دوره جامع آمادگی آزمون مهندسی داده در زیرساخت‌های ابری (AWS) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون مهندسی داده در زیرساخت‌های ابری (AWS)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: مهندسی داده و سامانه‌های پردازش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی محاسبات ابری و معماری زیرساخت‌های پردازش داده
• 2. معرفی سرویس‌های ذخیره‌سازی داده در محیط ابری
• 3. مفاهیم پایه و معماری سرویس ذخیره‌سازی اشیاء
• 4. مدیریت چرخه‌حیات داده و سیاست‌های ذخیره‌سازی
• 5. امنیت و کنترل دسترسی در محیط‌های ابری
• 6. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و در حال انتقال
• 7. پیکربندی سیاست‌های دسترسی و احراز هویت سرویس‌ها
• 8. معرفی پایگاه‌های داده رابطه‌ای در مقیاس ابری
• 9. طراحی و بهینه‌سازی پایگاه‌های داده برای تراکنش‌های بالا
• 10. مفاهیم پایگاه‌های داده غیررابطه‌ای و کاربردهای آن
• 11. مدیریت مدل‌های داده در پایگاه‌های داده کلیدی-مقداری
• 12. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها در جداول با مقیاس‌پذیری بالا
• 13. مفاهیم پردازش داده‌های حجیم و خط‌لوله‌های داده
• 14. طراحی خط‌لوله‌های استخراج، انتقال و بارگذاری
• 15. ابزارهای مدیریت جریان داده و پردازش دسته‌ای
• 16. پردازش داده‌ها در لحظه با استفاده از سرویس‌های استریم
• 17. مدیریت و بهینه‌سازی جریان‌های داده با توان عملیاتی بالا
• 18. یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف در انبار داده
• 19. معماری انبار داده‌های ابری و سازماندهی داده‌ها
• 20. بهینه‌سازی پرس‌وجوها در انبار داده‌های بزرگ
• 21. تحلیل داده‌ها با استفاده از موتورهای پرس‌وجوی توزیع‌شده
• 22. معرفی پردازش‌های توزیع‌شده و چارچوب‌های پردازشی
• 23. مدیریت کلاسترها و منابع پردازشی برای تحلیل داده
• 24. تکنیک‌های فشرده‌سازی و فرمت‌های ذخیره‌سازی داده
• 25. بهینه‌سازی کارایی و کاهش هزینه‌های پردازش داده
• 26. ثبت وقایع و تحلیل خطا در سیستم‌های توزیع‌شده
• 27. مدیریت هشدارها و عیب‌یابی در جریان‌های داده
• 28. مفاهیم حاکمیت داده و رعایت استانداردهای امنیتی
• 29. مستندسازی و طبقه‌بندی داده‌ها در فضای ابری
• 30. پشتیبان‌گیری و بازیابی فاجعه در سامانه‌های داده
• 31. اتوماسیون زیرساخت‌های داده با کدنویسی
• 32. استفاده از ابزارهای مدیریت زیرساخت در مقیاس ابری
• 33. یکپارچه‌سازی خط‌لوله‌های داده با ابزارهای مدیریت نسخه
• 34. مدیریت هزینه‌ها و تخصیص منابع در پروژه‌های داده
• 35. بهینه‌سازی عملکرد پایگاه‌های داده در شرایط بار کاری متغیر
• 36. مفاهیم یادگیری ماشین در مهندسی داده
• 37. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های تحلیل پیش‌بینی‌کننده
• 38. استقرار مدل‌های تحلیل داده در محیط‌های ابری
• 39. امنیت شبکه و جداسازی محیط‌های پردازش داده
• 40. قوانین و مقررات حریم خصوصی در پردازش داده‌ها
• 41. ارزیابی نهایی و طراحی معماری‌های جامع داده