اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای تحلیل داده‌های جریانی بر بستر زیرساخت‌های ابری (با رویکرد AWS)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای تحلیل داده‌های جریانی بر بستر زیرساخت‌های ابری (با رویکرد AWS)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و پردازش ابری (Cloud Computing)

موضوع میانی: تحلیل کلان‌داده‌ها و سامانه‌های پردازش بلادرنگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم تحلیل داده‌های جریانی
• 2. معماری سامانه‌های پردازش بلادرنگ در رایانش ابری
• 3. آشنایی با سرویس‌های پایه ابری برای تحلیل داده
• 4. مدل‌های داده‌ای در جریان‌های اطلاعاتی
• 5. معرفی سرویس Amazon Kinesis Data Streams
• 6. پیکربندی تولیدکنندگان داده در محیط‌های ابری
• 7. مدیریت و مقیاس‌پذیری جریان‌های داده
• 8. آشنایی با Amazon Kinesis Data Firehose
• 9. ذخیره‌سازی داده‌های جریانی در مخازن ابری
• 10. مقدمه‌ای بر پردازش جریانی با Amazon Managed Service for Apache Flink
• 11. طراحی خط لوله‌های پردازش داده با SQL در محیط ابری
• 12. تکنیک‌های پنجره‌بندی زمانی در تحلیل جریانی
• 13. مدیریت وضعیت و پایداری در پردازش‌های بلادرنگ
• 14. یکپارچه‌سازی جریان‌های داده با سرویس‌های ذخیره‌سازی شیء‌گرا
• 15. رمزنگاری داده‌های در حال انتقال و ذخیره‌شده
• 16. نظارت و پایش سلامت سامانه‌های داده‌ای با CloudWatch
• 17. مدیریت خطا و بازیابی در پردازش‌های توزیع‌شده
• 18. آشنایی با معماری Lambda و Kappa در تحلیل داده
• 19. بهینه‌سازی عملکرد و کاهش تاخیر در پردازش‌های ابری
• 20. تحلیل داده‌های جریانی با استفاده از سرویس‌های بدون سرور
• 21. یکپارچه‌سازی با پایگاه‌های داده تحلیلی در فضای ابری
• 22. مصورسازی بلادرنگ داده‌ها با داشبوردهای ابری
• 23. استفاده از Lambda Functions برای پردازش‌های رویدادمحور
• 24. پیاده‌سازی مکانیزم‌های هشدار و اطلاع‌رسانی خودکار
• 25. مدیریت چرخه‌حیات داده در سامانه‌های جریانی
• 26. تکنیک‌های فشرده‌سازی و بهینه‌سازی فرمت‌های داده
• 27. استراتژی‌های انتقال داده از منابع محلی به فضای ابری
• 28. مقیاس‌پذیری خودکار زیرساخت‌های تحلیل داده
• 29. بررسی موردی طراحی سامانه تحلیل بلادرنگ برای تراکنش‌های مالی
• 30. اصول حاکمیت داده و انطباق با استانداردهای داخلی
• 31. تست و عیب‌یابی خط لوله‌های پردازش داده
• 32. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع در AWS
• 33. مفاهیم پیشرفته در توزیع بار داده‌ها
• 34. یکپارچه‌سازی سرویس‌های یادگیری ماشین با جریان‌های داده
• 35. طراحی معماری‌های تاب‌آور در برابر خطا
• 36. مدیریت نسخه‌بندی و تغییرات در ساختار داده‌ها
• 37. ارزیابی کارایی و سنجش معیارهای کیفی داده
• 38. مستندسازی و گزارش‌دهی در پروژه‌های داده‌محور
• 39. نقشه راه توسعه و نگهداری سامانه‌های ابری داده‌محور