اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی زیرساخت‌های داده‌محور با استفاده از Microsoft Fabric و الگوی معماری Data Mesh

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی زیرساخت‌های داده‌محور با استفاده از Microsoft Fabric و الگوی معماری Data Mesh

موضوع کلی: مدیریت و تحلیل داده‌های کلان در سازمان‌های هوشمند

موضوع میانی: معماری‌های نوین یکپارچه‌سازی و حاکمیت داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم بنیادی در مدیریت داده‌های کلان و گذار به سازمان‌های هوشمند
• 2. نقش معماری‌های نوین در تحول دیجیتال سازمان‌ها
• 3. مبانی و اصول کلیدی معماری مش داده Data Mesh
• 4. چالش‌های متمرکزسازی داده‌ها در سازمان‌های بزرگ
• 5. معرفی پلتفرم Microsoft Fabric به عنوان زیرساخت یکپارچه داده
• 6. اجزای اصلی Microsoft Fabric و نحوه تعامل آن‌ها
• 7. مدیریت حاکمیت داده Data Governance در محیط‌های توزیع‌شده
• 8. مفهوم مالکیت دامنه در معماری مش داده
• 9. طراحی و تعریف محصولات داده‌ای Data Products در سازمان
• 10. استانداردهای کیفیت داده و نظارت بر آن در Microsoft Fabric
• 11. پیاده‌سازی OneLake به عنوان دریاچه داده واحد سازمان
• 12. مدیریت امنیت و دسترسی‌ها مطابق با سیاست‌های سازمانی
• 13. استفاده از Data Factory برای یکپارچه‌سازی و انتقال داده‌ها
• 14. مدل‌سازی معنایی داده‌ها در بستر Fabric
• 15. کاربرد Synapse Data Engineering در پردازش داده‌های حجیم
• 16. بهینه‌سازی پرس‌وجوها در مخازن داده توزیع‌شده
• 17. نقش کاتالوگ داده در افزایش شفافیت و کشف‌پذیری داده‌ها
• 18. استراتژی‌های پیاده‌سازی زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر داده
• 19. مدیریت چرخه حیات داده در محیط‌های ابری و هیبریدی
• 20. پیکربندی دسترسی‌های مبتنی بر نقش RBAC در Microsoft Fabric
• 21. پیاده‌سازی خط‌لوله‌های پردازش داده با استفاده از Notebooks
• 22. مانیتورینگ و عیب‌یابی زیرساخت‌های داده‌محور
• 23. تکنیک‌های تحلیل داده‌های بلادرنگ Real-time Analytics
• 24. معماری لایه‌بندی داده‌ها Medallion Architecture در Fabric
• 25. حاکمیت داده در مقیاس بزرگ با Microsoft Purview
• 26. یکپارچه‌سازی گزارش‌دهی و هوش تجاری با Power BI
• 27. تضمین انطباق داده‌ها با الزامات قانونی و مقررات داخلی
• 28. مدیریت هزینه‌ها و تخصیص منابع محاسباتی در Fabric
• 29. طراحی داشبوردهای مدیریتی برای تصمیم‌گیری هوشمند
• 30. مستندسازی دارایی‌های داده و فراداده‌ها Metadata
• 31. چالش‌های عملیاتی در گذار از معماری‌های سنتی به مش داده
• 32. استراتژی‌های مهاجرت داده‌ها به بستر Microsoft Fabric
• 33. نقش تیم‌های بین‌وظیفه‌ای در موفقیت معماری مش داده
• 34. ارزیابی عملکرد و شاخص‌های کلیدی کیفیت داده
• 35. بررسی موردی پیاده‌سازی زیرساخت داده در سازمان‌های بزرگ
• 36. اخلاق در مدیریت داده و حفظ محرمانگی اطلاعات سازمانی
• 37. توسعه فرهنگ داده‌محور در سازمان‌های هوشمند
• 38. چشم‌انداز آینده معماری‌های داده و هوش مصنوعی در ایران
• 39. جمع‌بندی و تدوین نقشه راه پیاده‌سازی معماری مش داده