اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های پردازش داده با استفاده از Azure Databricks

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های پردازش داده با استفاده از Azure Databricks

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل کلان‌داده (Big Data)

موضوع میانی: مهندسی داده و زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری داده در Azure
• 2. آشنایی با محیط کاری و فضای نام Databricks
• 3. پیکربندی حساب کاربری و مدیریت اشتراک در Azure
• 4. ایجاد و مدیریت خوشه های پردازشی در Databricks
• 5. بررسی ساختار فایل‌سیستم توزیع شده Databricks
• 6. مفاهیم پایه و معماری Lakehouse
• 7. آشنایی با زبان‌های برنامه نویسی در محیط نوت‌بوک
• 8. مدیریت کتابخانه‌ها و وابستگی‌های نرم‌افزاری
• 9. اتصال به منابع داده خارجی در فضای ابری
• 10. کار با Azure Data Lake Storage Gen2
• 11. مفاهیم پایه در Apache Spark و مدل پردازش توزیع شده
• 12. معماری DataFrame و کار با داده‌های ساختاریافته
• 13. عملیات تبدیل و فیلتر داده‌ها با Spark SQL
• 14. بهینه‌سازی کوئری‌ها در محیط پردازش توزیع شده
• 15. مدیریت حافظه و تنظیمات پارامترهای اجرایی
• 16. معرفی Delta Lake و مزایای آن در مدیریت داده
• 17. عملیات تراکنشی در Delta Lake و تضمین یکپارچگی داده
• 18. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و بازگشت به حالت‌های پیشین
• 19. بهینه‌سازی عملکرد با تکنیک‌های Z-Order و Compaction
• 20. طراحی خط لوله داده با استفاده از Delta Live Tables
• 21. پیاده‌سازی معماری مدیریتی Medallion
• 22. مدیریت جریان‌های داده‌ای بلادرنگ با Structured Streaming
• 23. پیکربندی و زمان‌بندی اجرای وظایف در Databricks Jobs
• 24. مدیریت امنیت و کنترل دسترسی بر اساس نقش
• 25. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و حین انتقال
• 26. پایش و عیب‌یابی خطاهای پردازش داده
• 27. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای بهینه‌سازی منابع
• 28. یکپارچه‌سازی با Azure Data Factory
• 29. پیاده‌سازی فرآیندهای CI/CD در پروژه‌های داده
• 30. مدیریت و کنترل نسخه‌های کد با Git در Databricks
• 31. مهاجرت داده‌ها از پایگاه‌های داده سنتی به محیط ابری
• 32. استفاده از MLflow برای مدیریت چرخه حیات مدل‌ها
• 33. توزیع و مقیاس‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین
• 34. ایجاد داشبوردهای تحلیلی در محیط Databricks
• 35. آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل‌های پیشرفته
• 36. بهترین روش‌های نگهداری و پشتیبان‌گیری در محیط ابری
• 37. مدیریت هزینه‌ها و تخصیص بهینه منابع پردازشی
• 38. اصول طراحی سامانه‌های مقیاس‌پذیر داده
• 39. مستندسازی و استقرار نهایی راهکارهای داده‌محور