دوره جامع آمادگی آزمون مهندسی داده AWS: طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های داده‌محور ایمن و بهینه همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون مهندسی داده AWS: طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های داده‌محور ایمن و بهینه

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مهندسی داده

موضوع میانی: مدیریت و تحلیل داده‌های ابری در مقیاس سازمانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری زیرساخت‌های داده در فضای ابری
• 2. مدل‌های ذخیره‌سازی داده در محیط‌های ابری سازمانی
• 3. آشنایی با سرویس ذخیره‌سازی اشیاء S3 و مدیریت سطوح دسترسی
• 4. اصول امنیت داده‌ها و رمزنگاری در سرویس‌های ابری
• 5. مدیریت چرخه حیات داده و سیاست‌های نگهداری در AWS
• 6. معماری دریاچه داده Data Lake و مزایای آن در مقیاس سازمانی
• 7. آشنایی با سرویس‌های پایگاه‌داده رابطه‌ای و مدیریت مقیاس‌پذیری
• 8. استفاده از سرویس‌های NoSQL برای داده‌های غیرساختاریافته
• 9. روش‌های انتقال ایمن داده از محیط‌های محلی به فضای ابری
• 10. مدیریت جریان داده‌های بلادرنگ با استفاده از Kinesis
• 11. پردازش داده‌های جریانی و تحلیل لحظه‌ای در مقیاس بزرگ
• 12. مبانی یکپارچه‌سازی داده‌ها و عملیات ETL در محیط ابری
• 13. استفاده از سرویس Glue برای شناسایی و طبقه‌بندی داده‌ها
• 14. طراحی و اجرای خط‌لوله‌های پردازش داده با Glue Jobs
• 15. بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها در انباره‌های داده ابری
• 16. مدیریت و تحلیل داده‌ها با سرویس Redshift
• 17. استراتژی‌های پارتیشن‌بندی و ایندکس‌گذاری برای افزایش سرعت دسترسی
• 18. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری در خط‌لوله‌های داده
• 19. استفاده از CloudWatch برای پایش سلامت سامانه‌های داده
• 20. مدیریت رخدادها و اتوماسیون عملیات با سرویس Lambda
• 21. حکمرانی داده و مدیریت کیفیت در سامانه‌های ابری
• 22. شناسایی و پاک‌سازی داده‌ها در فرآیندهای یکپارچه‌سازی
• 23. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش و سیاست‌های امنیتی IAM
• 24. پیاده‌سازی مدل‌های اشتراک‌گذاری امن داده بین واحدهای سازمانی
• 25. آشنایی با ابزارهای تحلیل و گزارش‌گیری داده در پلتفرم ابری
• 26. پشتیبان‌گیری و بازیابی فاجعه در سامانه‌های داده‌محور
• 27. تست و اعتبارسنجی خط‌لوله‌های داده قبل از استقرار عملیاتی
• 28. مدیریت نسخه‌ها و استقرار کد در پروژه‌های مهندسی داده
• 29. اصول اخلاق حرفه‌ای در مدیریت داده‌های کلان و حریم خصوصی کاربران
• 30. تحلیل عملکرد و عیب‌یابی در سامانه‌های توزیع‌شده داده
• 31. طراحی معماری‌های تاب‌آور در برابر خطاهای سیستمی
• 32. استفاده از ابزارهای زیرساخت به عنوان کد برای مدیریت منابع داده
• 33. یکپارچه‌سازی سرویس‌های تحلیل داده با ابزارهای هوش تجاری
• 34. مدیریت متاداده‌ها و کاتالوگ‌سازی منابع داده سازمانی
• 35. پیاده‌سازی امنیت لایه انتقال در شبکه‌های ابری
• 36. بررسی الگوهای طراحی برای مقیاس‌پذیری خودکار
• 37. مدیریت ظرفیت و پیش‌بینی منابع مورد نیاز در سامانه‌های داده‌محور
• 38. مرور نهایی مفاهیم و آمادگی برای آزمون‌های تخصصی مهندسی داده