کتاب مسیر شغلی و مهارتهای کاربردی مهندسی داده در سازمانهای مدرن با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره مسیر شغلی و مهارتهای کاربردی مهندسی داده در سازمانهای مدرن
موضوع کلی: علوم داده و مهندسی نرم‌افزار
موضوع میانی: مهندسی داده و مدیریت زیرساخت‌های کلان‌داده
📋 سرفصل‌های دوره
- 1. مبانی مهندسی داده و جایگاه آن در سازمانهای پیشرو
- 2. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی مهندس داده در چرخه حیات نرم‌افزار
- 3. آشنایی با معماری سیستم‌های توزیع‌شده و پردازش موازی
- 4. مدیریت چرخه‌های حیات داده و حاکمیت داده در سازمان
- 5. زبان‌های برنامه‌نویسی تخصصی برای مهندسی داده با تمرکز بر پایتون
- 6. مبانی طراحی پایگاه‌های داده رابطه‌ای و بهینه‌سازی کوئری‌ها
- 7. آشنایی با سیستم‌های مدیریت پایگاه داده غیررابطه‌ای و NoSQL
- 8. مفاهیم و اصول انبار داده و مدل‌سازی داده در مقیاس کلان
- 9. استراتژی‌های استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها (ETL)
- 10. کار با ابزارهای مدرن یکپارچه‌سازی داده‌ها
- 11. مقدمه‌ای بر اکوسیستم آپاچی هدوپ و ذخیره‌سازی توزیع‌شده
- 12. پردازش داده‌های حجیم با استفاده از آپاچی اسپارک
- 13. مدیریت جریان‌های داده‌ای بلادرنگ با آپاچی کافکا
- 14. طراحی و پیاده‌سازی خط لوله داده‌ای استاندارد
- 15. آشنایی با سیستم‌های ذخیره‌سازی ابری و پایگاه‌های داده مقیاس‌پذیر
- 16. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری خط لوله‌های داده
- 17. مدیریت خطا و استراتژی‌های بازیابی در سیستم‌های داده‌ای
- 18. بهینه‌سازی عملکرد و رفع گلوگاه‌های پردازشی
- 19. مدیریت کانتینرها در محیط‌های داده‌ای با استفاده از داکر
- 20. ارکستراسیون و مدیریت وظایف با آپاچی ایرفلو
- 21. مفاهیم پایه کلان‌داده و تحلیل سیستم‌های بزرگ‌مقیاس
- 22. تکنیک‌های پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل
- 23. آشنایی با مفاهیم انبار داده ابری و مدرن
- 24. پیاده‌سازی استراتژی‌های ذخیره‌سازی داده‌های سرد و گرم
- 25. اصول مستندسازی فنی در پروژه‌های مهندسی داده
- 26. روش‌های تست و ارزیابی کیفیت داده‌ها
- 27. مدیریت پیکربندی و زیرساخت به عنوان کد در مهندسی داده
- 28. آشنایی با مفاهیم دریاچه داده و معماری‌های نوین
- 29. تفاوت‌های مهندسی داده با تحلیل داده و علوم داده
- 30. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌های آماری
- 31. بهره‌گیری از ابزارهای هوش تجاری در سازمان
- 32. اخلاق حرفه‌ای در مدیریت داده‌های سازمانی و ملی
- 33. مسیر شغلی و مهارتهای نرم مورد نیاز برای مهندسان داده
- 34. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در سازمانهای بزرگ
- 35. مدیریت هزینه‌های زیرساختی و بهینه‌سازی منابع ابری
- 36. آشنایی با مفاهیم داده‌کاوی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای مهندسان داده
- 37. یکپارچه‌سازی داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
- 38. پروژه نهایی: طراحی یک زیرساخت داده‌ای مقیاس‌پذیر در محیط شبیه‌سازی‌شده
تگ‌ها:
بیگ دیتا
پایگاه داده
تحلیل داده
دیتاساینس
زیرساخت داده
علم داده
مدل‌سازی داده
مدیریت داده‌های کلان
مهندسی داده
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.