اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تست پایپ‌لاین‌های داده: تضمین کیفیت و صحت داده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تست پایپ‌لاین‌های داده: تضمین کیفیت و صحت داده

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: مهندسی داده (Data Engineering)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پایپ‌لاین‌های داده و اهمیت آن‌ها
• 2. انواع پایپ‌لاین‌های داده: دسته‌بندی و کاربردها
• 3. مراحل اصلی در طراحی پایپ‌لاین داده
• 4. جمع‌آوری داده: منابع و روش‌های اولیه
• 5. انتقال داده: پروتکل‌ها و ابزارهای رایج
• 6. ذخیره‌سازی داده: انواع پایگاه‌های داده و انباره‌ها
• 7. پاکسازی و پیش‌پردازش داده: شناسایی و رفع خطاها
• 8. استانداردسازی داده: یکپارچه‌سازی فرمت‌ها و مقادیر
• 9. اعتبارسنجی داده: تضمین صحت و دقت اطلاعات
• 10. تبدیل داده: تغییر ساختار و فرمت داده‌ها
• 11. انباشت داده (Data Aggregation): تجمیع اطلاعات
• 12. داده‌کاوی اولیه: استخراج الگوهای ساده
• 13. کاربرد هوش تجاری در پایپ‌لاین داده
• 14. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در پایپ‌لاین داده
• 15. آماده‌سازی داده برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 16. انتخاب ویژگی (Feature Selection) در پایپ‌لاین داده
• 17. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) در پایپ‌لاین داده
• 18. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 19. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 20. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 21. استقرار مدل در پایپ‌لاین داده
• 22. نظارت بر عملکرد مدل پس از استقرار
• 23. پایپ‌لاین‌های داده در زمان واقعی (Real-time)
• 24. پایپ‌لاین‌های داده دسته‌ای (Batch)
• 25. مقایسه پایپ‌لاین‌های زمان واقعی و دسته‌ای
• 26. معماری‌های رایج پایپ‌لاین داده
• 27. پایپ‌لاین‌های داده توزیع‌شده
• 28. ابزارهای مدیریت پایپ‌لاین داده
• 29. Apache Airflow: معرفی و کاربردها
• 30. Apache NiFi: معرفی و کاربردها
• 31. Luigi: معرفی و کاربردها
• 32. Prefect: معرفی و کاربردها
• 33. Docker در پایپ‌لاین‌های داده
• 34. Kubernetes در پایپ‌لاین‌های داده
• 35. مفاهیم کلیدی در مهندسی داده
• 36. امنیت در پایپ‌لاین‌های داده
• 37. رمزنگاری داده در حالت سکون و انتقال
• 38. مدیریت دسترسی و مجوزها در پایپ‌لاین داده
• 39. حریم خصوصی داده‌ها و الزامات قانونی
• 40. GDPR و تأثیر آن بر پایپ‌لاین داده
• 41. قوانین حفاظت از داده در ایران
• 42. تست واحد (Unit Testing) در پایپ‌لاین داده
• 43. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing) در پایپ‌لاین داده
• 44. تست پایان به پایان (End-to-End Testing)
• 45. تست عملکرد (Performance Testing)
• 46. تست بار (Load Testing)
• 47. تست استرس (Stress Testing)
• 48. مانیتورینگ پایپ‌لاین داده
• 49. لاگ‌گیری (Logging) در پایپ‌لاین داده
• 50. هشداردهی (Alerting) در پایپ‌لاین داده
• 51. مدیریت خطا و بازیابی (Error Handling & Recovery)
• 52. ثبات (Idempotency) در پایپ‌لاین‌های داده
• 53. تکامل پایپ‌لاین داده (Data Pipeline Evolution)
• 54. مستندسازی پایپ‌لاین داده
• 55. مدیریت پیکربندی (Configuration Management)
• 56. بهینه‌سازی پایپ‌لاین داده
• 57. کاهش تأخیر (Latency Reduction)
• 58. افزایش توان عملیاتی (Throughput Improvement)
• 59. مدیریت هزینه در پایپ‌لاین داده
• 60. پایپ‌لاین‌های داده برای کلان‌داده (Big Data)
• 61. Apache Spark در پایپ‌لاین‌های داده
• 62. Apache Flink در پایپ‌لاین‌های داده
• 63. Kafka Streams در پایپ‌لاین‌های داده
• 64. Data Lakehouse: ترکیبی از Data Lake و Data Warehouse
• 65. متریک‌های کلیدی کیفیت داده
• 66. شاخص‌های عملکرد پایپ‌لاین داده
• 67. مدیریت چرخه عمر داده (Data Lifecycle Management)
• 68. قوانین نگهداری داده (Data Retention Policies)
• 69. حذف امن داده (Secure Data Deletion)
• 70. داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) و کاربرد آن
• 71. تست بر اساس داده‌های واقعی
• 72. تست سناریوهای مرزی (Edge Cases)
• 73. تست رگرسیون (Regression Testing)
• 74. تست A/B در پایپ‌لاین داده
• 75. معرفی ابزارهای ETL و ELT
• 76. تفاوت ETL و ELT
• 77. ابزارهای ETL/ELT مبتنی بر فضای ابری
• 78. ملاحظات قانونی و اخلاقی در جمع‌آوری داده
• 79. ملاحظات فنی در انتقال حجم بالای داده
• 80. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی داده برای دسترسی سریع
• 81. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازرسی و حسابرسی داده
• 82. پایپ‌لاین‌های داده برای اینترنت اشیاء (IoT)
• 83. تجزیه و تحلیل داده‌های جریانی (Stream Analytics)
• 84. تشخیص ناهنجاری در داده‌های جریانی
• 85. پیش‌بینی در داده‌های جریانی
• 86. کاربرد پایپ‌لاین داده در حاکمیت داده (Data Governance)
• 87. نقش داده‌بان (Data Steward) در پایپ‌لاین
• 88. ایجاد کاتالوگ داده (Data Catalog)
• 89. مدیریت ابرداده (Metadata Management)
• 90. تضمین کیفیت داده در طول زمان
• 91. بازخورد و بهبود مستمر پایپ‌لاین داده
• 92. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده پایپ‌لاین‌های داده
• 93. مدل‌سازی داده برای پایپ‌لاین‌های پیچیده
• 94. استانداردهای کدنویسی برای پایپ‌لاین داده
• 95. خودکارسازی تست در پایپ‌لاین داده
• 96. مدیریت وابستگی‌ها در پایپ‌لاین داده
• 97. اصول طراحی پایپ‌لاین‌های داده مقیاس‌پذیر
• 98. پایپ‌لاین‌های داده در صنایع مختلف (مالی، بهداشت، خرده‌فروشی)
• 99. بررسی موارد موفق و ناموفق پیاده‌سازی پایپ‌لاین داده
• 100. استراتژی‌های مهاجرت پایپ‌لاین داده