دوره راهنمای کاربردی خودکارسازی چرخه حیات داده‌ها با استفاده از GitHub Actions همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی خودکارسازی چرخه حیات داده‌ها با استفاده از GitHub Actions

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و مدیریت داده‌های باز

موضوع میانی: اتوماسیون فرآیندهای توسعه و انتشار داده (CI/CD)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم چرخه حیات داده‌های باز
• 2. معرفی پلتفرم گیت‌هاب برای مدیریت پروژه‌های داده‌محور
• 3. ساختار و اجزای اصلی در GitHub Actions
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط کاربری برای اتوماسیون داده‌ها
• 5. آشنایی با فایل‌های پیکربندی YAML در جریان‌های کاری
• 6. مدیریت مخازن داده و کنترل نسخه فایل‌های حجیم
• 7. کار با GitHub Runner و محیط‌های اجرای خودکار
• 8. ایجاد اولین جریان کاری برای اعتبارسنجی داده‌های ورودی
• 9. استفاده از اسکریپت‌های پایتون در خودکارسازی پردازش داده
• 10. به‌کارگیری کتابخانه‌های استاندارد برای تحلیل و پاک‌سازی داده
• 11. اتصال به سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری و پایگاه‌های داده داخلی
• 12. ایجاد جریان‌های کاری زمان‌بندی شده برای به‌روزرسانی داده‌ها
• 13. بررسی کیفیت داده‌ها با استفاده از تست‌های خودکار
• 14. مدیریت خطاها و گزارش‌گیری در فرآیندهای خودکار
• 15. امنیت در اتوماسیون با استفاده از مخزن اسرار گیت‌هاب
• 16. مدیریت دسترسی‌ها و سطوح کاربری در پروژه‌های داده
• 17. مستندسازی خودکار فرآیندهای استخراج و تبدیل داده
• 18. استفاده از قالب‌های آماده برای تسریع در ایجاد جریان کاری
• 19. یکپارچه‌سازی با ابزارهای تحلیل و مصورسازی داده‌ها
• 20. پایش و نظارت بر اجرای خودکار جریان‌های داده
• 21. مدیریت نسخه‌گذاری خروجی‌های پردازش شده
• 22. بهینه‌سازی زمان اجرای جریان‌های کاری در گیت‌هاب
• 23. تکنیک‌های مدیریت حافظه در پردازش‌های سنگین داده
• 24. استفاده از Docker برای یکسان‌سازی محیط‌های پردازش داده
• 25. بررسی انطباق داده‌ها با استانداردهای ملی و سازمانی
• 26. تولید خودکار گزارش‌های تحلیلی از داده‌های باز
• 27. اعلام هشدار در صورت بروز خطا در خط لوله داده
• 28. توسعه جریان‌های کاری چندمرحله‌ای برای پروژه‌های پیچیده
• 29. مستندسازی فنی پروژه با استفاده از GitHub Pages
• 30. مدیریت چرخه‌های انتشار داده‌های باز طبق مقررات
• 31. به‌کارگیری اصول DevOps در مدیریت کلان داده‌ها
• 32. تست نفوذ و ایمن‌سازی اسکریپت‌های اتوماسیون
• 33. پیکربندی اعلان‌های خودکار برای تیم‌های پشتیبانی
• 34. بهینه‌سازی مصرف منابع در جریان‌های کاری طولانی
• 35. استفاده از Actionهای سفارشی برای نیازهای خاص سازمانی
• 36. پشتیبان‌گیری خودکار از پایگاه‌های داده و فایل‌های پیکربندی
• 37. ایجاد محیط‌های تست برای ارزیابی تغییرات داده
• 38. بررسی سلامت داده‌ها پس از عملیات تبدیل
• 39. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری در پروژه‌های داده
• 40. ارزیابی نهایی و تحویل خودکار داده‌های پردازش شده