اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی جریان‌های کاری یکپارچه‌سازی داده با Talend

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی جریان‌های کاری یکپارچه‌سازی داده با Talend

موضوع کلی: مهندسی داده و اتوماسیون فرآیندها

موضوع میانی: ادغام و هماهنگ‌سازی داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یکپارچه‌سازی داده‌ها در ایران
• 2. مبانی مهندسی داده و اتوماسیون
• 3. نقش Talend در اکوسیستم داده‌ای
• 4. مفاهیم کلیدی ETL و ELT
• 5. معماری Talend و اجزای اصلی
• 6. نصب و پیکربندی محیط Talend Studio
• 7. آشنایی با Job Designer و اجزای آن
• 8. ایجاد اولین Job برای انتقال داده
• 9. اتصال به منابع داده‌ای رایج در ایران
• 10. پایگاه‌های داده رابطه‌ای (SQL)
• 11. اتصال به سیستم‌های فایل (CSV, Excel)
• 12. کار با داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
• 13. تبدیل داده‌ها با استفاده از کامپوننت‌های Talend
• 14. پاکسازی و اعتبارسنجی داده‌ها
• 15. استانداردسازی فرمت‌های داده
• 16. تلفیق داده‌ها از منابع مختلف
• 17. مدیریت داده‌های تکراری و ناسازگار
• 18. استفاده از کامپوننت‌های پیشرفته تبدیل
• 19. توابع و عبارات در Talend
• 20. کار با تاریخ و زمان در داده‌ها
• 21. اعداد و محاسبات در Talend
• 22. رشته‌ها و عملیات متنی
• 23. کار با مقادیر Null و مقادیر خالی
• 24. مقدمه‌ای بر اتوماسیون فرآیندهای داده
• 25. طراحی جریان‌های کاری (Workflows)
• 26. زمان‌بندی اجرای Jobها
• 27. مدیریت خطا و گزارش‌گیری در Talend
• 28. استفاده از Exception Handling
• 29. لاگ‌گیری و مانیتورینگ Jobها
• 30. نکات امنیتی در یکپارچه‌سازی داده‌ها
• 31. مدیریت دسترسی‌ها در Talend
• 32. رمزنگاری داده‌ها در حین انتقال
• 33. یکپارچه‌سازی داده‌ها با سرویس‌های وب (SOAP, REST)
• 34. کار با APIهای داخلی و خارجی
• 35. پروتکل‌های انتقال داده امن (SFTP)
• 36. آشنایی با مفاهیم Data Governance
• 37. اهمیت کیفیت داده در سازمان‌ها
• 38. اصول طراحی مدل داده‌ای مناسب
• 39. یکپارچه‌سازی داده‌های حجیم (Big Data)
• 40. مقدمه‌ای بر Hadoop و اکوسیستم آن
• 41. استفاده از Talend با HDFS و Hive
• 42. کار با Spark از طریق Talend
• 43. یکپارچه‌سازی داده‌های NoSQL
• 44. پایگاه‌های داده NoSQL رایج
• 45. اتصال به MongoDB از طریق Talend
• 46. کار با Cassandra و Redis
• 47. مفاهیم Data Warehousing
• 48. طراحی اسکیمای ستاره‌ای (Star Schema)
• 49. طراحی اسکیمای دانه‌برفی (Snowflake Schema)
• 50. فرآیندهای بارگذاری تدریجی (Incremental Load)
• 51. استفاده از ابزارهای BI با Talend
• 52. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (BI)
• 53. اتصال Talend به ابزارهای BI
• 54. بهینه‌سازی عملکرد Jobهای Talend
• 55. تکنیک‌های Partitioning
• 56. استفاده از Caching
• 57. تحلیل و شناسایی گلوگاه‌های عملکرد
• 58. مروری بر چرخه حیات داده
• 59. مدیریت داده‌های حساس و محرمانه
• 60. رعایت قوانین حفاظت از داده‌ها در ایران
• 61. پیمان‌نامه‌های بین‌المللی و تطابق با قوانین ملی
• 62. مدیریت تغییرات در داده‌ها (Change Data Capture)
• 63. استفاده از کامپوننت‌های CDC
• 64. پیاده‌سازی CDC برای پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 65. استفاده از CDC برای فایل‌ها
• 66. مقدمه‌ای بر Data Lakes
• 67. طراحی و پیاده‌سازی Data Lake با Talend
• 68. مدیریت داده‌های نیمه‌ساختاریافته در Data Lake
• 69. امنیت در Data Lake
• 70. مفاهیم Metadata Management
• 71. استفاده از Talend برای مدیریت Metadata
• 72. کاتالوگ داده (Data Catalog)
• 73. اهمیت مستندسازی در پروژه‌های داده
• 74. اصول مستندسازی در Talend
• 75. ایجاد مستندات فنی و کاربران
• 76. کار با Talend Cloud
• 77. مقدمه‌ای بر راه‌حل‌های ابری Talend
• 78. استقرار Jobها در Talend Cloud
• 79. مدیریت و مانیتورینگ در بستر ابری
• 80. امنیت در محیط ابری Talend
• 81. آشنایی با Data Quality
• 82. ابزارهای Data Quality در Talend
• 83. قوانین اعتبارسنجی داده‌ها
• 84. پروفایل‌سازی داده‌ها (Data Profiling)
• 85. پاکسازی و غنی‌سازی داده‌ها
• 86. مدیریت تضاد در داده‌ها
• 87. استفاده از Talend برای اعتبارسنجی و پاکسازی
• 88. مقدمه‌ای بر فرآیندهای ETL/ELT در سازمان‌های ایرانی
• 89. چالش‌ها و راهکارها در پیاده‌سازی
• 90. مطالعات موردی موفق در ایران
• 91. آینده یکپارچه‌سازی داده‌ها و اتوماسیون
• 92. روندهای نوین در حوزه داده
• 93. نقش هوش مصنوعی در اتوماسیون داده
• 94. مسیر شغلی در حوزه مهندسی داده
• 95. توسعه مهارت‌های لازم
• 96. گواهینامه‌های معتبر در حوزه داده
• 97. جمع‌بندی و گام‌های بعدی