اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع آمادگی آزمون مهندسی داده با پلتفرم Databricks (مبتنی بر استانداردهای پردازش داده‌های کلان)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون مهندسی داده با پلتفرم Databricks (مبتنی بر استانداردهای پردازش داده‌های کلان)

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

موضوع میانی: مهندسی داده و مدیریت زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری پلتفرم داده‌محور لیک‌هاوس
• 2. نقش‌ها و مسئولیت‌های مهندس داده در اکوسیستم دیتابریکس
• 3. مفاهیم پایه و معماری پردازش توزیع‌شده با آپاچی اسپارک
• 4. آشنایی با محیط کاری و فضای تعاملی دیتابریکس
• 5. مدیریت کلاسترها و پیکربندی منابع پردازشی
• 6. اصول و ساختار فایل‌سیستم‌های توزیع‌شده در فضای ابری
• 7. آشنایی با فرمت دلتا لیک و مزایای آن در مدیریت داده
• 8. عملیات پایه در دلتا لیک شامل ایجاد و خواندن جداول
• 9. کار با دستورات زبان SQL برای مدیریت داده‌ها در دیتابریکس
• 10. تکنیک‌های بهینه‌سازی جداول دلتا برای افزایش سرعت پرس‌وجو
• 11. استفاده از دستورات مدیریت نسخه و سفر در زمان در داده‌ها
• 12. پیاده‌سازی معماری مدالیون در پردازش داده‌ها
• 13. طراحی لایه برنز برای جذب داده‌های خام
• 14. پاک‌سازی و غنی‌سازی داده‌ها در لایه نقره‌ای
• 15. آماده‌سازی داده‌های نهایی برای تحلیل در لایه طلایی
• 16. استفاده از اتو‌لودر برای جذب خودکار داده‌های جریانی
• 17. مدیریت طرح‌واره داده‌های ورودی با استفاده از اسکیما اینفرنس
• 18. اتصال به منابع داده خارجی و سیستم‌های فایل ابری
• 19. مدیریت امنیت و سطوح دسترسی در محیط دیتابریکس
• 20. پیاده‌سازی کنترل دسترسی مبتنی بر نقش
• 21. مدیریت رمزها و کلیدهای دسترسی در محیط امن
• 22. کار با کتابخانه اسپارک اس‌کیوال برای پردازش‌های سنگین
• 23. بهینه‌سازی کدهای پایتون در محیط نوت‌بوک‌های دیتابریکس
• 24. مدیریت وابستگی‌ها و کتابخانه‌های خارجی در پروژه‌های داده
• 25. استفاده از ابزار دیتابریکس ورک‌فلو برای زمان‌بندی وظایف
• 26. طراحی و مدیریت خط‌لوله‌های داده با استفاده از دلتا لایو تیبلز
• 27. تعریف وابستگی‌های منطقی در خط‌لوله‌های داده
• 28. مانیتورینگ و مشاهده وضعیت اجرای وظایف
• 29. مدیریت خطاهای رایج در پردازش‌های توزیع‌شده
• 30. استراتژی‌های تست و اشکال‌زدایی در محیط دیتابریکس
• 31. مدیریت عملکرد و بهینه‌سازی مصرف منابع در کلاسترها
• 32. آشنایی با مفاهیم پارتیشن‌بندی و ایندکس‌گذاری داده‌ها
• 33. استفاده از کش و تکنیک‌های ذخیره‌سازی موقت
• 34. مدیریت چرخه‌ی حیات داده و سیاست‌های نگهداری
• 35. یکپارچه‌سازی با ابزارهای گزارش‌گیری و هوش تجاری
• 36. مفاهیم اساسی در امنیت داده‌های سازمانی و حریم خصوصی
• 37. مدیریت لاگ‌ها و بررسی رخدادهای سیستم
• 38. اصول مهاجرت داده‌ها به پلتفرم دیتابریکس
• 39. آمادگی نهایی و مرور سرفصل‌های آزمون گواهینامه مهندسی داده