کتاب راهکارهای عملیاتی مهندسی داده در زیرساختهای ابری (آمادگی آزمون Google Cloud) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی مهندسی داده در زیرساختهای ابری (آمادگی آزمون Google Cloud)
موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم داده
موضوع میانی: رایانش ابری و مهندسی دادههای بزرگ
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی رایانش ابری و معماری سرویسهای دادهمحور
- 2. آشنایی با پلتفرم ابری گوگل و ابزارهای مدیریت داده
- 3. طراحی و پیادهسازی مخازن داده مقیاسپذیر در فضای ابری
- 4. مدیریت و پیکربندی فضای ذخیرهسازی اشیاء
- 5. اصول مدلسازی دادهها در پایگاههای داده رابطهای ابری
- 6. مدیریت تراکنشها و یکپارچگی داده در سیستمهای توزیعشده
- 7. پایگاههای داده NoSQL و کاربرد آنها در دادههای حجیم
- 8. بهینهسازی پرسوجوهای پایگاه داده در محیط ابری
- 9. مبانی پردازش دادههای حجیم با استفاده از پردازش دستهای
- 10. طراحی خط لولههای انتقال داده با ابزارهای مدیریت جریان
- 11. پیادهسازی فرآیندهای استخراج، تبدیل و بارگذاری داده
- 12. مدیریت و زمانبندی وظایف پردازشی در مقیاس بزرگ
- 13. پردازش دادههای جریانی و تحلیل بلادرنگ
- 14. معماری سیستمهای پیامرسان و صفهای داده در ابر
- 15. یکپارچهسازی منابع داده مختلف با استفاده از ابزارهای بومی
- 16. مبانی یادگیری ماشین و نقش مهندس داده در پروژههای هوش مصنوعی
- 17. آمادهسازی و پیشپردازش دادهها برای مدلهای تحلیلی
- 18. امنیت دادهها و مدیریت دسترسی در پلتفرمهای ابری
- 19. تأمین امنیت شبکه و رمزنگاری دادههای حساس در حال انتقال و سکون
- 20. مدیریت هویت و دسترسیهای کاربردی در پروژههای داده
- 21. نظارت بر عملکرد سیستمهای داده و بهینهسازی منابع
- 22. استفاده از ابزارهای تحلیل لاگ برای عیبیابی زیرساخت
- 23. اصول پایداری و بازیابی دادهها در صورت بروز حوادث
- 24. طراحی سیستمهای تابآور و دارای دسترسپذیری بالا
- 25. استراتژیهای انتقال دادهها از زیرساختهای داخلی به ابر
- 26. اتوماسیون استقرار زیرساختهای داده با استفاده از کد
- 27. مدیریت نسخههای کد و پیکربندیهای زیرساختی
- 28. مستندسازی و استانداردهای گزارشدهی در پروژههای کلان داده
- 29. اخلاق حرفهای در مدیریت داده و حفاظت از حریم خصوصی
- 30. قوانین و مقررات صیانت از دادهها در فضای سایبری کشور
- 31. تکنیکهای تحلیل دادههای حجیم برای تصمیمگیریهای مدیریتی
- 32. آشنایی با ابزارهای بصریسازی داده و داشبوردهای عملیاتی
- 33. ارزیابی و انتخاب سرویسهای ابری متناسب با نیاز کسبوکار
- 34. بررسی الگوهای طراحی برای مقیاسپذیری افقی و عمودی
- 35. مدیریت چرخهی حیات دادههای سازمانی
- 36. بهینهسازی عملکرد انبارهای داده در فضای ابری
- 37. یکپارچهسازی ابزارهای تحلیل داده با سیستمهای موجود
- 38. پروژههای عملیاتی و شبیهسازی آزمونهای تخصصی مهندسی داده
تگها:
GCP
آزمون Google Cloud
پردازش ابری
تحلیل دادههای بزرگ
رایانش ابری
زیرساخت ابری
گوگل کلاود
مدیریت پایگاه داده
مهندسی داده
مهندسی داده ابری
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.