دوره مهندسی داده و DevOps با هوش مصنوعی در AWS همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی داده و DevOps با هوش مصنوعی در AWS

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و توسعه سیستم‌ها

موضوع میانی: مهندسی داده و عملیات توسعه (DevOps) در محیط‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده در AWS
• 2. مبانی DevOps و چرخه عمر توسعه نرم‌افزار
• 3. معماری‌های ابری و خدمات AWS
• 4. مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 5. کاربرد هوش مصنوعی در DevOps
• 6. معرفی خدمات AWS برای DevOps
• 7. معرفی خدمات AWS برای مهندسی داده
• 8. اصول CI/CD در AWS
• 9. ابزارهای CI/CD در AWS: CodeCommit, CodeBuild, CodeDeploy
• 10. اتوماسیون استقرار با AWS CodePipeline
• 11. مدیریت پیکربندی با AWS Systems Manager
• 12. مانیتورینگ و لاگینگ در AWS: CloudWatch
• 13. تجزیه و تحلیل لاگ با CloudWatch Logs Insights
• 14. مدیریت خطا و هشداردهی در AWS
• 15. مبانی امنیت در DevOps و AWS
• 16. مدیریت هویت و دسترسی (IAM) در AWS
• 17. امنیت داده‌ها در AWS
• 18. رمزنگاری داده‌ها در AWS
• 19. اصول مهندسی داده
• 20. معماری‌های داده مدرن
• 21. ذخیره‌سازی داده‌ها در AWS: S3, Glacier
• 22. پایگاه‌های داده رابطه‌ای در AWS: RDS
• 23. پایگاه‌های داده NoSQL در AWS: DynamoDB
• 24. انبارهای داده در AWS: Redshift
• 25. پردازش داده‌های جریانی (Streaming Data Processing)
• 26. سرویس‌های پردازش جریانی AWS: Kinesis
• 27. پردازش داده‌های دسته‌ای (Batch Data Processing)
• 28. سرویس‌های پردازش دسته‌ای AWS: EMR
• 29. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در مهندسی داده
• 30. خدمات AWS برای یادگیری ماشین: SageMaker
• 31. ساخت مدل‌های یادگیری ماشین با SageMaker
• 32. استقرار و مدیریت مدل‌های ML در AWS
• 33. خودکارسازی فرآیندهای ML با SageMaker Pipelines
• 34. مقدمه‌ای بر DataOps
• 35. اصول DataOps در محیط ابری
• 36. ابزارهای DataOps در AWS
• 37. مدیریت چرخه عمر داده‌ها در AWS
• 38. کیفیت داده‌ها و اعتبارسنجی در AWS
• 39. امنیت در DataOps
• 40. اتوماسیون در DataOps
• 41. هوش مصنوعی در DataOps
• 42. پیش‌بینی و تحلیل داده‌ها با هوش مصنوعی
• 43. بهینه‌سازی زیرساخت با هوش مصنوعی
• 44. مدیریت هزینه در AWS با هوش مصنوعی
• 45. شناسایی ناهنجاری‌ها با هوش مصنوعی
• 46. خودکارسازی تست در DevOps
• 47. خودکارسازی تست در مهندسی داده
• 48. مدیریت مخازن کد با AWS CodeCommit
• 49. ایجاد Build با AWS CodeBuild
• 50. استقرار خودکار با AWS CodeDeploy
• 51. طراحی Pipeline با AWS CodePipeline
• 52. مدیریت زیرساخت به عنوان کد (IaC)
• 53. AWS CloudFormation برای IaC
• 54. AWS CDK برای IaC
• 55. مدیریت مخازن Docker در AWS: ECR
• 56. استقرار برنامه‌های کانتینری با ECS و EKS
• 57. نظارت بر عملکرد برنامه‌ها در AWS
• 58. تحلیل عملکرد برنامه‌ها با AWS X-Ray
• 59. مدیریت secrets و گواهینامه‌ها با AWS Secrets Manager
• 60. مدیریت گواهینامه‌ها با AWS Certificate Manager
• 61. اصول DevOps برای تیم‌های داده
• 62. فرهنگ DevOps در سازمان‌های داده‌محور
• 63. ارتباط بین DevOps و DataOps
• 64. توسعه پایدار و مقیاس‌پذیر در AWS
• 65. بهینه‌سازی مصرف منابع در AWS
• 66. مدیریت ریسک در محیط‌های ابری
• 67. پشتیبان‌گیری و بازیابی فاجعه (DR) در AWS
• 68. استراتژی‌های DR در AWS
• 69. امنیت در سطح برنامه در AWS
• 70. تست نفوذ در AWS (با رعایت قوانین)
• 71. مستندسازی در DevOps و مهندسی داده
• 72. آموزش و توسعه مهارت در تیم‌های فنی
• 73. مدیریت دانش در پروژه‌های داده و DevOps
• 74. معرفی چارچوب‌های توسعه چابک (Agile)
• 75. کاربرد Agile در پروژه‌های داده
• 76. اصول مدیریت پروژه در AWS
• 77. مدیریت ذینفعان در پروژه‌های ابری
• 78. ارزیابی و انتخاب ابزارهای مناسب DevOps
• 79. ارزیابی و انتخاب ابزارهای مناسب مهندسی داده
• 80. مدیریت تغییرات در محیط‌های عملیاتی AWS
• 81. انطباق با مقررات در خدمات ابری
• 82. اصول حاکمیت داده (Data Governance)
• 83. پیاده‌سازی حاکمیت داده در AWS
• 84. اخلاق در هوش مصنوعی و مهندسی داده
• 85. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 86. پیشرفت‌های اخیر در DevOps و مهندسی داده
• 87. روندهای آینده در AWS و هوش مصنوعی
• 88. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های واقعی
• 89. مطالعات موردی در مهندسی داده و DevOps با AWS
• 90. نکات عملی برای پیاده‌سازی موفق
• 91. برنامه‌ریزی برای مهاجرت به AWS
• 92. مدیریت هزینه‌های عملیاتی در AWS
• 93. بهینه‌سازی عملکرد پایگاه‌های داده در AWS
• 94. تکنیک‌های پیشرفته پردازش داده‌های جریانی
• 95. استفاده از Serverless در مهندسی داده
• 96. امنیت در معماری‌های Serverless AWS
• 97. اصول توسعه نرم‌افزار ایمن (SSDLC)
• 98. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها در چرخه عمر توسعه
• 99. اهمیت مانیتورینگ مداوم
• 100. استراتژی‌های کاهش Downtime