشتن کوئری‌های SQL بر روی داده‌های جریانی
  • 53. یکپارچه‌سازی Kinesis با Lambda برای پردازش Real-time
  • 54. معرفی Amazon MSK (Managed Streaming for Apache Kafka)
  • 55. ساخت و مدیریت کلاستر MSK
  • 56. تفاوت Kinesis و MSK
  • 57. معماری Lambda برای پردازش جریانی: Event Source Mapping
  • 58. طراحی یک پایپلاین داده Real-time از ابتدا تا انتها
  • 59. چرا به ابزار ارکستراسیون نیاز داریم؟
  • 60. معرفی AWS Step Functions برای هماهنگ‌سازی میکروسرویس‌ها و توابع Lambda
  • 61. ساخت یک State Machine ساده در Step Functions
  • 62. الگوهای رایج در Step Functions: موازی‌سازی، انشعاب و مدیریت خطا
  • 63. یکپارچه‌سازی Step Functions با Glue و EMR
  • 64. معرفی Amazon MWAA (Managed Workflows for Apache Airflow)
  • 65. ساخت و مدیریت محیط Airflow در MWAA
  • 66. نوشتن DAGs برای پایپلاین‌های داده در MWAA
  • 67. مقایسه Step Functions و MWAA
  • 68. Amazon EventBridge: ساخت معماری‌های مبتنی بر رویداد (Event-driven)
  • 69. استفاده از EventBridge برای راه‌اندازی پایپلاین‌های داده
  • 70. Amazon Athena: کوئری سرورلس بر روی S3 Data Lake
  • 71. بهینه‌سازی عملکرد کوئری در Athena: پارتیشن‌بندی و فشرده‌سازی
  • 72. کار با داده‌های پیچیده (JSON, Structs) در Athena
  • 73. Redshift Spectrum: کوئری زدن بر روی S3 از داخل Redshift
  • 74. بارگذاری داده‌ها به Redshift: دستور COPY
  • 75. بهینه‌سازی عملکرد در Redshift: Distribution و Sort Keys
  • 76. Amazon QuickSight: هوش تجاری و مصورسازی داده
  • 77. ساخت داشبوردهای تعاملی در QuickSight
  • 78. اتصال QuickSight به منابع داده مختلف (S3, Redshift, RDS)
  • 79. Amazon OpenSearch Service (Elasticsearch سابق) برای تحلیل لاگ‌ها
  • 80. مدل مسئولیت مشترک (Shared Responsibility Model) در AWS
  • 81. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون (At Rest) با AWS KMS
  • 82. رمزنگاری داده‌ها در حین انتقال (In-Transit) با SSL/TLS
  • 83. پالیسی‌های IAM پیشرفته برای سرویس‌های داده
  • 84. استفاده از VPC Endpoints برای دسترسی امن به سرویس‌ها
  • 85. معرفی AWS Lake Formation برای ساخت و مدیریت Data Lake امن
  • 86. کنترل دسترسی به جداول و ستون‌ها با Lake Formation
  • 87. AWS CloudTrail: ردیابی تمام فراخوانی‌های API
  • 88. Amazon CloudWatch: مانیتورینگ، لاگ‌ها و آلارم‌ها
  • 89. مانیتورینگ عملکرد پایپلاین‌های داده با CloudWatch Metrics
  • 90. مدیریت هزینه‌ها: AWS Budgets و Cost Explorer
  • 91. زیرساخت به عنوان کد (IaC) با AWS CloudFormation
  • 92. تعریف یک پایپلاین داده ساده با CloudFormation
  • 93. استفاده از Terraform برای مدیریت زیرساخت داده
  • 94. CI/CD برای پایپلاین‌های داده با AWS CodePipeline و CodeBuild
  • 95. تست خودکار برای کدهای ETL
  • 96. مفهوم Data Mesh و پیاده‌سازی آن در AWS
  • 97. آشنایی با AWS Data Exchange برای استفاده از داده‌های شخص ثالث
  • 98. یکپارچه‌سازی مهندسی داده با یادگیری ماشین: نقش Amazon SageMaker
  • 99. مطالعه موردی: ساخت یک Data Lake مدرن در AWS
  • 100. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک پلتفرم تحلیل Real-time





مهندسی داده در AWS: جهش به سوی متخصص شدن در دیتای ابری!


مهندسی داده در AWS: آموزش سرویس‌های کلیدی

معرفی دوره

آیا به دنبال ورود به دنیای پر رونق مهندسی داده هستید؟ آیا می‌خواهید تخصص خود را در کار با داده‌ها در مقیاس بزرگ ارتقا دهید؟ با دوره جامع “مهندسی داده در AWS: آموزش سرویس‌های کلیدی” فرصتی بی‌نظیر برای یادگیری و تسلط بر ابزارها و تکنیک‌های مورد نیاز برای موفقیت در این حوزه را خواهید داشت.

