دوره تسلط بر مهندسی داده در AWS: آمادگی جامع برای آزمون تخصصی DEA-C01 همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر مهندسی داده در AWS: آمادگی جامع برای آزمون تخصصی DEA-C01

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مهندسی داده

موضوع میانی: مدیریت و تحلیل کلان‌داده‌ها در بسترهای ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و معماری داده‌ها در بستر رایانش ابری
• 2. آشنایی با سرویس‌های بنیادی AWS برای مهندسی داده
• 3. مدیریت هویت و دسترسی‌ها در محیط‌های داده‌ای با IAM
• 4. امنیت و رمزنگاری داده‌ها در مخازن ابری
• 5. اصول طراحی انبار داده‌های مدرن در AWS
• 6. معماری دریاچه داده و حکمرانی اطلاعات
• 7. آشنایی با سرویس Amazon S3 برای ذخیره‌سازی اشیاء
• 8. مدیریت چرخه حیات داده‌ها و کلاس‌های ذخیره‌سازی در S3
• 9. بهینه‌سازی عملکرد و کارایی پرس‌وجوها در مخازن داده
• 10. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای و Amazon RDS
• 11. کاربرد Amazon DynamoDB در سیستم‌های توزیع‌شده با مقیاس بالا
• 12. مدیریت پایگاه‌های داده غیررابطه‌ای و مدل‌سازی داده‌های NoSQL
• 13. انتقال داده‌ها با استفاده از سرویس AWS DataSync
• 14. استفاده از AWS DMS برای مهاجرت پایگاه‌های داده
• 15. اصول پردازش جریان داده‌ها با Amazon Kinesis
• 16. طراحی معماری‌های رویدادمحور در پردازش داده
• 17. پردازش بلادرنگ جریان‌های داده با Kinesis Data Analytics
• 18. تجمیع و بارگذاری داده‌ها با Kinesis Data Firehose
• 19. آشنایی با سرویس Amazon EMR برای پردازش‌های توزیع‌شده
• 20. مدیریت کلاسترهای Apache Spark در محیط ابری
• 21. بهینه‌سازی کارهای پردازشی در بستر EMR
• 22. استفاده از AWS Glue برای یکپارچه‌سازی و کاتالوگ‌سازی داده‌ها
• 23. طراحی و اجرای خط لوله‌های ETL با AWS Glue
• 24. مدیریت متادیتای داده‌ها با AWS Glue Data Catalog
• 25. برنامه‌ریزی و خودکارسازی جریان‌های کاری با AWS Step Functions
• 26. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری در خط لوله‌های داده با CloudWatch
• 27. تحلیل داده‌های کلان با Amazon Athena
• 28. استفاده از Amazon Redshift برای تحلیل‌های انبار داده
• 29. بهینه‌سازی مدل‌های داده در Amazon Redshift
• 30. مدیریت بار کاری و منابع در محیط‌های تحلیل داده
• 31. یکپارچه‌سازی داده‌ها با Amazon AppFlow
• 32. مدیریت کیفیت داده‌ها و اعتبارسنجی فرآیندها
• 33. استفاده از AWS Lake Formation برای مدیریت دسترسی‌ها
• 34. امنیت شبکه و ایزوله‌سازی داده‌ها در VPC
• 35. راهکارهای پشتیبان‌گیری و بازیابی فاجعه برای داده‌ها
• 36. پیاده‌سازی استراتژی‌های ذخیره‌سازی داده‌های سرد و گرم
• 37. آشنایی با مفاهیم دیتاساینس و یادگیری ماشین برای مهندسان داده
• 38. استفاده از Amazon SageMaker برای استقرار مدل‌های داده‌محور
• 39. مانیتورینگ هزینه و بهینه‌سازی منابع ابری در پروژه‌های داده
• 40. اصول مستندسازی و نگهداری زیرساخت‌های مهندسی داده
• 41. مرور جامع بر سرفصل‌های آزمون DEA-C01
• 42. تحلیل سناریوهای عملیاتی در آزمون مهندسی داده AWS
• 43. حل تمرین‌های کاربردی و آمادگی برای آزمون نهایی