دوره نقشه راه جامع مهندسی داده: از مهارت‌های فنی تا آمادگی برای آزمون‌های استخدامی شرکت‌های پیشرو همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره نقشه راه جامع مهندسی داده: از مهارت‌های فنی تا آمادگی برای آزمون‌های استخدامی شرکت‌های پیشرو

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: مهندسی داده و زیرساخت‌های کلان‌داده

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی مهندسی داده و نقش آن در سازمان‌های مدرن
• 2. چرخه حیات داده در سیستم‌های نرم‌افزاری
• 3. آشنایی با نقش‌ها و مسئولیت‌های مهندس داده در تیم‌های فنی
• 4. مفاهیم پایه پایگاه‌های داده رابطه‌ای و زبان SQL
• 5. طراحی و مدل‌سازی داده‌ها در انبارهای داده
• 6. تفاوت‌های کلیدی پایگاه‌های داده OLTP و OLAP
• 7. اصول کار با سیستم‌عامل لینوکس برای مهندسان داده
• 8. آشنایی با خط‌فرمان و اسکریپت‌نویسی در محیط سرور
• 9. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای پردازش داده
• 10. ساختارهای داده و الگوریتم‌های کاربردی در مهندسی داده
• 11. کار با کتابخانه‌های Pandas و NumPy برای تحلیل مقدماتی
• 12. مفهوم خط لوله داده یا Data Pipeline
• 13. استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها در فرآیند ETL
• 14. آشنایی با ابزارهای یکپارچه‌سازی داده‌ها
• 15. ذخیره‌سازی داده‌های حجیم در سیستم‌های فایل توزیع شده
• 16. مبانی معماری هادوپ و اکوسیستم آن
• 17. آشنایی با آپاچی اسپارک برای پردازش موازی
• 18. پردازش داده‌های جریانی با آپاچی کافکا
• 19. مدیریت و سازمان‌دهی داده‌ها در دریاچه داده
• 20. اصول امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در چارچوب قوانین داخلی
• 21. اعتبارسنجی و پاک‌سازی داده‌ها برای افزایش کیفیت
• 22. مبانی انبارش داده‌های ابری و سرویس‌های داخلی
• 23. مدیریت تراکنش‌ها و تضمین یکپارچگی داده‌ها
• 24. آشنایی با ابزارهای زمان‌بندی و ارکستراسیون مانند Airflow
• 25. مفاهیم پایه در مدل‌سازی ابعادی و ستاره‌ای
• 26. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده در پایگاه‌های داده بزرگ
• 27. مبانی ذخیره‌سازی داده‌های غیررابطه‌ای NoSQL
• 28. آشنایی با پایگاه‌های داده کلید-مقدار و سند-محور
• 29. مفاهیم پایه در تحلیل داده‌های حجیم و مقیاس‌پذیری
• 30. نظارت بر سلامت خط لوله‌های داده و مدیریت خطا
• 31. مقدمه‌ای بر هوش تجاری و داشبوردهای مدیریتی
• 32. آشنایی با مفاهیم انبار داده‌های ابری
• 33. مدیریت کانتینرها با داکر برای استقرار محیط‌های داده
• 34. مبانی زیرساخت به عنوان کد برای مهندسان داده
• 35. آشنایی با مفاهیم CI/CD در توسعه خط لوله‌های داده
• 36. مدیریت نسخه‌گذاری کدها با Git
• 37. اصول مستندسازی فنی و مدیریت دانش در تیم‌های داده
• 38. استراتژی‌های تست نرم‌افزار برای خط لوله‌های داده
• 39. تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد در پردازش‌های سنگین
• 40. آشنایی با مفاهیم انبار داده‌های بلادرنگ
• 41. مدیریت هزینه‌های زیرساخت داده در محیط‌های ابری
• 42. تأمین امنیت در انتقال و ذخیره‌سازی داده‌ها
• 43. نقش مهندس داده در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 44. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های تحلیلی و آماری
• 45. اصول اخلاق حرفه‌ای در مدیریت و پردازش داده‌ها
• 46. آشنایی با استانداردهای داده‌ای در سازمان‌های بزرگ
• 47. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های توزیع شده
• 48. تکنیک‌های رفع گلوگاه در سیستم‌های پردازش داده
• 49. آمادگی برای مصاحبه‌های فنی مهندسی داده
• 50. حل مسائل الگوریتمی در مصاحبه‌های استخدامی
• 51. تحلیل و طراحی سیستم‌های داده‌محور در سناریوهای واقعی
• 52. مرور سوالات رایج در مصاحبه‌های طراحی سیستم داده
• 53. ارائه سوابق و پروژه‌های فنی در رزومه مهندسی داده
• 54. آشنایی با مهارت‌های نرم و تعامل در تیم‌های چابک
• 55. روش‌های به‌روزرسانی دانش فنی در حوزه مهندسی داده
• 56. نقشه راه توسعه مهارت‌های تخصصی در آینده شغلی