دوره جامع طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای مهندسی داده در زیرساخت‌های ابری (آمادگی آزمون حرفه‌ای) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای مهندسی داده در زیرساخت‌های ابری (آمادگی آزمون حرفه‌ای)

موضوع کلی: علوم داده و رایانش ابری

موضوع میانی: مهندسی داده و معماری سامانه‌های تحلیل کلان‌داده در بستر ابر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم بنیادی مهندسی داده و جایگاه آن در اکوسیستم رایانش ابری
• 2. معماری سامانه‌های داده در بستر ابر و مزایای مقیاس‌پذیری
• 3. آشنایی با سرویس‌های ذخیره‌سازی داده در Google Cloud Platform
• 4. طراحی و مدیریت مخازن داده با استفاده از Cloud Storage
• 5. اصول کار با پایگاه‌های داده رابطه‌ای مدیریت‌شده در ابر
• 6. پیاده‌سازی پایگاه‌های داده غیررابطه‌ای با Cloud Bigtable
• 7. مدیریت کلان‌داده‌های ساختاریافته با استفاده از Google BigQuery
• 8. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای تحلیلی در محیط‌های توزیع‌شده
• 9. معماری خط‌لوله‌های پردازش داده و جریان‌های کاری
• 10. استفاده از Dataflow برای پردازش جریانی و دسته‌ای داده‌ها
• 11. طراحی مدل‌های داده برای سامانه‌های تحلیلی و انبار داده
• 12. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای تحلیل‌های آماری
• 13. یکپارچه‌سازی منابع داده با استفاده از ابزارهای انتقال و بارگذاری
• 14. مدیریت پیام‌رسانی و صف‌های داده با Pub/Sub
• 15. ایمن‌سازی زیرساخت‌های داده مطابق با استانداردهای حریم خصوصی
• 16. مدیریت دسترسی‌ها و کنترل هویت کاربران در سرویس‌های ابری
• 17. نظارت و پایش سلامت خط‌لوله‌های داده با ابزارهای مانیتورینگ
• 18. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در پردازش‌های توزیع‌شده
• 19. اصول مقیاس‌پذیری خودکار در معماری‌های مبتنی بر ابر
• 20. پیاده‌سازی راهکارهای بازیابی و پشتیبان‌گیری از داده‌ها
• 21. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و نقش مهندس داده در آماده‌سازی مدل
• 22. استفاده از سرویس‌های هوش مصنوعی برای تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 23. مدیریت چرخه‌حیات داده و هزینه‌های زیرساخت در فضای ابری
• 24. به‌کارگیری ابزارهای ارکستراسی برای مدیریت جریان‌های کاری پیچیده
• 25. طراحی معماری‌های داده‌محور با رویکرد امنیت بومی و پایداری
• 26. بررسی مطالعات موردی در پیاده‌سازی راهکارهای مقیاس‌پذیر داده
• 27. استراتژی‌های انتقال داده‌های سازمانی به محیط‌های ابری
• 28. تطبیق معماری‌های داده با نیازمندی‌های کسب‌وکارهای داخلی
• 29. استانداردهای گزارش‌دهی و بصری‌سازی داده‌ها در داشبوردهای مدیریتی
• 30. جمع‌بندی و آمادگی برای طراحی معماری‌های کلان‌داده در محیط عملیاتی