کتاب معماری نرم‌افزار: آشنایی با معماری‌های Big Data و Data Lake با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری نرم‌افزار: آشنایی با معماری‌های Big Data و Data Lake

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه ای معماری نرم افزار
• 2. اصول طراحی نرم افزار
• 3. معماری نرم افزار چیست؟
• 4. انواع سبک های معماری نرم افزار
• 5. الگوهای طراحی معماری
• 6. مدل های استقرار نرم افزار
• 7. معماری Big Data چیست؟
• 8. مفاهیم کلیدی Big Data (حجم، سرعت، تنوع، ارزش، صحت)
• 9. منابع داده Big Data
• 10. چالش های معماری Big Data
• 11. معماری Data Lake چیست؟
• 12. مزایای Data Lake
• 13. معایب Data Lake
• 14. تفاوت Data Lake و Data Warehouse
• 15. مفاهیم Metadata در Data Lake
• 16. انواع Metadata
• 17. مدیریت Metadata
• 18. مراحل ایجاد Data Lake
• 19. معماری Lambda
• 20. معماری Kappa
• 21. معماری Data Lakehouse
• 22. انتخاب معماری مناسب (Lambda, Kappa, Lakehouse)
• 23. مفاهیم Ingestion Data
• 24. ابزارهای Ingestion Data (Kafka, Flume, Sqoop)
• 25. پردازش داده در Data Lake
• 26. انواع پردازش داده (Batch, Stream)
• 27. ابزارهای پردازش داده (Spark, Hadoop)
• 28. ذخیره سازی داده در Data Lake
• 29. فرمت های ذخیره سازی داده (Parquet, Avro, ORC)
• 30. پارتیشن بندی داده
• 31. بهینه سازی ذخیره سازی داده
• 32. امنیت در Data Lake
• 33. احراز هویت و مجوز دسترسی
• 34. رمزنگاری داده
• 35. Audit Logging
• 36. Governance در Data Lake
• 37. تعریف سیاست های Governance
• 38. مدیریت کیفیت داده
• 39. Data Lineage
• 40. مفاهیم Data Catalog
• 41. ابزارهای Data Catalog
• 42. نقش Data Scientist در Data Lake
• 43. اکتشاف داده
• 44. مهندسی ویژگی
• 45. مدل سازی داده
• 46. مصورسازی داده
• 47. نقش Data Engineer در Data Lake
• 48. ساخت Pipeline داده
• 49. مدیریت زیرساخت Data Lake
• 50. بهینه سازی عملکرد Data Lake
• 51. مفاهیم Data Pipeline
• 52. انواع Data Pipeline
• 53. طراحی Data Pipeline
• 54. ابزارهای Data Pipeline (Airflow, Luigi)
• 55. مفاهیم ETL (Extract, Transform, Load)
• 56. ابزارهای ETL
• 57. مفاهیم ELT (Extract, Load, Transform)
• 58. ابزارهای ELT
• 59. تفاوت ETL و ELT
• 60. استفاده از Cloud در معماری Big Data و Data Lake
• 61. سرویس های Cloud برای Big Data (AWS, Azure, GCP)
• 62. مقایسه سرویس های Cloud
• 63. معماری Serverless در Big Data
• 64. مفاهیم DevOps در Big Data
• 65. Automated Testing در Big Data
• 66. Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) در Big Data
• 67. مانیتورینگ Data Lake
• 68. Alerting
• 69. Logging
• 70. Monitoring Tools (Prometheus, Grafana)
• 71. مقیاس پذیری Data Lake
• 72. مقیاس پذیری افقی
• 73. مقیاس پذیری عمودی
• 74. استراتژی های مقیاس پذیری
• 75. مفاهیم Replication داده
• 76. استراتژی های Replication
• 77. Backup و Restore Data Lake
• 78. برنامه ریزی Backup و Restore
• 79. پیاده سازی Backup و Restore
• 80. استفاده از Data Lake برای Machine Learning
• 81. آماده سازی داده برای Machine Learning
• 82. آموزش مدل های Machine Learning
• 83. استقرار مدل های Machine Learning
• 84. معماری Serving مدل های Machine Learning
• 85. Real-time Analytics در Data Lake
• 86. معماری Real-time Analytics
• 87. ابزارهای Real-time Analytics
• 88. استفاده از Data Lake برای Business Intelligence (BI)
• 89. ساخت داشبورد BI
• 90. گزارش گیری BI
• 91. ادغام Data Lake با Data Warehouse
• 92. سناریوهای استفاده از Data Lake
• 93. معماری Data Mesh
• 94. مقایسه Data Lake و Data Mesh
• 95. چالش های پیاده سازی Data Lake
• 96. راهکارهای رفع چالش ها
• 97. الزامات قانونی و Compliance در Data Lake
• 98. GDPR
• 99. CCPA
• 100. انتخاب ابزار مناسب برای Data Lake