دوره راهنمای کاربردی یکپارچه‌سازی داده‌ها با استفاده از سرویس AWS Glue همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی یکپارچه‌سازی داده‌ها با استفاده از سرویس AWS Glue

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: مدیریت داده‌های کلان و هوش تجاری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم یکپارچه‌سازی داده‌ها در محیط‌های ابری
• 2. معرفی سرویس AWS Glue و نقش آن در معماری داده‌های کلان
• 3. آشنایی با محیط کنسول مدیریت AWS Glue و تنظیمات اولیه
• 4. مدیریت دسترسی‌ها و امنیت داده‌ها در AWS IAM
• 5. مفاهیم کاتالوگ داده‌ها و نقش Data Catalog در سازماندهی اطلاعات
• 6. کار با AWS Glue Crawlers برای شناسایی و طبقه‌بندی خودکار داده‌ها
• 7. ساختار و مدیریت جداول در Glue Data Catalog
• 8. آشنایی با انواع فرمت‌های ذخیره‌سازی داده‌ها و بهینه‌سازی آن‌ها
• 9. اتصال به منابع داده‌ای مختلف با استفاده از Glue Connections
• 10. مبانی کار با پایگاه‌های داده رابطه‌ای و اتصال به Amazon RDS
• 11. استفاده از Amazon S3 به عنوان مخزن داده‌های ورودی و خروجی
• 12. مقدمه‌ای بر نوشتن اسکریپت‌های ETL در محیط AWS Glue
• 13. آشنایی با کتابخانه‌های پایتون و Apache Spark در AWS Glue
• 14. کار با ابزار Glue Studio برای طراحی بصری فرآیندهای داده‌ای
• 15. نحوه تعریف و استفاده از Glue Jobs برای پردازش‌های سنگین
• 16. مدیریت و نظارت بر اجرای وظایف با استفاده از Job Runs
• 17. کار با قابلیت Glue DataBrew برای پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها
• 18. شناسایی و مدیریت کیفیت داده‌ها با استفاده از AWS Glue Data Quality
• 19. استفاده از Glue Triggers برای زمان‌بندی و خودکارسازی جریان‌های کاری
• 20. مدیریت وابستگی‌های بین وظایف در Workflowها
• 21. بهینه‌سازی عملکرد اسکریپت‌های پردازشی و مدیریت منابع
• 22. استفاده از قابلیت‌های مقیاس‌پذیری خودکار در AWS Glue
• 23. مدیریت نسخه‌های اسکریپت و کنترل تغییرات در فرآیندهای ETL
• 24. عیب‌یابی و تحلیل لاگ‌های اجرایی در Amazon CloudWatch
• 25. ایمن‌سازی داده‌های در حال انتقال و در حال سکون با AWS KMS
• 26. استراتژی‌های انتقال داده از محیط‌های داخلی به فضای ابری
• 27. یکپارچه‌سازی AWS Glue با سرویس Amazon Redshift برای تحلیل داده‌ها
• 28. کار با Glue Schema Registry برای مدیریت تغییرات ساختار داده‌ها
• 29. تحلیل داده‌های نیمه‌ساختاریافته و بدون ساختار با AWS Glue
• 30. مستندسازی و گزارش‌گیری از خط لوله‌های داده‌ای
• 31. پیاده‌سازی استانداردهای حاکمیت داده در محیط‌های ابری
• 32. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی مصرف منابع در AWS Glue
• 33. بررسی الگوهای پیشرفته در معماری دریاچه داده (Data Lake)
• 34. پشتیبانی از داده‌های جریانی (Streaming) در فرآیندهای یکپارچه‌سازی
• 35. امنیت و حریم خصوصی در پردازش داده‌های حساس مطابق با مقررات
• 36. نکات کلیدی در نگهداری و پشتیبانی از زیرساخت‌های داده‌ای ابری