دوره Data Lake و Streaming: پردازش بلادرنگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Data Lake و Streaming: پردازش بلادرنگ

موضوع کلی: معماری و مهندسی کامپیوتر

موضوع میانی: معماری معماری Data Lakes (Data Lake Architectures)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. معماری Data Lake و Streaming
• 2. مفاهیم پایه دریاچه داده
• 3. معرفی Streaming داده و کاربردها
• 4. مقایسه Data Lake با Data Warehouse
• 5. انتخاب ابزار مناسب برای Data Lake
• 6. معماری‌های رایج Data Lake
• 7. ورود و خروج داده در Data Lake
• 8. فرمت‌های ذخیره‌سازی داده در Data Lake
• 9. متا دیتا و مدیریت آن در Data Lake
• 10. امنیت داده در Data Lake
• 11. مقدمه‌ای بر پردازش بلادرنگ
• 12. معماری‌های Streaming داده
• 13. Kafka به عنوان یک پلتفرم Streaming
• 14. Apache Flink و پردازش استریم
• 15. Apache Spark Streaming
• 16. مقایسه Kafka, Flink و Spark Streaming
• 17. پایپ‌لاین‌های پردازش استریم
• 18. تحلیل داده‌های جریانی
• 19. مانیتورینگ و هشداردهی در Streaming داده
• 20. کیفیت داده در Streaming
• 21. تحلیل پنجره‌ای در پردازش استریم
• 22. مفاهیم Windowing در Flink
• 23. مفاهیم Watermarking در Flink
• 24. اتصال Data Lake به Streaming
• 25. یکپارچه‌سازی Kafka با Data Lake
• 26. استفاده از Spark برای پردازش داده‌های Data Lake و Streaming
• 27. Data Lake و یادگیری ماشین
• 28. کاربردهای Data Lake در تحلیل رفتار مشتری
• 29. Data Lake و اینترنت اشیا
• 30. Data Lake و داده‌های شبکه اجتماعی
• 31. مقیاس‌پذیری Data Lake
• 32. بهینه‌سازی عملکرد Data Lake
• 33. مدیریت هزینه در Data Lake
• 34. حاکمیت داده در Data Lake
• 35. Data Lake در فضای ابری
• 36. بهترین شیوه‌های طراحی Data Lake
• 37. معماری Lambda و Kappa
• 38. استفاده از Delta Lake
• 39. استریم داده‌های ساخت‌یافته و نیمه‌ساخت‌یافته
• 40. استریم داده‌های بدون ساختار
• 41. پردازش رویداد محور
• 42. تحلیل Real-time با استفاده از Data Lake
• 43. تکنیک‌های کاهش تأخیر در Streaming
• 44. آینده Data Lake و Streaming
• 45. چالش‌های پیاده‌سازی Data Lake