دوره تکنیک‌های پیشرفته برای مدیریت و سازماندهی داده‌های بزرگ همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های پیشرفته برای مدیریت و سازماندهی داده‌های بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری داده‌های بزرگ
• 2. مفاهیم کلیدی در مدیریت داده‌های مقیاس‌پذیر
• 3. شناسایی و دسته‌بندی منابع داده
• 4. طراحی لایه‌های ذخیره‌سازی: Data Lake و Data Warehouse
• 5. انتخاب پلتفرم‌های ابری برای داده‌های بزرگ
• 6. معماری Lambda و Kappa برای پردازش Batch و Stream
• 7. مقدمه‌ای بر Apache Hadoop و HDFS
• 8. معماری و بهینه‌سازی Apache Spark
• 9. پردازش جریان داده با Apache Flink
• 10. استفاده از Kafka برای ingest داده‌های بلادرنگ
• 11. مدیریت متادیتا و کاتالوگ داده‌ها
• 12. خط مشی‌های حاکمیت داده (Data Governance)
• 13. استراتژی‌های کیفیت داده و اعتبارسنجی
• 14. پایپ‌لاین‌های ETL/ELT پیشرفته
• 15. اتوماسیون و ارکستراسیون با Apache Airflow
• 16. مدیریت نسخه‌بندی و CI/CD برای پایپ‌لاین داده
• 17. تقسیم‌بندی و پارتیشن‌بندی داده برای عملکرد بهینه
• 18. فشرده‌سازی و فرمت‌های ذخیره‌سازی کارآمد (Parquet, ORC, Avro)
• 19. اندیس‌گذاری و جستجوی سریع در داده‌های بزرگ
• 20. معماری‌های پرس‌وجو توزیع شده (Presto, Trino, Druid)
• 21. تحلیل‌های بلادرنگ با Apache Druid و ClickHouse
• 22. مدیریت خطا و مانیتورینگ پایپ‌لاین داده
• 23. امنیت داده: رمزنگاری، کنترل دسترسی، ماسکینگ
• 24. تطبیق با مقررات (GDPR, CCPA) در داده‌های بزرگ
• 25. استفاده از Data Mesh برای مقیاس‌پذیری سازمانی
• 26. الگوهای Domain-Driven Data Ownership
• 27. پیاده‌سازی Data Contracts بین تیم‌ها
• 28. استفاده از Feature Store برای یادگیری ماشین
• 29. مدیریت داده‌های آموزشی و تست در مقیاس بزرگ
• 30. نسخه‌سازی داده‌ها و Reproducibility
• 31. خطوط نسب داده (Data Lineage) و اثربخشی عیب‌یابی
• 32. بهینه‌سازی هزینه‌های ذخیره‌سازی و محاسبه در ابری
• 33. استفاده از Spot Instances و Serverless برای پردازش
• 34. معماری‌های Multi-Cloud و Hybrid برای داده
• 35. استفاده از Kubernetes برای ارکستراسیون کارهای داده
• 36. مدیریت کلاسترهای Spark/Flink روی Kubernetes
• 37. مقیاس‌پذیری خودکار (Auto-scaling) برای بارهای متغیر
• 38. پردازش گراف‌های بزرگ با GraphX و Neptune
• 39. تحلیل‌های جغرافیایی و فضایی در داده‌های بزرگ
• 40. استفاده از Time-Series Databases (InfluxDB, TimescaleDB)
• 41. مدیریت داده‌های غیرسازمان‌یافته (Unstructured) با Object Storage
• 42. استخراج ویژگی از متن و تصویر در مقیاس بزرگ
• 43. پیاده‌سازی Near Real-time Dashboards
• 44. استفاده از BI Tools بر روی داده‌های بزرگ (Superset, Metabase)
• 45. استراتژی‌های Backup و Disaster Recovery برای داده‌های بزرگ
• 46. مدیریت چرخه حیات داده: آرشیو، حذف، نگهداری
• 47. استفاده از Data Virtualization برای دسترسی واحد
• 48. بهینه‌سازی کوئری‌ها با Cost-based Optimizer
• 49. معماری‌های Event-driven برای یکپارچگی داده
• 50. استفاده از Change Data Capture (CDC) برای همگام‌سازی
• 51. پیاده‌سازی Data Quality Gates در CI/CD
• 52. استفاده از Machine Learning برای تشخیص ناهنجاری داده
• 53. مدیریت متادیتا پویا با Apache Atlas
• 54. استفاده از Data Catalog برای کشف داده
• 55. استراتژی‌های Migration از Legacy به Modern Data Stack
• 56. ارزیابی و انتخاب موتورهای پردازش مناسب
• 57. بهینه‌سازی شبکه و انتقال داده در کلاستر
• 58. مدیریت حافظه و Garbage Collection در Spark/Flink
• 59. استفاده از Adaptive Query Execution در Spark 3+
• 60. پیاده‌سازی Data Mesh Governance Framework
• 61. استفاده از Policy-as-Code برای کنترل دسترسی
• 62. مدیریت تست‌های یکپارچگی برای پایپ‌لاین داده
• 63. استفاده از Data Contracts Testing (Great Expectations)
• 64. معماری‌های Real-time Feature Engineering
• 65. استفاده از Vector Databases برای جستجوی شباهت
• 66. مدیریت داده‌های سینتتیک برای آموزش مدل
• 67. استفاده از Federated Learning در محیط داده بزرگ
• 68. استراتژی‌های Cost Monitoring و FinOps برای داده