دوره جامع آمادگی آزمون مهندسی داده AWS: طراحی و مدیریت خط‌لوله‌های داده‌ای ایمن و کارآمد همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون مهندسی داده AWS: طراحی و مدیریت خط‌لوله‌های داده‌ای ایمن و کارآمد

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مهندسی داده

موضوع میانی: خدمات ابری و مدیریت زیرساخت‌های داده‌ای

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و معماری رایانش ابری در اکوسیستم AWS
• 2. آشنایی با سرویس‌های ذخیره‌سازی داده و مدیریت منابع در ابر
• 3. اصول طراحی امنیت و کنترل دسترسی در محیط‌های ابری
• 4. مدیریت هویت و دسترسی با استفاده از AWS IAM
• 5. بررسی سرویس ذخیره‌سازی اشیاء Amazon S3
• 6. کار با سطوح ذخیره‌سازی و مدیریت چرخه حیات داده‌ها در S3
• 7. پیکربندی امنیت و رمزنگاری داده‌ها در سرویس S3
• 8. مبانی پایگاه‌های داده رابطه‌ای در سرویس Amazon RDS
• 9. مدیریت و بهینه‌سازی پایگاه‌های داده ابری
• 10. آشنایی با پایگاه‌های داده NoSQL و سرویس Amazon DynamoDB
• 11. طراحی مدل‌های داده برای مقیاس‌پذیری در DynamoDB
• 12. استفاده از Amazon Redshift برای تحلیل داده‌های حجیم
• 13. معماری انبار داده و بهینه‌سازی کوئری‌ها در Redshift
• 14. مفاهیم خط‌لوله‌های داده و جریان‌های پردازشی
• 15. کار با سرویس AWS Glue برای آماده‌سازی داده‌ها
• 16. طراحی و اجرای عملیات ETL در محیط ابری
• 17. استفاده از AWS Lake Formation برای مدیریت دریاچه داده
• 18. تکنیک‌های کاتالوگ‌سازی و جستجوی داده‌ها
• 19. پردازش داده‌های جریانی با Amazon Kinesis Data Streams
• 20. تحلیل داده‌های لحظه‌ای با Kinesis Data Analytics
• 21. انتقال داده‌ها با سرویس AWS Data Migration Service
• 22. مدیریت ارکستراسیون جریان‌های کاری با AWS Step Functions
• 23. استفاده از Amazon EMR برای پردازش‌های توزیع شده
• 24. پیکربندی خوشه‌های پردازشی در محیط ابری
• 25. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری داده‌ها با Amazon CloudWatch
• 26. ردیابی و عیب‌یابی خط‌لوله‌های داده‌ای
• 27. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی مصرف منابع ابری
• 28. حفاظت از داده‌ها در برابر تهدیدات سایبری مطابق با استانداردهای امنیتی
• 29. پیاده‌سازی حاکمیت داده و انطباق با مقررات ملی
• 30. یکپارچه‌سازی سرویس‌های تحلیل داده با Amazon QuickSight
• 31. طراحی گزارش‌ها و داشبوردهای مدیریتی
• 32. کاربرد توابع بدون سرور در پردازش داده‌ها با AWS Lambda
• 33. مدیریت رویدادها و محرک‌ها در معماری داده
• 34. بهینه‌سازی عملکرد خط‌لوله‌های داده‌ای پیچیده
• 35. خودکارسازی عملیات مهندسی داده با Infrastructure as Code
• 36. بررسی ابزارهای گزارش‌گیری و تحلیل پیشرفته
• 37. اصول تست و اعتبارسنجی در خط‌لوله‌های داده
• 38. آمادگی برای آزمون و بررسی سناریوهای کاربردی مهندسی داده