دوره زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و تحلیل معماری‌های داده بزرگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و تحلیل معماری‌های داده بزرگ

موضوع کلی: آموزش زبان‌های خارجی

موضوع میانی: زبان در حوزه مهندسی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر زبان انگلیسی برای مهندسان
• 2. اهمیت زبان انگلیسی در حوزه مهندسی نرم‌افزار
• 3. اصول ارتباطات موثر در مهندسی
• 4. چالش‌های زبانی در مهندسی داده بزرگ
• 5. اهداف دوره و ساختار کلی
• 6. آشنایی با واژگان پایه مهندسی نرم‌افزار
• 7. مفاهیم اساسی در معماری نرم‌افزار
• 8. انواع معماری‌های نرم‌افزار
• 9. مقدمه‌ای بر معماری‌های داده بزرگ
• 10. اصول کلیدی در طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 11. واژگان مرتبط با پایگاه‌های داده رابطه‌ای (SQL)
• 12. مفاهیم کلیدی در پایگاه‌های داده NoSQL
• 13. انواع پایگاه‌های داده NoSQL
• 14. کاربرد NoSQL در داده‌های بزرگ
• 15. واژگان مرتبط با ذخیره‌سازی داده‌ها
• 16. مفاهیم ذخیره‌سازی توزیع‌شده
• 17. سیستم‌های فایل توزیع‌شده (HDFS)
• 18. ذخیره‌سازی اشیاء (Object Storage)
• 19. مقایسه روش‌های ذخیره‌سازی
• 20. واژگان مرتبط با پردازش داده‌ها
• 21. پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
• 22. پردازش جریانی (Stream Processing)
• 23. مفاهیم پردازش در حافظه (In-Memory Processing)
• 24. فریم‌ورک‌های پردازش داده بزرگ (Spark, Flink)
• 25. مقدمه‌ای بر Hadoop Ecosystem
• 26. واژگان Hadoop
• 27. HDFS در عمل
• 28. MapReduce: مبانی و کاربرد
• 29. Apache Spark: مبانی و معماری
• 30. Spark Core: RDDs
• 31. Spark SQL
• 32. Spark Streaming
• 33. Machine Learning با Spark (MLlib)
• 34. Apache Flink: مبانی و معماری
• 35. پردازش دسته‌ای و جریانی با Flink
• 36. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در داده‌های بزرگ
• 37. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
• 38. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
• 39. یادگیری نظارت‌نشده (Unsupervised Learning)
• 40. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 41. الگوریتم‌های رایج یادگیری ماشین
• 42. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 43. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی
• 44. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 45. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 46. ترنسفورمرها و معماری‌های پیشرفته
• 47. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 48. مفاهیم پایه NLP
• 49. نمایش متنی (Text Representation)
• 50. مدل‌های زبانی (Language Models)
• 51. مترجم ماشینی (Machine Translation)
• 52. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 53. کاربرد NLP در تحلیل داده‌های بزرگ
• 54. واژگان مرتبط با معماری‌های میکرو سرویس
• 55. اصول طراحی میکرو سرویس
• 56. ارتباط بین سرویس‌ها (Inter-Service Communication)
• 57. الگوهای طراحی میکرو سرویس
• 58. کشینگ (Caching) در معماری‌های توزیع‌شده
• 59. موازنه بار (Load Balancing)
• 60. مدیریت خطا و تاب‌آوری (Fault Tolerance)
• 61. امنیت در سیستم‌های داده بزرگ
• 62. مفاهیم اساسی امنیت
• 63. احراز هویت (Authentication) و مجوزدهی (Authorization)
• 64. رمزنگاری (Encryption)
• 65. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی
• 66. مستندسازی در مهندسی نرم‌افزار
• 67. اهمیت مستندسازی فنی
• 68. انواع مستندات فنی
• 69. نوشتن مستندات معماری
• 70. نوشتن مستندات API
• 71. نوشتن مستندات فنی برای پایگاه داده
• 72. واژگان فنی در حوزه DevOps
• 73. مفاهیم CI/CD
• 74. کانتینرسازی (Containerization) و Docker
• 75. هماهنگ‌سازی کانتینرها و Kubernetes
• 76. مانیتورینگ و لاگینگ (Monitoring and Logging)
• 77. پایپ‌لاین‌های داده (Data Pipelines)
• 78. انواع پایپ‌لاین‌های داده
• 79. طراحی پایپ‌لاین‌های داده کارآمد
• 80. ابزارهای Orchestration (Airflow, Luigi)
• 81. مفهوم Data Lake و Data Warehouse
• 82. مقایسه Data Lake و Data Warehouse
• 83. معماری Data Lakehouse
• 84. واژگان مرتبط با Big Data Analytics
• 85. تحلیل اکتشافی داده (EDA)
• 86. تجسم داده‌ها (Data Visualization)
• 87. ابزارهای تجسم داده (Tableau, Power BI)
• 88. کشف الگوها و بینش‌ها
• 89. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 90. معیارهای ارزیابی مدل
• 91. تست A/B
• 92. مدیریت چرخه عمر داده (Data Lifecycle Management)
• 93. کیفیت داده (Data Quality)
• 94. پاکسازی داده (Data Cleaning)
• 95. اعتبارسنجی داده (Data Validation)
• 96. متاداده (Metadata) و مدیریت آن
• 97. استانداردسازی داده‌ها
• 98. موضوعات پیشرفته در معماری‌های داده بزرگ
• 99. معماری‌های رویداد محور (Event-Driven Architectures)
• 100. مفاهیم Kafka و پیام‌رسانی