دوره جامع مهندسی داده‌های ابری: پیاده‌سازی زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر و خط‌لوله‌های پردازش داده (ETL) با رویکرد سرورلس (Serverless) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع مهندسی داده‌های ابری: پیاده‌سازی زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر و خط‌لوله‌های پردازش داده (ETL) با رویکرد سرورلس (Serverless)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مهندسی داده

موضوع میانی: معماری و مدیریت داده‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی رایانش ابری و زیرساخت‌های داده در سازمان
• 2. معماری سیستم‌های توزیع‌شده و مقیاس‌پذیری داده‌ها
• 3. آشنایی با مدل‌های سرویس‌دهی ابری برای مهندسی داده
• 4. امنیت و حاکمیت داده در بسترهای ابری مطابق با استانداردهای ملی
• 5. ذخیره‌سازی ابری و مدیریت فایل‌سیستم‌های توزیع‌شده
• 6. بررسی دیتابیس‌های رابطه‌ای در محیط‌های ابری
• 7. مدیریت دیتابیس‌های غیررابطه‌ای و NoSQL در مقیاس بزرگ
• 8. اصول انبارش داده (Data Warehousing) در فضای ابری
• 9. طراحی خط‌لوله‌های استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL)
• 10. پیاده‌سازی فرآیندهای ELT در انباره‌های داده مدرن
• 11. مفاهیم پردازش سرورلس (Serverless) در مهندسی داده
• 12. مدیریت رویدادها و پیام‌رسانی در سیستم‌های ابری
• 13. طراحی جریان‌های داده بلادرنگ (Real-time Data Streaming)
• 14. استفاده از ابزارهای مدیریت گردش کار در خط‌لوله‌های داده
• 15. یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف (Data Integration)
• 16. کیفیت داده و پاک‌سازی در خط‌لوله‌های مقیاس‌پذیر
• 17. استراتژی‌های انتقال داده به فضای ابری با رعایت امنیت شبکه
• 18. مبانی رایانش توزیع‌شده با استفاده از پردازش موازی
• 19. مدیریت تراکنش‌ها و تضمین یکپارچگی داده در محیط ابری
• 20. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری زیرساخت‌های داده
• 21. خودکارسازی عملیات داده (DataOps) در محیط‌های ابری
• 22. پشتیبان‌گیری، بازیابی و تداوم کسب‌وکار در سیستم‌های ابری
• 23. تحلیل داده‌های کلان با استفاده از سرویس‌های مدیریت‌شده ابری
• 24. طراحی دریاچه داده (Data Lake) و مدیریت ساختار داده‌ها
• 25. ارزیابی مدل‌های ذخیره‌سازی سرد و گرم در فضای ابری
• 26. پروتکل‌های تبادل داده ایمن و رمزنگاری در شبکه
• 27. پیاده‌سازی متدهای مقیاس‌پذیری خودکار (Auto-scaling) برای بارهای کاری داده
• 28. مستندسازی و مدیریت چرخه حیات داده در سازمان
• 29. اصول طراحی واسط‌های برنامه‌نویسی برای تبادل داده
• 30. بررسی چالش‌های هم‌زمانی در سیستم‌های داده ابری
• 31. تست و اعتبارسنجی خط‌لوله‌های پردازش داده
• 32. مدیریت پیکربندی زیرساخت به عنوان کد (IaC)
• 33. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده در دیتابیس‌های توزیع‌شده
• 34. تحلیل عملکرد و عیب‌یابی خط‌لوله‌های سرورلس
• 35. پیاده‌سازی سیاست‌های نگهداری و بایگانی داده‌های سازمانی
• 36. آشنایی با ابزارهای مدیریت کانتینر در مهندسی داده
• 37. یکپارچه‌سازی مدل‌های تحلیل داده با خط‌لوله‌های ابری
• 38. ارائه گزارش نهایی و تحلیل پروژه‌های مهندسی داده ابری