کتاب اصول و معماری مهندسی داده: از ذخیره‌سازی تا تحلیل هوشمند داده‌ها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول و معماری مهندسی داده: از ذخیره‌سازی تا تحلیل هوشمند داده‌ها

موضوع کلی: علوم داده و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: مهندسی داده و زیرساخت‌های کلان‌داده

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی مهندسی داده و نقش آن در تحول دیجیتال
• 2. چرخه حیات داده در سازمان‌های مدرن
• 3. معماری سیستم‌های مدیریت پایگاه داده‌های رابطه‌ای
• 4. مفاهیم بنیادی انباره‌های داده و داده‌گاه‌ها
• 5. آشنایی با مدل‌های داده‌ای و طراحی شمای پایگاه داده
• 6. نرمال‌سازی و بهینه‌سازی ساختار داده‌ها
• 7. مقدمه‌ای بر کلان‌داده و ویژگی‌های سه گانه آن
• 8. معماری سیستم‌های توزیع‌شده و پردازش موازی
• 9. آشنایی با اکوسیستم آپاچی هدوپ و مفاهیم ذخیره‌سازی توزیع‌شده
• 10. آشنایی با مدل برنامه‌نویسی مپ‌ردیوس
• 11. معرفی پایگاه داده‌های غیررابطه‌ای و دسته‌بندی آن‌ها
• 12. کاربرد پایگاه داده‌های کلید-مقدار در سامانه‌های مقیاس‌پذیر
• 13. استفاده از پایگاه داده‌های سند-محور در ذخیره‌سازی داده‌های نیمه‌ساختاریافته
• 14. معماری خط‌لوله‌های انتقال داده
• 15. مفاهیم استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها
• 16. روش‌های نوین یکپارچه‌سازی داده‌ها
• 17. مدیریت کیفیت و پاکسازی داده‌ها در مقیاس کلان
• 18. مقدمه‌ای بر پردازش جریان داده و سامانه‌های بلادرنگ
• 19. آشنایی با ابزارهای پردازش پیام مانند آپاچی کافکا
• 20. معماری لایه ذخیره‌سازی در دریاچه‌های داده
• 21. قوانین و استانداردهای صیانت از داده‌های ملی
• 22. مدیریت دسترسی و احراز هویت در پایگاه‌های داده
• 23. آشنایی با زیرساخت‌های ابری برای میزبانی داده‌ها
• 24. مفاهیم کانتینرسازی و مدیریت سرویس‌های داده با داکر و کوبرنتیز
• 25. نظارت و پایش سلامت زیرساخت‌های داده
• 26. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی فاجعه در پایگاه‌های داده
• 27. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی ابعادی در انباره‌های داده
• 28. تکنیک‌های بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده
• 29. آشنایی با زبان‌های پرس‌وجو برای داده‌های حجیم
• 30. مفاهیم متا‌داده و مدیریت کاتالوگ داده‌ها
• 31. حکمرانی داده‌ها و نقش آن در سازمان‌های داده‌محور
• 32. اصول طراحی داشبوردهای تحلیلی و بصری‌سازی
• 33. نقش مهندسی داده در پیشبرد یادگیری ماشین
• 34. آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل‌های هوشمند
• 35. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های ساختارنیافته و متن‌کاوی
• 36. اخلاق در پردازش داده و رعایت حقوق کاربران
• 37. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در مهندسی داده
• 38. آینده فناوری‌های ذخیره‌سازی و پردازش داده در ایران
• 39. ارائه طرح نهایی برای یک زیرساخت داده‌محور بومی