دوره راهکارهای عملیاتی مهندسی داده در بستر سرویس‌های ابری آمازون (AWS) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی مهندسی داده در بستر سرویس‌های ابری آمازون (AWS)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل کلان‌داده (Big Data Analytics)

موضوع میانی: مهندسی داده و زیرساخت‌های ابری (Cloud-based Data Engineering)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری مهندسی داده در بستر رایانش ابری
• 2. آشنایی با سرویس‌های پایه داده در اکوسیستم آمازون
• 3. طراحی و پیاده‌سازی انبار داده‌های ابری با استفاده از آمازون ردشیفت
• 4. استراتژی‌های انتقال داده به فضای ابری با استفاده از سرویس‌های انتقال
• 5. مفاهیم و کاربردهای دریاچه داده در مقیاس بزرگ
• 6. ذخیره‌سازی مقیاس‌پذیر فایل‌ها با استفاده از سرویس اس۳
• 7. پردازش داده‌های جریانی با استفاده از آمازون کینیسیس
• 8. یکپارچه‌سازی داده‌ها با سرویس‌های مدیریت‌شده استریم
• 9. تکنیک‌های مدل‌سازی داده در انبارهای داده مدرن
• 10. مدیریت فرآیندهای استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها در محیط ابری
• 11. استفاده از سرویس‌های مدیریت گردش کار برای خودکارسازی خط‌لوله‌های داده
• 12. پیاده‌سازی پردازش‌های دسته‌ای با استفاده از آمازون ای‌ام‌آر
• 13. کاربرد چارچوب‌های پردازش توزیع‌شده بر پایه اسپارک در بستر ابری
• 14. مدیریت و نظارت بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای در فضای ابری
• 15. استراتژی‌های پارتیشن‌بندی و ایندکس‌گذاری برای افزایش سرعت پرس‌وجو
• 16. تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از سرویس‌های کوئری تعاملی
• 17. امنیت داده‌ها در حال انتقال و در حال سکون در محیط ابری
• 18. پیاده‌سازی راهکارهای پشتیبان‌گیری و بازیابی فاجعه در فضای ابری
• 19. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری در خط‌لوله‌های مهندسی داده
• 20. بررسی الگوهای طراحی برای مقیاس‌پذیری افقی و عمودی
• 21. مدیریت کیفیت داده‌ها و پاکسازی در مقیاس کلان
• 22. آشنایی با پایگاه‌های داده غیررابطه‌ای و کاربرد آن‌ها در مدل‌های ابری
• 23. مدیریت تراکنش‌ها و یکپارچگی داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 24. به‌کارگیری مفاهیم یادگیری ماشین در خط‌لوله‌های داده با سرویس‌های ابری
• 25. طراحی داشبوردهای مدیریتی و بصری‌سازی داده‌های ابری
• 26. اتصال داده‌های ابری به ابزارهای تحلیل تجاری و گزارش‌گیری
• 27. حکمرانی داده و رعایت استانداردهای حریم خصوصی در پروژه‌های ابری
• 28. مدیریت چرخه‌حیات داده‌های ذخیره‌شده برای بهینه‌سازی منابع
• 29. بررسی موارد مطالعاتی در پیاده‌سازی زیرساخت‌های داده بومی
• 30. تکنیک‌های عیب‌یابی و رفع خطا در سرویس‌های مدیریت‌شده داده
• 31. خودکارسازی زیرساخت به عنوان کد برای استقرار محیط‌های داده
• 32. مدیریت نسخه و کنترل تغییرات در خط‌لوله‌های مهندسی داده
• 33. ارزیابی عملکرد و تنظیم دقیق پارامترهای سرویس‌های ابری
• 34. طراحی معماری‌های ترکیبی و چند ابری برای پایداری سرویس
• 35. مدیریت دسترسی‌های همزمان و کنترل منابع در پروژه‌های اشتراکی
• 36. استراتژی‌های پیشرفته در مدیریت داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
• 37. آینده‌پژوهی در فناوری‌های مهندسی داده و هوش مصنوعی ابری