دوره تسلط بر مهندسی داده در سرویس‌های ابری: آمادگی آزمون AWS Certified Data Engineer همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر مهندسی داده در سرویس‌های ابری: آمادگی آزمون AWS Certified Data Engineer

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مهندسی داده

موضوع میانی: رایانش ابری و مدیریت زیرساخت‌های داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری سرویس‌های داده
• 2. آشنایی با پلتفرم‌های ابری و مدل‌های اشتراکی مسئولیت‌پذیری
• 3. امنیت داده‌ها و رمزنگاری در سرویس‌های ابری
• 4. مبانی ذخیره‌سازی اشیاء در فضای ابری
• 5. بهینه‌سازی عملکرد و مدیریت چرخه حیات داده‌ها در فضای ذخیره‌سازی
• 6. اصول طراحی انبارهای داده مقیاس‌پذیر
• 7. معماری پردازش داده‌های حجیم در مقیاس ابری
• 8. مفاهیم و کاربردهای دریاچه داده در سازمان‌ها
• 9. مدیریت کاتالوگ داده‌ها و حکمرانی اطلاعات
• 10. تزریق و انتقال داده‌ها به محیط ابری
• 11. استفاده از سرویس‌های مدیریت‌شده برای انتقال داده‌های حجیم
• 12. پردازش دسته‌ای داده‌ها با استفاده از سرویس‌های توزیع‌شده
• 13. پردازش داده‌های جریانی و تحلیل لحظه‌ای
• 14. مدیریت و بهینه‌سازی جداول در پایگاه‌های داده تحلیلی
• 15. طراحی خط لوله‌های داده با ابزارهای خودکارسازی
• 16. هماهنگ‌سازی گردش کار در مهندسی داده
• 17. یکپارچه‌سازی سرویس‌های پیام‌رسان در معماری داده
• 18. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری زیرساخت‌های داده
• 19. تحلیل گزارش‌های لاگ و عیب‌یابی در محیط ابری
• 20. مدیریت هزینه و بهینه‌سازی منابع داده در فضای ابری
• 21. استفاده از ابزارهای کدنویسی برای زیرساخت‌های داده
• 22. مدیریت نسخه‌ها و استقرار پایپ‌لاین‌های داده
• 23. اصول یکپارچه‌سازی داده‌ها و تبدیل فرمت‌ها
• 24. پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل
• 25. آشنایی با پایگاه‌های داده غیررابطه‌ای در محیط ابری
• 26. مدیریت دیسک‌های مجازی و کارایی ورودی و خروجی
• 27. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی فاجعه در داده‌های ابری
• 28. طراحی راهکارهای تحلیل داده با استفاده از سرویس‌های هوش تجاری
• 29. مفاهیم پیشرفته در توزیع و موازی‌سازی پردازش داده
• 30. مدیریت کیفیت داده و اعتبارسنجی خودکار
• 31. امنیت شبکه در محیط‌های ابری برای انتقال داده
• 32. آشنایی با سرویس‌های پرس‌وجوی تعاملی
• 33. مدیریت متاداده و طبقه‌بندی داده‌ها
• 34. بهینه‌سازی حافظه و پردازنده در کلاسترهای داده
• 35. طراحی معماری‌های مبتنی بر رویداد برای مهندسی داده
• 36. مقیاس‌پذیری افقی و عمودی در دیتابیس‌های ابری
• 37. ملاحظات قانونی و انطباق در مدیریت داده‌های سازمانی
• 38. ارزیابی عملکرد خط لوله‌های داده
• 39. آمادگی برای آزمون تخصصی مهندسی داده ابری