دوره پیاده‌سازی راهکارهای جامع مدیریت داده و تحلیل هوشمند با استفاده از پلتفرم داده مایکروسافت همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی راهکارهای جامع مدیریت داده و تحلیل هوشمند با استفاده از پلتفرم داده مایکروسافت

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات

موضوع میانی: معماری زیرساخت‌های نوین داده (Data Lakehouse)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم نوین در معماری پلتفرم‌های داده مدرن
• 2. معرفی اکوسیستم داده مایکروسافت و راهکار لیک‌هاوس
• 3. نقش Azure Data Lake Storage در ذخیره‌سازی مقیاس‌پذیر داده‌ها
• 4. ساختاربندی فایل‌ها و فرمت‌های بهینه ذخیره‌سازی داده
• 5. مبانی پردازش موازی و توزیع‌شده در پلتفرم‌های ابری
• 6. معرفی و کاربرد Azure Synapse Analytics در یکپارچه‌سازی داده‌ها
• 7. طراحی لایه‌های ذخیره‌سازی داده: برنزی نقره‌ای و طلایی
• 8. مدیریت و بهینه‌سازی ورود داده‌ها با Azure Data Factory
• 9. پیاده‌سازی خط لوله‌های انتقال داده ETL و ELT در محیط ابری
• 10. استفاده از Apache Spark برای پردازش کلان‌داده‌ها
• 11. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای تحلیلی در مخازن داده بزرگ
• 12. یکپارچه‌سازی داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 13. مدیریت متادیتای داده‌ها و کاتالوگ‌سازی هوشمند
• 14. امنیت در پلتفرم داده: احراز هویت و کنترل دسترسی بر اساس نقش
• 15. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و در حال انتقال
• 16. پایش و نظارت بر سلامت خط لوله‌های داده
• 17. مدیریت کیفیت داده‌ها و پاک‌سازی هوشمند اطلاعات
• 18. استفاده از Microsoft Purview برای حاکمیت داده و انطباق
• 19. یکپارچه‌سازی Power BI با معماری لیک‌هاوس برای تحلیل بصری
• 20. مدیریت هزینه‌های زیرساخت داده در محیط ابری
• 21. طراحی راهکارهای تحلیل بلادرنگ با استفاده از Stream Analytics
• 22. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین بر روی داده‌های لیک‌هاوس
• 23. استفاده از Azure Machine Learning برای استخراج دانش از داده‌ها
• 24. تکنیک‌های بهینه‌سازی کارایی و مدیریت حافظه در Spark
• 25. مدیریت تغییرات و نسخه‌بندی داده‌ها در محیط عملیاتی
• 26. پیاده‌سازی محیط‌های توسعه و تست در پلتفرم‌های داده
• 27. بررسی معماری‌های توزیع‌شده و مقیاس‌پذیری افقی
• 28. یکپارچه‌سازی داده‌های توزیع‌شده با استفاده از Azure Data Share
• 29. اصول مهندسی داده اخلاق‌مدار و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 30. ارائه گزارش‌های مدیریتی و داشبوردهای عملیاتی با هوش تجاری
• 31. مستندسازی معماری و راهکارهای پیاده‌سازی شده
• 32. تکنیک‌های پیشرفته عیب‌یابی در خط لوله‌های داده ابری
• 33. مدیریت چرخه‌حیات داده و آرشیو کردن اطلاعات قدیمی
• 34. به‌کارگیری الگوهای طراحی داده برای افزایش بهره‌وری
• 35. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک سامانه تحلیل داده جامع در سطح سازمانی