دوره طراحی و پیاده‌سازی خط‌لوله‌های داده با استفاده از سرویس‌های ابری گوگل (Google Cloud) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی خط‌لوله‌های داده با استفاده از سرویس‌های ابری گوگل (Google Cloud)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم داده

موضوع میانی: مهندسی داده و پردازش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه در مهندسی داده و معماری ابری
• 2. آشنایی با پلتفرم ابری گوگل و سرویس‌های ذخیره‌سازی داده
• 3. مفاهیم اساسی خط‌لوله‌های داده و پردازش جریان
• 4. راه‌اندازی پروژه و پیکربندی محیط ابری
• 5. آشنایی با سرویس BigQuery برای تحلیل داده‌های حجیم
• 6. ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته در Cloud SQL
• 7. کار با Cloud Storage به عنوان مخزن داده‌های غیرساختاریافته
• 8. معماری خط‌لوله‌های داده با استفاده از Dataflow
• 9. آشنایی با مدل برنامه‌نویسی Apache Beam
• 10. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پردازش داده
• 11. پیاده‌سازی تبدیل‌های داده با استفاده از کتابخانه‌های Beam
• 12. فیلتر کردن و پاک‌سازی داده‌ها در خط‌لوله
• 13. تجمیع داده‌ها و عملیات پنجره‌بندی در جریان‌های داده
• 14. اتصال به منابع داده خارجی و بارگذاری اطلاعات
• 15. آشنایی با سرویس Pub/Sub برای مدیریت پیام‌ها
• 16. طراحی معماری مبتنی بر پیام برای سیستم‌های توزیع‌شده
• 17. پیاده‌سازی تولیدکننده و مصرف‌کننده پیام در Google Cloud
• 18. ادغام Pub/Sub با Dataflow برای پردازش بلادرنگ
• 19. مدیریت خطا و پایداری در خط‌لوله‌های داده
• 20. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری خط‌لوله‌ها با Cloud Monitoring
• 21. بهینه‌سازی عملکرد و مدیریت منابع در پردازش ابری
• 22. استفاده از Cloud Functions برای خودکارسازی فرآیندهای داده
• 23. یکپارچه‌سازی با سرویس‌های یادگیری ماشین برای تحلیل داده
• 24. تکنیک‌های ذخیره‌سازی سرد و مدیریت چرخه حیات داده
• 25. امنیت و رمزنگاری داده‌ها در حال انتقال و در حال سکون
• 26. رعایت حریم خصوصی و استانداردهای انطباق داده‌ها
• 27. تست و عیب‌یابی خط‌لوله‌های داده در محیط ابری
• 28. استقرار و مدیریت نسخه‌های خط‌لوله با Cloud Build
• 29. مستندسازی و مدیریت فراداده‌های سیستم
• 30. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری در پردازش‌های سنگین
• 31. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع در Google Cloud
• 32. بررسی سناریوهای موردی در مهندسی داده
• 33. آشنایی با ابزارهای هماهنگ‌سازی جریان کار (Cloud Composer)
• 34. طراحی معماری داده‌های توزیع‌شده و مقیاس‌پذیر
• 35. پیش‌بینی و تحلیل الگوهای داده با استفاده از ابزارهای ابری
• 36. گزارش‌گیری و بصری‌سازی داده‌ها با Looker Studio
• 37. مدیریت تغییرات و کنترل نسخه در پروژه‌های داده
• 38. اصول اخلاق حرفه‌ای در مدیریت داده‌های کاربران
• 39. پروژه نهایی: طراحی یک خط‌لوله داده جامع و عملیاتی