دوره جامع آمادگی آزمون مبانی داده‌های مایکروسافت (DP-900) و راهکارهای ذخیره‌سازی ابری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون مبانی داده‌های مایکروسافت (DP-900) و راهکارهای ذخیره‌سازی ابری

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم داده

موضوع میانی: مدیریت و تحلیل داده در بسترهای ابری (Cloud Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه رایانش ابری و مدل‌های سرویس‌دهی
• 2. نقش داده‌ها در تحول دیجیتال و کسب‌وکارهای مدرن
• 3. آشنایی با انواع داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 4. مقایسه پایگاه‌های داده رابطه‌ای و غیررابطه‌ای در محیط ابری
• 5. آشنایی با پلتفرم مایکروسافت آژور برای مدیریت داده
• 6. بررسی نقش‌های شغلی در حوزه داده و مهندسی داده
• 7. مفاهیم تراکنش‌های پایگاه داده و ویژگی‌های ACID
• 8. مدل‌سازی داده‌ها و طراحی جداول در محیط‌های ابری
• 9. مبانی ذخیره‌سازی داده‌های رابطه‌ای در آژور
• 10. مدیریت پایگاه داده Azure SQL
• 11. آشنایی با سرویس Azure Database for PostgreSQL
• 12. آشنایی با سرویس Azure Database for MySQL
• 13. مبانی ذخیره‌سازی داده‌های غیررابطه‌ای و NoSQL
• 14. کار با Azure Cosmos DB و مدل‌های توزیع داده
• 15. مدیریت فایل‌های حجیم در Azure Blob Storage
• 16. استفاده از Azure Data Lake Storage برای کلان‌داده‌ها
• 17. مفاهیم انبار داده یا Data Warehouse
• 18. معماری Azure Synapse Analytics
• 19. آشنایی با مفاهیم پردازش تحلیلی آنلاین OLAP
• 20. بررسی پایگاه داده‌های ستونی و اهمیت آن‌ها در تحلیل داده
• 21. مبانی هوش تجاری و تحلیل داده‌های کلان
• 22. آشنایی با ابزار Power BI برای گزارش‌گیری و مصورسازی
• 23. اتصال منابع داده به Power BI و آماده‌سازی داده‌ها
• 24. مفاهیم یکپارچه‌سازی داده‌ها و ETL
• 25. ابزارهای انتقال داده در آژور شامل Azure Data Factory
• 26. مبانی پردازش داده‌های بلادرنگ و Batch Processing
• 27. آشنایی با Azure Stream Analytics برای پردازش جریان داده
• 28. امنیت داده‌ها در فضای ابری و استانداردهای حفاظتی
• 29. مدیریت دسترسی کاربران با Azure Active Directory
• 30. رمزنگاری داده‌ها در حال انتقال و در حال سکون
• 31. مفاهیم انطباق با قوانین و حریم خصوصی در ذخیره‌سازی ابری
• 32. مانیتورینگ و عیب‌یابی سرویس‌های داده در آژور
• 33. استفاده از Azure Monitor برای پایش سلامت پایگاه داده
• 34. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی فاجعه
• 35. مفاهیم مقیاس‌پذیری و توزیع بار در راهکارهای ابری
• 36. بهینه‌سازی هزینه‌های ذخیره‌سازی در آژور
• 37. آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین و نقش داده در مدل‌های پیش‌بینی
• 38. بررسی ابزارهای Azure Machine Learning برای تحلیل داده‌ها
• 39. مرور کلی بر آزمون DP-900 و ساختار سوالات
• 40. استراتژی‌های تست‌زنی و آمادگی برای آزمون نهایی مایکروسافت