اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای نوین تحول و پردازش داده‌ها در بستر Google Cloud

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین تحول و پردازش داده‌ها در بستر Google Cloud

موضوع کلی: علوم داده و رایانش ابری

موضوع میانی: مهندسی داده و پردازش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری سرویس‌های ابری گوگل
• 2. شناسایی نقش و جایگاه مهندسی داده در تحول دیجیتال
• 3. آشنایی با محیط کنسول گوگل کلود و ابزارهای مدیریت پروژه
• 4. مفاهیم پایه ذخیره‌سازی داده‌ها در فضای ابری
• 5. معرفی سرویس Google Cloud Storage و مدیریت مخازن داده
• 6. اصول طراحی پایگاه‌های داده رابطه‌ای در Cloud SQL
• 7. کار با پایگاه داده‌های مقیاس‌پذیر در Cloud Spanner
• 8. مدیریت داده‌های غیررابطه‌ای با سرویس Firestore
• 9. آشنایی با معماری انبار داده در BigQuery
• 10. طراحی و مدل‌سازی داده‌ها برای تحلیل‌های مقیاس‌پذیر در BigQuery
• 11. روش‌های بارگذاری داده‌های حجیم به BigQuery
• 12. پیاده‌سازی فرآیندهای استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها با Cloud Dataflow
• 13. اصول پردازش جریانی داده‌ها با استفاده از Apache Beam
• 14. مدیریت و زمان‌بندی خط لوله داده با Cloud Composer
• 15. آشنایی با ابزارهای یکپارچه‌سازی داده‌ها در Google Cloud
• 16. امنیت داده‌ها و مدیریت دسترسی‌ها در بستر ابری با IAM
• 17. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و در حال انتقال
• 18. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری خط لوله‌های داده با Cloud Logging
• 19. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازش و ذخیره‌سازی در گوگل کلود
• 20. بررسی راهکارهای انتقال داده از محیط‌های محلی به فضای ابری
• 21. مبانی یادگیری ماشین و تحلیل پیش‌بینانه بر روی داده‌های ابری
• 22. معرفی سرویس‌های تحلیل داده با هوش مصنوعی در گوگل کلود
• 23. کاربرد تحلیل‌گرهای داده در گزارش‌گیری مدیریتی با Looker Studio
• 24. اصول حاکمیت داده و رعایت استانداردهای قانونی در مدیریت داده
• 25. راهکارهای پشتیبان‌گیری و بازیابی فاجعه در مهندسی داده
• 26. بررسی موردی معماری‌های داده در مقیاس بزرگ
• 27. چالش‌های مقیاس‌پذیری و مدیریت بار کاری در پردازش ابری
• 28. استفاده از توابع ابری برای خودکارسازی پردازش‌های کوچک
• 29. مدیریت نسخه‌بندی و کدنویسی برای خط لوله‌های داده
• 30. ارائه گزارش‌های تحلیلی و داشبوردهای مدیریتی بر پایه داده‌های ابری
• 31. اخلاق حرفه‌ای در مدیریت داده و حفاظت از حریم خصوصی کاربر
• 32. نقشه راه توسعه مهارت‌های تخصصی در حوزه مهندسی داده ابری