دوره راهکارهای نوین یکپارچه‌سازی داده‌ها با استفاده از پلتفرم Databricks در محیط SAP همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین یکپارچه‌سازی داده‌ها با استفاده از پلتفرم Databricks در محیط SAP

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل کلان‌داده (Big Data Analytics)

موضوع میانی: مدیریت و پردازش داده‌های سازمانی در بسترهای ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و ضرورت یکپارچه‌سازی داده‌ها در محیط‌های سازمانی SAP
• 2. معماری پلتفرم Databricks و نقش آن در اکوسیستم داده‌محور
• 3. آشنایی با محیط کاری و اجزای اصلی Databricks
• 4. مفاهیم پایه در پردازش موازی و توزیع‌شده داده‌ها
• 5. اتصال Databricks به سیستم‌های SAP ERP و S/4HANA
• 6. بررسی کانکتورهای استاندارد SAP برای انتقال داده
• 7. مدیریت امنیت و سطوح دسترسی در محیط ابری مطابق با استانداردهای سازمانی
• 8. پیکربندی بستر ابری برای میزبانی داده‌های حساس سازمانی
• 9. مبانی معماری Lakehouse و جایگاه آن در مدیریت داده‌های SAP
• 10. استفاده از Delta Lake برای تضمین یکپارچگی و کیفیت داده‌ها
• 11. فرآیندهای استخراج و بارگذاری داده (ETL) در Databricks
• 12. طراحی خط لوله (Pipeline) داده‌های ساختاریافته از SAP
• 13. تبدیل و پاک‌سازی داده‌های خام سازمانی با استفاده از Spark SQL
• 14. مدیریت متادیتای داده‌های SAP در کاتالوگ یکپارچه
• 15. بهینه‌سازی پرس‌وجوها برای داده‌های حجیم سازمانی
• 16. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل پیشرفته داده‌های SAP
• 17. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین بر روی داده‌های تاریخی SAP
• 18. تجسم‌سازی داده‌ها و تهیه گزارش‌های مدیریتی در Databricks
• 19. راهکارهای مانیتورینگ و پایش عملکرد پردازش‌های داده
• 20. مدیریت خطا و بازیابی اطلاعات در فرآیندهای یکپارچه‌سازی
• 21. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری زیرساخت داده در محیط‌های ابری
• 22. تطبیق استانداردهای حاکمیت داده (Data Governance) در پلتفرم Databricks
• 23. مدیریت چرخه حیات داده‌ها و رعایت الزامات نگهداری
• 24. راهکارهای پشتیبان‌گیری و بازیابی فاجعه (Disaster Recovery)
• 25. بررسی موردی: تحلیل داده‌های مالی با استفاده از Databricks و SAP
• 26. بررسی موردی: بهینه‌سازی زنجیره تأمین با تحلیل کلان‌داده
• 27. یکپارچه‌سازی سرویس‌های تحلیل‌گر (BI) با خروجی‌های Databricks
• 28. تکنیک‌های افزایش سرعت پردازش در محیط‌های چند‌مستأجری
• 29. امنیت شبکه و رمزنگاری داده‌ها در انتقال بین SAP و ابر
• 30. آینده تحلیل داده‌های سازمانی و نقش هوش مصنوعی مولد در Databricks