این دوره به شما کمک می‌کند تا با استفاده از سرویس‌های قدرتمند Amazon Web Services (AWS)، زیرساخت‌های داده‌ای مقیاس‌پذیر و کارآمد را طراحی، پیاده‌سازی و مدیریت کنید. از جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌ها گرفته تا پردازش و تحلیل، همه چیز را به صورت عملی و گام به گام خواهید آموخت.

فرصت را از دست ندهید و همین امروز در این دوره ثبت نام کنید تا آینده شغلی خود را متحول سازید! با مهارت‌هایی که در این دوره کسب می‌کنید، به یک مهندس داده حرفه‌ای تبدیل خواهید شد که قادر است چالش‌های پیچیده دنیای داده را به راحتی حل کند.

درباره دوره

دوره “مهندسی داده در AWS: آموزش سرویس‌های کلیدی” یک برنامه آموزشی جامع است که به شما دانش و مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک مهندس داده ماهر را ارائه می‌دهد. در این دوره، شما با سرویس‌های کلیدی AWS برای جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، پردازش و تحلیل داده‌ها آشنا خواهید شد. این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که هم برای افراد مبتدی و هم برای افرادی که تجربه محدودی در زمینه مهندسی داده دارند، مناسب باشد.

موضوعات کلیدی

  • معرفی مهندسی داده و نقش آن در سازمان‌ها
  • آشنایی با اکوسیستم AWS و سرویس‌های مرتبط با داده
  • جمع‌آوری داده با استفاده از AWS Kinesis
  • ذخیره‌سازی داده در AWS S3 و AWS RDS
  • پردازش داده با استفاده از AWS EMR و AWS Glue
  • تحلیل داده با استفاده از AWS Athena و AWS Redshift
  • مدیریت پایپ‌لاین‌های داده با استفاده از AWS Step Functions
  • امنیت داده در AWS
  • مانیتورینگ و Logging در AWS
  • بهترین روش‌های مهندسی داده در AWS

مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

  • افرادی که علاقه‌مند به ورود به حوزه مهندسی داده هستند
  • دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مهندسی کامپیوتر، علوم داده و آمار
  • تحلیلگران داده که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ ارتقا دهند
  • متخصصان IT که به دنبال یادگیری سرویس‌های AWS برای مدیریت داده‌ها هستند
  • مهندسان نرم‌افزار که می‌خواهند در پروژه‌های داده محور مشارکت کنند
  • مدیران و کارشناسان کسب و کار که می‌خواهند از داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌های بهتر استفاده کنند

چرا این دوره را بگذرانیم؟

گذراندن دوره “مهندسی داده در AWS: آموزش سرویس‌های کلیدی” مزایای بسیاری برای شما به ارمغان می‌آورد:

  • یادگیری مهارت‌های مورد نیاز بازار کار: مهندسی داده یکی از پرطرفدارترین و پردرآمدترین مشاغل در حوزه فناوری اطلاعات است. با گذراندن این دوره، مهارت‌های لازم برای ورود به این بازار کار رقابتی را کسب خواهید کرد.
  • تسلط بر سرویس‌های کلیدی AWS: AWS به عنوان یکی از پیشروترین پلتفرم‌های ابری در جهان، ابزارهای قدرتمندی برای مهندسی داده ارائه می‌دهد. این دوره به شما کمک می‌کند تا بر این ابزارها تسلط پیدا کنید و از آنها به طور موثر در پروژه‌های خود استفاده کنید.
  • یادگیری عملی و گام به گام: دوره شامل تمرین‌ها و پروژه‌های عملی است که به شما کمک می‌کند تا مفاهیم را به طور کامل درک کرده و تجربه عملی کسب کنید.
  • ارتقای شغلی و افزایش درآمد: با داشتن مهارت‌های مهندسی داده در AWS، فرصت‌های شغلی بهتری خواهید داشت و می‌توانید درآمد خود را افزایش دهید.
  • دسترسی به یک جامعه یادگیری فعال: در این دوره، با سایر دانشجویان و متخصصان در ارتباط خواهید بود و می‌توانید از تجربیات آنها یاد بگیرید.

همین حالا ثبت نام کنید و آینده شغلی خود را تضمین کنید!

