اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مهندسی داده پیشرفته در اکوسیستم تحلیل داده Azure

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی داده پیشرفته در اکوسیستم تحلیل داده Azure

موضوع کلی: مهندسی داده و تحلیلات

موضوع میانی: مهندسی داده با استفاده از پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده در عصر حاضر
• 2. مفاهیم کلیدی مهندسی داده
• 3. چرخه حیات داده و مراحل آن
• 4. انواع داده‌ها و ساختارهای آن‌ها
• 5. اصول طراحی پایگاه داده رابطه‌ای
• 6. مفاهیم NoSQL و انواع آن
• 7. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های حجیم
• 8. معماری‌های کلان داده (Big Data Architectures)
• 9. پلتفرم‌های ابری برای مهندسی داده
• 10. آشنایی با Azure Data Platform
• 11. سرویس‌های ذخیره‌سازی در Azure
• 12. Azure Blob Storage برای داده‌های بدون ساختار
• 13. Azure Data Lake Storage Gen2
• 14. مدیریت داده‌های ساختاریافته در Azure
• 15. Azure SQL Database و Azure Synapse Analytics
• 16. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های جریانی
• 17. Azure Stream Analytics
• 18. Azure Event Hubs برای جمع‌آوری داده‌های جریانی
• 19. Azure Databricks برای پردازش پیشرفته داده
• 20. کاربرد Apache Spark در Azure Databricks
• 21. یادگیری ماشین در Azure برای تحلیل داده
• 22. Azure Machine Learning Studio
• 23. مفاهیم ETL و ELT در مهندسی داده
• 24. پیاده‌سازی ETL با Azure Data Factory
• 25. طراحی پایپ‌لاین‌های داده در Azure Data Factory
• 26. مدیریت کیفیت داده‌ها (Data Quality Management)
• 27. پالایش و پاکسازی داده‌ها
• 28. داده‌های مرجع (Master Data) و مدیریت آن
• 29. مفاهیم انبار داده (Data Warehousing)
• 30. طراحی انبار داده در Azure
• 31. مقدمه‌ای بر مفاهیم Data Lakehouse
• 32. استفاده از Data Lakehouse در Azure
• 33. امنیت داده‌ها در محیط ابری
• 34. مدیریت دسترسی و احراز هویت در Azure
• 35. رمزنگاری داده‌ها در Azure
• 36. حاکمیت داده‌ها (Data Governance)
• 37. مستندسازی داده‌ها (Data Cataloging)
• 38. مفاهیم Metadata Management
• 39. مقررات مربوط به حفاظت از داده‌ها
• 40. اصول طراحی داده‌های مقیاس‌پذیر
• 41. بهینه‌سازی عملکرد در پردازش داده
• 42. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده‌ها
• 43. مقدمه‌ای بر معماری‌های داده مدرن
• 44. معماری Lambda و Kappa
• 45. پیاده‌سازی معماری‌های داده در Azure
• 46. مفاهیم Data Mesh
• 47. اصول و پیاده‌سازی Data Mesh در Azure
• 48. تحلیل داده‌های مکانی (Spatial Data Analytics)
• 49. پردازش داده‌های متنی (Text Analytics)
• 50. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (Business Intelligence)
• 51. ابزارهای هوش تجاری در Azure (Power BI)
• 52. طراحی داشبوردهای مدیریتی
• 53. مفاهیم داده‌کاوی (Data Mining)
• 54. الگوریتم‌های کلیدی داده‌کاوی
• 55. کاربرد داده‌کاوی در تحلیل داده‌های کسب‌وکار
• 56. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 57. ابزارهای NLP در Azure
• 58. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 59. مفاهیم یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 60. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 61. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 62. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده
• 63. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 64. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی ویژگی
• 65. مفاهیم داده‌های سری زمانی (Time Series Data)
• 66. تحلیل و پیش‌بینی داده‌های سری زمانی
• 67. مقدمه‌ای بر داده‌های گراف (Graph Data)
• 68. پایگاه‌های داده گراف در Azure
• 69. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 70. اصول طراحی پایپ‌لاین‌های CI/CD برای داده
• 71. استفاده از Azure DevOps برای مهندسی داده
• 72. مانیتورینگ و لاگ‌گیری در پلتفرم‌های داده
• 73. بهبود مداوم فرآیندهای مهندسی داده
• 74. مفاهیم داده‌های Real-time Analytics
• 75. پیاده‌سازی Real-time Analytics در Azure
• 76. مدیریت هزینه‌های پلتفرم داده ابری
• 77. بهینه‌سازی استفاده از منابع ابری
• 78. مقدمه‌ای بر حریم خصوصی داده‌ها
• 79. حفاظت از داده‌های حساس
• 80. مفاهیم داده‌های تمیز (Data Cleansing)
• 81. روش‌های تشخیص داده‌های پرت (Outliers)
• 82. کاربرد یادگیری تقویتی در تحلیل داده
• 83. مقدمه‌ای بر اتوماسیون در مهندسی داده
• 84. ابزارهای اتوماسیون برای فرآیندهای داده
• 85. مفاهیم داده‌های نیمه‌ساختاریافته
• 86. پردازش داده‌های JSON و XML
• 87. مقدمه‌ای بر داده‌های صوتی و تصویری
• 88. تحلیل داده‌های صوتی و تصویری در Azure
• 89. اصول طراحی معماری‌های داده مقاوم
• 90. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های داده
• 91. مفاهیم تجزیه و تحلیل علت ریشه‌ای (Root Cause Analysis)
• 92. کاربرد علم داده در کسب‌وکار
• 93. اخلاق در علم داده و مهندسی داده
• 94. مسئولیت‌پذیری در استفاده از داده‌ها
• 95. آینده مهندسی داده و التحلیلات
• 96. روندهای نوظهور در حوزه داده
• 97. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در مهندسی داده