دوره جامع آمادگی آزمون مهندسی داده در سامانه‌های رایانش ابری (AWS) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون مهندسی داده در سامانه‌های رایانش ابری (AWS)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم داده

موضوع میانی: مهندسی داده و زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه مهندسی داده در محیط رایانش ابری
• 2. معماری مرجع و استانداردهای زیرساخت داده در ابر
• 3. مدیریت هویت و دسترسی در سرویس‌های داده
• 4. امنیت و حفاظت از داده‌ها در فضای ابری
• 5. مبانی ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته در مقیاس بزرگ
• 6. آشنایی با سرویس انبار داده ابری
• 7. مدیریت مخازن داده و دریاچه‌های داده
• 8. طراحی و پیاده‌سازی خط لوله استخراج و انتقال داده
• 9. روش‌های پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها
• 10. تبدیل و پردازش داده‌ها در محیط توزیع‌شده
• 11. استفاده از سرویس‌های مدیریت گردش کار داده
• 12. نظارت و پایش سلامت خطوط لوله داده
• 13. بهینه‌سازی عملکرد و کارایی پرس‌وجوها
• 14. مدیریت دیسک و فضای ذخیره‌سازی در پایگاه‌های داده ابری
• 15. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها
• 16. یکپارچه‌سازی سرویس‌های داده با محیط‌های محلی
• 17. مفاهیم پایه‌ای در پردازش جریانی و داده‌های لحظه‌ای
• 18. طراحی مدل‌های داده برای انبارش تحلیلی
• 19. امنیت شبکه و ایزوله‌سازی سرویس‌های داده
• 20. استفاده از ابزارهای کدنویسی برای خودکارسازی زیرساخت داده
• 21. مدیریت کلیدهای رمزنگاری و امنیت داده‌های در حال استراحت
• 22. تحلیل هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع ابری
• 23. عیب‌یابی و رفع خطاهای متداول در سیستم‌های داده
• 24. پیاده‌سازی حاکمیت داده و رعایت استانداردهای دسترسی
• 25. استفاده از توابع بدون سرور در پردازش داده
• 26. مدیریت متاداده و کاتالوگ‌های داده
• 27. آشنایی با مفاهیم پایگاه‌داده‌های غیررابطه‌ای
• 28. مبانی تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از پردازش موازی
• 29. طراحی معماری‌های تاب‌آور در برابر خطا
• 30. امنیت در انتقال داده‌ها و پروتکل‌های رمزنگاری
• 31. استفاده از داشبوردهای نظارتی برای مدیریت وضعیت سیستم
• 32. مفاهیم پیشرفته در بهینه‌سازی ذخیره‌سازی ستونی
• 33. کاربرد یادگیری ماشین در فرآیندهای مهندسی داده
• 34. مستندسازی زیرساخت‌های داده و گزارش‌دهی فنی
• 35. مدیریت چرخه‌ی حیات داده و سیاست‌های نگهداری
• 36. هماهنگ‌سازی سرویس‌های داده در مقیاس سازمانی
• 37. بررسی موردی طراحی خط لوله داده برای کاربردهای تجاری
• 38. آمادگی نهایی برای آزمون‌های تخصصی مهندسی داده