دوره راهکارهای نوین خودکارسازی تست و ارتقای کیفیت داده‌ها در پلتفرم دیتابریکس (Databricks) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین خودکارسازی تست و ارتقای کیفیت داده‌ها در پلتفرم دیتابریکس (Databricks)

موضوع کلی: مهندسی داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: تضمین کیفیت و مدیریت داده‌های کلان (Big Data)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و اهمیت تضمین کیفیت در خط‌لوله‌های داده
• 2. معماری پلتفرم دیتابریکس و نقش آن در مدیریت داده‌های کلان
• 3. مفاهیم بنیادی مهندسی داده و چرخه حیات داده در محیط‌های ابری
• 4. گذار از تست‌های دستی به تست‌های خودکار در اکوسیستم داده
• 5. معرفی اصول Shifting Left در تست داده‌ها
• 6. ساختار و کامپوننت‌های اصلی در دیتابریکس برای تضمین کیفیت
• 7. مدیریت کاتالوگ داده‌ها با استفاده از Unity Catalog
• 8. شناسایی و تحلیل انواع خطاهای داده‌ای در پردازش‌های توزیع‌یافته
• 9. پیاده‌سازی تست‌های واحد (Unit Testing) برای کدهای پردازش داده
• 10. تست‌های یکپارچه‌سازی (Integration Testing) در خط‌لوله‌های دلتا لِیک
• 11. استفاده از کتابخانه Great Expectations برای اعتبارسنجی داده‌ها
• 12. طراحی و تعریف قوانین کیفیت داده (Data Quality Rules)
• 13. بررسی نقش Delta Live Tables در تضمین کیفیت خودکار
• 14. پیاده‌سازی تست‌های مبتنی بر انتظارات در محیط دیتابریکس
• 15. خودکارسازی اعتبارسنجی طرح‌واره (Schema Validation) در جداول دلتا
• 16. مدیریت خطاهای داده‌ای و استراتژی‌های برخورد با داده‌های ناهنجار
• 17. مانیتورینگ کیفیت داده‌ها در زمان اجرا با ابزارهای داخلی دیتابریکس
• 18. طراحی داشبوردهای پایش کیفیت و گزارش‌گیری از خطاهای داده
• 19. تست عملکرد (Performance Testing) در پردازش‌های حجم بالای داده
• 20. بررسی امنیت داده‌ها و انطباق آن با قوانین حریم خصوصی در دیتابریکس
• 21. بهینه‌سازی کدهای SQL و پایتون برای کاهش خطاهای منطقی
• 22. استفاده از تست‌های رگرسیون برای اطمینان از صحت تغییرات کد
• 23. یکپارچه‌سازی تست‌های داده با خط‌لوله‌های CI/CD در دیتابریکس
• 24. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و بازگشت به وضعیت‌های سالم (Time Travel)
• 25. اعتبارسنجی داده‌های جریانی (Streaming Data) در ساختارهای بلادرنگ
• 26. پیاده‌سازی تست‌های استرس و پایداری برای پردازش‌های سنگین
• 27. مستندسازی خودکار فرآیندهای تست و کیفیت داده
• 28. استفاده از یادگیری ماشین برای شناسایی ناهنجاری‌های داده‌ای (Data Anomaly Detection)
• 29. مدیریت دسترسی‌ها و نقش‌ها در فرآیندهای تست داده
• 30. بررسی نقش هوش مصنوعی در پیش‌بینی خطاهای احتمالی خط‌لوله‌ها
• 31. ارائه گزارش‌های دوره‌ای از شاخص‌های کلیدی کیفیت داده (Data Quality KPIs)
• 32. استراتژی‌های بازیابی و پاک‌سازی داده‌های معیوب در محیط عملیاتی
• 33. پیاده‌سازی تست‌های پذیرش کاربر (UAT) در محیط‌های دیتابریکس
• 34. بهترین شیوه‌های نگهداری و بروزرسانی تست‌های خودکار
• 35. مطالعه موردی: اجرای موفق پروژه ارتقای کیفیت داده در مقیاس بزرگ
• 36. چالش‌های مقیاس‌پذیری در تست‌های خودکار داده‌های کلان
• 37. ارزیابی هزینه‌های محاسباتی تست‌های خودکار در دیتابریکس
• 38. اخلاق حرفه‌ای و مسئولیت‌پذیری در مهندسی داده و مدیریت اطلاعات
• 39. جمع‌بندی و نقشه راه استقرار فرهنگ تضمین کیفیت در تیم‌های داده