اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع آمادگی آزمون تخصصی تحلیل داده‌های ابری (AWS Data Analytics)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون تخصصی تحلیل داده‌های ابری (AWS Data Analytics)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم داده

موضوع میانی: تحلیل داده‌های کلان در بستر رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش آن در تحلیل داده‌های کلان
• 2. معماری سرویس‌های ذخیره‌سازی داده در AWS
• 3. بررسی سرویس آمازون اس‌تری (Amazon S3) برای ذخیره‌سازی داده‌های حجیم
• 4. مدیریت چرخه‌ی حیات داده و امنیت در سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری
• 5. آشنایی با پایگاه‌های داده تحلیلی و سرویس آمازون رِدشیفت (Amazon Redshift)
• 6. بهینه‌سازی عملکرد و پرس‌وجو در پایگاه داده‌های ستونی
• 7. اصول طراحی انبار داده (Data Warehouse) در مقیاس ابری
• 8. مبانی پردازش جریان داده (Stream Processing) و سرویس آمازون کینیسیس (Kinesis)
• 9. پیاده‌سازی معماری انتقال داده‌های بلادرنگ با کینیسیس
• 10. تحلیل داده‌های جریانی با سرویس Kinesis Data Analytics
• 11. مفاهیم پردازش دسته‌ای (Batch Processing) و سرویس آمازون اِلاستیک مپ‌ریدیوس (EMR)
• 12. کاربرد آپاچی اسپارک (Apache Spark) در محیط ابری
• 13. مدیریت خوشه‌های پردازشی و بهینه‌سازی منابع در EMR
• 14. یکپارچه‌سازی داده‌ها با سرویس AWS Glue
• 15. طراحی و مدیریت کاتالوگ داده‌ها (Data Catalog) با AWS Glue
• 16. آماده‌سازی و پالایش داده‌ها (ETL) در محیط‌های ابری
• 17. سرویس آمازون آتنا (Amazon Athena) برای تحلیل داده‌های ساختاریافته در S3
• 18. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای SQL در محیط‌های توزیع‌شده با آتنا
• 19. تحلیل داده‌های غیرساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
• 20. تصویرسازی داده‌ها با سرویس آمازون کوئیک‌سایت (QuickSight)
• 21. طراحی داشبوردهای مدیریتی و گزارش‌دهی هوشمند
• 22. امنیت و کنترل دسترسی در محیط‌های تحلیل داده (IAM)
• 23. رمزنگاری داده‌ها در حال انتقال و در حال سکون (Encryption)
• 24. نظارت و پایش سرویس‌های داده با آمازون کلاودواچ (CloudWatch)
• 25. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی مخارج سرویس‌های تحلیلی
• 26. استراتژی‌های انتقال داده به فضای ابری با AWS DataSync
• 27. طراحی دریاچه داده (Data Lake) امن و مقیاس‌پذیر
• 28. حکمرانی داده و رعایت استانداردهای حریم خصوصی در فضای ابری
• 29. یکپارچه‌سازی سرویس‌های یادگیری ماشین با خط لوله داده
• 30. آشنایی با معماری‌های مدرن داده (Data Mesh) در بستر ابری
• 31. بررسی الگوهای طراحی برای مقیاس‌پذیری بالا
• 32. آمادگی برای آزمون تخصصی و بررسی نمونه سوالات کلیدی
• 33. استراتژی‌های آزمون‌دهی و مدیریت زمان در آزمون AWS Data Analytics
• 34. مرور سناریوهای کاربردی در تحلیل داده‌های کلان ابری