دوره راهکارهای نوین تحلیل داده‌های بزرگ با استفاده از سرویس‌های ابری AWS همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین تحلیل داده‌های بزرگ با استفاده از سرویس‌های ابری AWS

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: خدمات ابری و پردازش داده‌ها (Cloud Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و معماری رایانش ابری در تحلیل داده
• 2. آشنایی با اکوسیستم سرویس‌های تحلیل داده در AWS
• 3. مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌ها در فضای ابری با Amazon S3
• 4. اصول طراحی دریاچه داده (Data Lake) در محیط AWS
• 5. آشنایی با پایگاه داده‌های رابطه‌ای و سرویس Amazon RDS
• 6. تحلیل داده‌های مقیاس‌پذیر با Amazon Redshift
• 7. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای تحلیلی در انباره داده‌های ابری
• 8. پردازش توزیع‌شده داده‌ها با استفاده از Amazon EMR
• 9. مدیریت خوشه‌های آپاچی اسپارک در محیط ابری
• 10. تحلیل داده‌های جریانی (Streaming) با Amazon Kinesis
• 11. پیاده‌سازی خط‌لوله‌های داده با AWS Glue
• 12. استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها (ETL) در مقیاس بزرگ
• 13. مدیریت کاتالوگ داده‌ها و کشف منابع اطلاعاتی
• 14. امنیت و حریم خصوصی در پردازش داده‌های ابری
• 15. مدیریت دسترسی و احراز هویت با AWS IAM
• 16. رمزنگاری داده‌ها در حال انتقال و در حالت سکون
• 17. آشنایی با سرویس Amazon Athena برای تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 18. اجرای پرس‌وجوهای SQL بر روی فایل‌های S3
• 19. تکنیک‌های مدل‌سازی داده‌ها برای تحلیل‌های پیشرفته
• 20. بهره‌گیری از AWS Lake Formation برای مدیریت حاکمیت داده
• 21. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری در سرویس‌های تحلیل داده
• 22. استفاده از Amazon CloudWatch برای پایش عملکرد سیستم
• 23. آشنایی با سرویس‌های یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌ها
• 24. یکپارچه‌سازی Amazon SageMaker با خط‌لوله‌های داده
• 25. تجسم‌سازی داده‌ها با سرویس Amazon QuickSight
• 26. طراحی داشبوردهای مدیریتی و گزارش‌دهی هوشمند
• 27. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع در AWS Analytics
• 28. استراتژی‌های ذخیره‌سازی سرد و گرم برای کاهش هزینه‌ها
• 29. تکنیک‌های فشرده‌سازی و فرمت‌بندی داده‌ها برای افزایش سرعت
• 30. بررسی مطالعات موردی و پیاده‌سازی معماری‌های پیشنهادی
• 31. مقیاس‌پذیری خودکار در خوشه‌های پردازشی
• 32. مدیریت خطا و بازیابی فاجعه در انباره‌های داده ابری
• 33. آشنایی با مفاهیم داده‌های غیرساختاریافته و پردازش آن‌ها
• 34. استفاده از AWS Lambda در پردازش‌های رویدادمحور
• 35. بررسی پایگاه‌های داده NoSQL در تحلیل کلان‌داده‌ها
• 36. آشنایی با Amazon DynamoDB برای کاربردهای تحلیلی
• 37. بهینه‌سازی عملکرد پرس‌وجوها با پارتیشن‌بندی داده‌ها
• 38. مدیریت چرخه‌ی حیات داده‌ها در فضای ابری
• 39. یکپارچه‌سازی منابع داده‌های داخلی با زیرساخت ابری
• 40. پایان‌بندی و مسیر یادگیری پیشرفته در تحلیل داده‌های ابری