دوره تحلیل داده‌های حجیم و هوش تجاری با استفاده از Azure Synapse و Cosmos DB همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های حجیم و هوش تجاری با استفاده از Azure Synapse و Cosmos DB

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند کسب‌وکار

موضوع میانی: معماری داده‌های کلان و پردازش بلادرنگ

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی معماری داده‌های کلان در محیط‌های ابری
• 2. آشنایی با قابلیت‌های Azure Cosmos DB در ذخیره‌سازی داده‌های حجیم
• 3. مفاهیم پردازش بلادرنگ و ضرورت‌های تحلیل آنی در کسب‌وکار
• 4. معرفی معماری Azure Synapse Link و یکپارچه‌سازی داده‌ها
• 5. ساختار و مدل‌سازی داده‌های غیررابطه‌ای در Cosmos DB
• 6. پیکربندی حساب‌های کاربری و دسترسی‌های ایمن در محیط Azure
• 7. ایجاد کانتینرهای داده و بهینه‌سازی پارتیشن‌بندی
• 8. مفهوم HTAP و تحلیل تراکنشی-تحلیلی در فضای ابری
• 9. نحوه فعال‌سازی Synapse Link برای همگام‌سازی داده‌ها
• 10. آشنایی با محیط Synapse Studio و ابزارهای مدیریت داده
• 11. مدیریت فروشگاه داده‌های تحلیلی در Azure Synapse
• 12. اتصال Azure Synapse به Cosmos DB برای تحلیل مستقیم
• 13. کار با جداول مجازی در Synapse و نگاشت داده‌های Cosmos DB
• 14. بهینه‌سازی کوئری‌ها در محیط‌های داده کلان
• 15. استفاده از Spark Pool برای پردازش‌های سنگین و بلادرنگ
• 16. پیاده‌سازی پردازش جریانی با Structured Streaming
• 17. مدیریت امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی‌های مبتنی بر نقش
• 18. نظارت و پایش عملکرد سیستم‌های داده بلادرنگ
• 19. طراحی داشبوردهای مدیریتی با Power BI و اتصال به Synapse
• 20. تجسم داده‌های آنی برای تصمیم‌گیری‌های هوشمند کسب‌وکار
• 21. بررسی استراتژی‌های ذخیره‌سازی و مدیریت هزینه‌های ابری
• 22. تکنیک‌های عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در خط لوله داده
• 23. یکپارچه‌سازی داده‌ها با استفاده از Integration Pipelines
• 24. مدیریت تغییرات در طرح‌واره داده‌ها حین پردازش
• 25. بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌های SQL در Synapse
• 26. استفاده از نوت‌بوک‌های پایتون برای تحلیل پیشرفته داده‌ها
• 27. امنیت شبکه و جداسازی داده‌ها در معماری ابری
• 28. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازیابی و پشتیبان‌گیری از داده‌ها
• 29. مقیاس‌پذیری افقی در سیستم‌های داده حجیم
• 30. مطالعه موردی تحلیل رفتارهای مشتری در زمان واقعی
• 31. روش‌های پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌های حجیم برای تحلیل
• 32. ارزیابی کارایی سیستم در بارهای کاری سنگین
• 33. به‌کارگیری استانداردهای امنیتی منطبق با سیاست‌های کلان داده
• 34. مدیریت چرخه حیات داده و آرشیو کردن اطلاعات قدیمی
• 35. تلفیق داده‌های Cosmos DB با سایر منابع داده در انبار داده
• 36. توسعه گزارش‌های تحلیلی خودکار برای مدیران کسب‌وکار
• 37. نکات کلیدی در نگهداری و بروزرسانی معماری‌های داده‌محور