اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای عملیاتی تحلیل داده با استفاده از سرویس‌های ابری AWS (S3, Athena, Glue, QuickSight)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی تحلیل داده با استفاده از سرویس‌های ابری AWS (S3, Athena, Glue, QuickSight)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات

موضوع میانی: معماری و تحلیل داده‌های کلان در محیط‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی رایانش ابری و زیرساخت‌های تحلیل داده در AWS
• 2. آشنایی با سرویس ذخیره‌سازی ابری S3 برای مدیریت داده‌های حجیم
• 3. ساختاربندی و سازماندهی داده‌ها در S3 با استفاده از Bucketها و Objectها
• 4. امنیت داده‌ها در محیط ابری و مدیریت دسترسی‌ها با IAM
• 5. مفاهیم دریاچه داده (Data Lake) و معماری آن در اکوسیستم ابری
• 6. آشنایی با سرویس AWS Glue برای مدیریت کاتالوگ داده
• 7. کار با Glue Data Catalog و شناسایی اتوماتیک ساختار داده‌ها
• 8. تحلیل داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته با AWS Athena
• 9. بهینه‌سازی کوئری‌های SQL در محیط Athena برای افزایش کارایی
• 10. استفاده از فرمت‌های ذخیره‌سازی ستونی مانند Parquet و ORC در تحلیل داده
• 11. مبانی فرآیندهای ETL (استخراج، تبدیل و بارگذاری) در محیط ابری
• 12. طراحی و اجرای Jobهای تبدیل داده با AWS Glue ETL
• 13. استفاده از AWS Glue DataBrew برای پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها بدون کدنویسی
• 14. مدیریت کیفیت داده‌ها با ابزارهای داخلی AWS
• 15. اتصال سرویس‌های تحلیل داده به منابع اطلاعاتی مختلف
• 16. بررسی معماری‌های تحلیل داده‌های بلادرنگ (Real-time) و دسته‌ای (Batch)
• 17. مدیریت هزینه‌های پردازش و ذخیره‌سازی در پروژه‌های تحلیل داده
• 18. تجسم‌سازی داده‌ها و ساخت داشبوردهای مدیریتی با Amazon QuickSight
• 19. اتصال QuickSight به منابع داده‌ای متنوع و Athena
• 20. طراحی گزارش‌های تعاملی و نمودارهای تحلیلی در QuickSight
• 21. اشتراک‌گذاری و مدیریت دسترسی به گزارش‌ها در سازمان
• 22. پیاده‌سازی مدل‌های تحلیل داده برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری مدیریتی
• 23. بررسی موارد کاربردی (Use Cases) تحلیل داده در حوزه‌های تجاری و عملیاتی
• 24. مانیتورینگ و پایش عملکرد سرویس‌های تحلیل داده با CloudWatch
• 25. پیاده‌سازی راهکارهای پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها در S3
• 26. تلفیق سرویس‌های AWS برای ایجاد یک خط لوله (Pipeline) کامل تحلیل داده
• 27. بهترین روش‌های (Best Practices) نگهداری و مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های داده‌ای
• 28. بررسی استانداردهای حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها در محیط‌های ابری
• 29. تکنیک‌های عیب‌یابی و رفع خطاهای متداول در کوئری‌های Athena
• 30. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های آماده‌شده در AWS
• 31. ارائه گزارش‌های نهایی و مستندسازی پروژه‌های تحلیل داده در سازمان