اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای نوین مهندسی و مدیریت داده‌ها در زیرساخت‌های ابری مایکروسافت آژور (Azure)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین مهندسی و مدیریت داده‌ها در زیرساخت‌های ابری مایکروسافت آژور (Azure)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم داده

موضوع میانی: مهندسی داده و مدیریت پایگاه‌های داده در بسترهای ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری مهندسی داده در رایانش ابری
• 2. آشنایی با سرویس‌های داده در پلتفرم آژور
• 3. مدیریت منابع و گروه‌های دسترسی در آژور
• 4. مفاهیم پایه ذخیره‌سازی داده در Azure Data Lake Storage Gen2
• 5. طراحی و پیاده‌سازی ساختار فایل‌ها در مخازن داده
• 6. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در محیط‌های ابری
• 7. مدیریت رمزنگاری و حفاظت از داده‌های حساس
• 8. آشنایی با Azure Synapse Analytics و معماری آن
• 9. مدیریت و پیکربندی مخازن داده در Azure Synapse
• 10. پردازش داده‌ها با استفاده از T-SQL در محیط ابری
• 11. مبانی کار با Apache Spark در Azure Synapse
• 12. بهینه‌سازی کدهای پایتون و اسکارلا برای پردازش داده‌های حجیم
• 13. مدیریت خوشه‌های پردازشی و تخصیص منابع در Spark
• 14. طراحی خط لوله انتقال داده با Azure Data Factory
• 15. کار با کانکتورها و سرویس‌های اتصال به منابع داده
• 16. پیاده‌سازی فعالیت‌های تبدیل و پاکسازی داده
• 17. مدیریت جریان کنترل و پارامترها در خطوط لوله داده
• 18. اتصال به پایگاه‌های داده رابطه‌ای در آژور
• 19. مدیریت و مقیاس‌پذیری Azure SQL Database
• 20. پیکربندی Azure Cosmos DB و مدل‌های داده‌ای آن
• 21. بهینه‌سازی پرس‌وجوها در پایگاه‌های داده NoSQL
• 22. مدیریت یکپارچگی داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 23. استفاده از Azure Stream Analytics برای پردازش داده‌های بلادرنگ
• 24. طراحی و پیاده‌سازی پنجره‌های زمانی در جریان داده
• 25. اتصال به Azure Event Hubs و دریافت داده‌های جریانی
• 26. مانیتورینگ و نظارت بر سلامت خطوط لوله داده
• 27. استفاده از Azure Monitor و Log Analytics برای عیب‌یابی
• 28. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی مصرف منابع در آژور
• 29. پیاده‌سازی فرآیندهای CI/CD برای پروژه‌های مهندسی داده
• 30. استفاده از Azure DevOps در مدیریت چرخه حیات داده
• 31. حکمرانی بر داده‌ها با ابزار Microsoft Purview
• 32. شناسایی و طبقه‌بندی داده‌ها در سطح سازمان
• 33. مدیریت کیفیت داده‌ها و پاکسازی خودکار
• 34. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با خطوط لوله داده
• 35. استفاده از Azure Machine Learning در پردازش‌های داده
• 36. تأمین پایداری و بازیابی داده‌ها در حوادث غیرمترقبه
• 37. مدیریت نسخه‌بندی و آرشیو داده‌های حجیم
• 38. پیاده‌سازی معماری Lambda و Kappa در آژور
• 39. استراتژی‌های انتقال داده‌های محلی به فضای ابری
• 40. بهترین شیوه‌های مستندسازی و نگهداری پروژه‌های داده‌ای