اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع مهندسی داده در بستر رایانش ابری (مبتنی بر استانداردهای معماری داده و تحلیل کلان‌داده)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع مهندسی داده در بستر رایانش ابری (مبتنی بر استانداردهای معماری داده و تحلیل کلان‌داده)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم داده

موضوع میانی: مهندسی داده و زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مفاهیم پایه مهندسی داده و جایگاه آن در تحول دیجیتال
• 2. معماری سیستم‌های داده‌محور در بستر رایانش ابری
• 3. مدیریت هویت و دسترسی ایمن در محیط‌های ابری
• 4. طراحی و پیاده‌سازی مخازن داده در مقیاس بزرگ
• 5. اصول پایگاه داده‌های رابطه‌ای در فضای ابری
• 6. مدیریت و بهینه‌سازی سیستم‌های پایگاه داده توزیع‌شده
• 7. آشنایی با مفاهیم و ضرورت‌های انبار داده در سازمان‌ها
• 8. استقرار و پیکربندی انبار داده‌های ابری
• 9. روش‌های انتقال و یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع ناهمگون
• 10. مفاهیم استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها با ابزارهای مدرن
• 11. پیاده‌سازی خط لوله داده با استفاده از سرویس‌های مدیریت‌شده
• 12. کار با فرمت‌های ذخیره‌سازی بهینه داده‌های کلان
• 13. معماری دریاچه داده و مدیریت ذخیره‌سازی اشیاء
• 14. امنیت داده‌ها در حال انتقال و در حال استراحت در محیط ابری
• 15. نظارت بر عملکرد و سلامت خط لوله‌های داده
• 16. مدیریت لاگ‌ها و عیب‌یابی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 17. آشنایی با پردازش دسته‌ای داده‌ها در مقیاس وسیع
• 18. پردازش داده‌های جریانی و تحلیل بلادرنگ
• 19. طراحی مدل‌های داده برای تحلیل‌های هوش تجاری
• 20. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده در انبارهای داده ابری
• 21. مدیریت هزینه‌ها و تخصیص منابع در پروژه‌های داده‌محور
• 22. استفاده از ابزارهای اتوماسیون برای مدیریت زیرساخت داده
• 23. مفاهیم حاکمیت داده و رعایت استانداردهای امنیت اطلاعات
• 24. روش‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی فاجعه در محیط ابری
• 25. تکنیک‌های فشرده‌سازی و پارتیشن‌بندی داده‌ها برای افزایش کارایی
• 26. آشنایی با الگوریتم‌های توزیع‌شده برای پردازش موازی
• 27. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با خط لوله‌های داده
• 28. استقرار مدل‌های تحلیل داده در محیط‌های عملیاتی
• 29. مدیریت تغییرات و کنترل نسخه در پروژه‌های مهندسی داده
• 30. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های کلان‌داده
• 31. استفاده از کانتینرها برای استقرار سرویس‌های پردازش داده
• 32. مدیریت ارکستراسیون وظایف در پردازش‌های داده‌محور
• 33. آشنایی با مفاهیم امنیت شبکه در اتصال به منابع ابری
• 34. به‌کارگیری پروتکل‌های امن تبادل داده
• 35. طراحی معماری‌های تاب‌آور در برابر خرابی‌های زیرساختی
• 36. ارزیابی کیفیت داده و پاک‌سازی داده‌های ورودی
• 37. مستندسازی معماری‌های داده و فرآیندهای مهندسی
• 38. ارائه گزارش‌های تحلیلی و داشبوردهای مدیریتی بر پایه داده‌ها