دوره راهکارهای نوین ذخیره‌سازی و تحلیل داده با استفاده از Delta Lake و Databricks همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین ذخیره‌سازی و تحلیل داده با استفاده از Delta Lake و Databricks

موضوع کلی: علوم داده و مهندسی کلان‌داده (Big Data Engineering)

موضوع میانی: مدیریت و پردازش هوشمند داده‌ها در بسترهای ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری کلان‌داده و چالش‌های دریاچه داده
• 2. آشنایی با پلتفرم Databricks و اکوسیستم پردازش ابری
• 3. مفاهیم بنیادی Delta Lake و مزایای آن در ذخیره‌سازی داده
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط کاری در Databricks
• 5. آشنایی با Delta Table و تراکنش‌های ACID
• 6. ایجاد و مدیریت جداول در Delta Lake
• 7. عملیات درج و به‌روزرسانی داده‌ها با دستورات DML
• 8. استفاده از قابلیت Time Travel برای بازیابی نسخه‌های پیشین داده
• 9. مدیریت طرح‌واره (Schema Enforcement) در جداول داده
• 10. تغییر ساختار جداول با دستورات Schema Evolution
• 11. بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از قابلیت Z-Ordering
• 12. فشرده‌سازی فایل‌های کوچک با دستور OPTIMIZE
• 13. پایش و مدیریت تاریخچه تراکنش‌ها با دستور DESCRIBE HISTORY
• 14. مفهوم Structured Streaming و پردازش بلادرنگ داده‌ها
• 15. خواندن و نوشتن داده‌های جریانی در Delta Lake
• 16. یکپارچه‌سازی با Apache Spark برای پردازش‌های توزیع‌شده
• 17. مدیریت سطوح دسترسی و امنیت داده‌ها در Databricks
• 18. پیاده‌سازی مدل‌های امنیت مبتنی بر نقش (RBAC)
• 19. بهینه‌سازی کوئری‌ها با استفاده از Delta Cache
• 20. مدیریت چرخه حیات داده‌ها و حذف داده‌های قدیمی (VACUUM)
• 21. استفاده از Delta Sharing برای اشتراک‌گذاری امن داده‌ها
• 22. یکپارچه‌سازی با سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری
• 23. مدیریت کارها (Jobs) و زمان‌بندی پردازش‌ها در Databricks
• 24. تکنیک‌های عیب‌یابی و مانیتورینگ عملکرد جداول
• 25. استفاده از Delta Lake در خط‌لوله‌های داده (Data Pipelines)
• 26. پیاده‌سازی معماری Medallion برای لایه‌بندی داده‌ها
• 27. پردازش داده‌های خام در لایه Bronze
• 28. پاک‌سازی و غنی‌سازی داده‌ها در لایه Silver
• 29. آماده‌سازی داده‌های نهایی برای تحلیل در لایه Gold
• 30. استفاده از SQL در محیط Databricks برای تحلیل داده‌ها
• 31. کار با توابع پیشرفته در کتابخانه‌های Spark
• 32. مدیریت وابستگی‌های کتابخانه‌ای و محیط‌های اجرایی
• 33. بهینه‌سازی مصرف منابع و مدیریت هزینه‌های پردازش ابری
• 34. مستندسازی و مدیریت فراداده‌ها (Metadata) در کاتالوگ داده
• 35. بررسی استانداردهای رعایت حریم خصوصی در ذخیره‌سازی داده
• 36. پیاده‌سازی راهکارهای مقیاس‌پذیر برای داده‌های حجیم
• 37. استفاده از Delta Lake در مدل‌سازی‌های هوش مصنوعی
• 38. بررسی سناریوهای عملیاتی در پروژه‌های داده‌محور ملی
• 39. ارائه گزارش‌های تحلیلی مبتنی بر داده‌های پردازش‌شده