سرفصل‌های دوره

این دوره شامل 100 سرفصل جامع است که به طور کامل مباحث مهندسی داده در AWS را پوشش می‌دهد. در اینجا به برخی از مهم‌ترین سرفصل‌ها اشاره می‌کنیم:

  • مقدمه‌ای بر مهندسی داده:
    • تعریف مهندسی داده و نقش آن
    • تفاوت مهندسی داده با علم داده و تحلیل داده
    • معرفی ابزارها و تکنولوژی‌های مورد استفاده در مهندسی داده
    • آشنایی با مفاهیم کلیدی مانند ETL، ELT و Data Warehouse
  • معرفی AWS برای مهندسی داده:
    • مروری بر سرویس‌های AWS
    • آشنایی با AWS S3، AWS EC2، AWS RDS و AWS Lambda
    • معرفی سرویس‌های AWS مخصوص مهندسی داده
    • راه‌اندازی یک حساب AWS و پیکربندی اولیه
  • جمع‌آوری داده با AWS Kinesis:
    • معرفی AWS Kinesis Data Streams، Data Firehose و Data Analytics
    • پیاده‌سازی یک پایپ‌لاین جمع‌آوری داده در AWS Kinesis
    • پردازش داده‌های جریانی با استفاده از AWS Kinesis Data Analytics
    • مانیتورینگ و مدیریت AWS Kinesis
  • ذخیره‌سازی داده در AWS S3:
    • معرفی AWS S3 و مفاهیم کلیدی آن
    • ایجاد و مدیریت Bucketها در AWS S3
    • بارگذاری و دانلود فایل‌ها از AWS S3
    • امنیت و کنترل دسترسی در AWS S3
    • بهینه‌سازی AWS S3 برای ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ
  • پایگاه داده‌های رابطه‌ای در AWS RDS:
    • معرفی AWS RDS و انواع پایگاه داده‌های پشتیبانی شده
    • ایجاد و مدیریت یک پایگاه داده در AWS RDS
    • اتصال به پایگاه داده و اجرای کوئری‌ها
    • پشتیبان‌گیری و بازیابی پایگاه داده در AWS RDS
    • بهینه‌سازی عملکرد پایگاه داده در AWS RDS
  • پردازش داده با AWS EMR و AWS Glue:
    • معرفی AWS EMR و Apache Hadoop
    • راه‌اندازی یک کلاستر EMR
    • پردازش داده با استفاده از Apache Spark در AWS EMR
    • معرفی AWS Glue برای ETL
    • ایجاد Data Catalog با استفاده از AWS Glue
  • تحلیل داده با AWS Athena و AWS Redshift:
    • معرفی AWS Athena برای کوئری‌گیری مستقیم از داده‌ها در S3
    • نوشتن کوئری‌های SQL در AWS Athena
    • معرفی AWS Redshift به عنوان یک Data Warehouse
    • بارگذاری داده در AWS Redshift
    • بهینه‌سازی کوئری‌ها در AWS Redshift
  • پایپ‌لاین‌های داده با AWS Step Functions:
    • معرفی AWS Step Functions برای Orchestration
    • طراحی و پیاده‌سازی یک پایپ‌لاین داده با AWS Step Functions
    • مانیتورینگ و مدیریت AWS Step Functions
  • امنیت داده در AWS:
    • اصول امنیت داده در AWS
    • استفاده از IAM برای مدیریت دسترسی
    • رمزنگاری داده‌ها در حالت استراحت و انتقال
    • اجرای Best Practices امنیتی در AWS
  • مانیتورینگ و Logging در AWS CloudWatch:
    • معرفی AWS CloudWatch
    • جمع‌آوری Metrics و Logs از سرویس‌های AWS
    • ایجاد Alarms برای مانیتورینگ
    • تجزیه و تحلیل Logs با CloudWatch Logs Insights
  • بهینه سازی هزینه در AWS:
    • معرفی ابزارهای مدیریت هزینه AWS
    • استفاده از AWS Cost Explorer و AWS Budgets
    • انتخاب Instance های مناسب EC2
    • بهینه سازی ذخیره سازی در S3
  • مهندسی داده بدون سرور با AWS Lambda:
    • معرفی AWS Lambda
    • ایجاد توابع Lambda برای پردازش داده
    • اجرای ETL بدون سرور
  • استقرار زیرساخت به عنوان کد (Infrastructure as Code) با AWS CloudFormation:
    • معرفی AWS CloudFormation
    • ایجاد Stack های CloudFormation
    • مدیریت زیرساخت AWS با کد
  • سناریو های پیشرفته مهندسی داده:
    • پیاده سازی Data Lake با AWS Lake Formation
    • Real-time Analytics
    • پردازش تصویر و ویدئو
    • Machine Learning Pipeline با AWS SageMaker

و ده‌ها سرفصل دیگر که شما را به یک متخصص مهندسی داده در AWS تبدیل خواهد کرد!

همین حالا ثبت نام کنید و به جمع متخصصان مهندسی داده بپیوندید!


📚 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

نوع پلن دوره

تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه, تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه + ویدیوها و پادکست های فارسی توضیحی کتاب ها

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب مهندسی داده در AWS: آموزش سرویس‌های کلیدی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا