کتاب جامع مهندسی داده در بستر رایانش ابری (مبتنی بر استانداردهای معماری داده و تحلیل کلان‌داده) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع مهندسی داده در بستر رایانش ابری (مبتنی بر استانداردهای معماری داده و تحلیل کلان‌داده)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم داده

موضوع میانی: مهندسی داده و زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه مهندسی داده و جایگاه آن در تحول دیجیتال
  • 2. معماری سیستم‌های داده‌محور در بستر رایانش ابری
  • 3. مدیریت هویت و دسترسی ایمن در محیط‌های ابری
  • 4. طراحی و پیاده‌سازی مخازن داده در مقیاس بزرگ
  • 5. اصول پایگاه داده‌های رابطه‌ای در فضای ابری
  • 6. مدیریت و بهینه‌سازی سیستم‌های پایگاه داده توزیع‌شده
  • 7. آشنایی با مفاهیم و ضرورت‌های انبار داده در سازمان‌ها
  • 8. استقرار و پیکربندی انبار داده‌های ابری
  • 9. روش‌های انتقال و یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع ناهمگون
  • 10. مفاهیم استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها با ابزارهای مدرن
  • 11. پیاده‌سازی خط لوله داده با استفاده از سرویس‌های مدیریت‌شده
  • 12. کار با فرمت‌های ذخیره‌سازی بهینه داده‌های کلان
  • 13. معماری دریاچه داده و مدیریت ذخیره‌سازی اشیاء
  • 14. امنیت داده‌ها در حال انتقال و در حال استراحت در محیط ابری
  • 15. نظارت بر عملکرد و سلامت خط لوله‌های داده
  • 16. مدیریت لاگ‌ها و عیب‌یابی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 17. آشنایی با پردازش دسته‌ای داده‌ها در مقیاس وسیع
  • 18. پردازش داده‌های جریانی و تحلیل بلادرنگ
  • 19. طراحی مدل‌های داده برای تحلیل‌های هوش تجاری
  • 20. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده در انبارهای داده ابری
  • 21. مدیریت هزینه‌ها و تخصیص منابع در پروژه‌های داده‌محور
  • 22. استفاده از ابزارهای اتوماسیون برای مدیریت زیرساخت داده
  • 23. مفاهیم حاکمیت داده و رعایت استانداردهای امنیت اطلاعات
  • 24. روش‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی فاجعه در محیط ابری
  • 25. تکنیک‌های فشرده‌سازی و پارتیشن‌بندی داده‌ها برای افزایش کارایی
  • 26. آشنایی با الگوریتم‌های توزیع‌شده برای پردازش موازی
  • 27. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با خط لوله‌های داده
  • 28. استقرار مدل‌های تحلیل داده در محیط‌های عملیاتی
  • 29. مدیریت تغییرات و کنترل نسخه در پروژه‌های مهندسی داده
  • 30. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های کلان‌داده
  • 31. استفاده از کانتینرها برای استقرار سرویس‌های پردازش داده
  • 32. مدیریت ارکستراسیون وظایف در پردازش‌های داده‌محور
  • 33. آشنایی با مفاهیم امنیت شبکه در اتصال به منابع ابری
  • 34. به‌کارگیری پروتکل‌های امن تبادل داده
  • 35. طراحی معماری‌های تاب‌آور در برابر خرابی‌های زیرساختی
  • 36. ارزیابی کیفیت داده و پاک‌سازی داده‌های ورودی
  • 37. مستندسازی معماری‌های داده و فرآیندهای مهندسی
  • 38. ارائه گزارش‌های تحلیلی و داشبوردهای مدیریتی بر پایه داده‌ها
تگ‌ها: AWS پردازش ابری تحلیل کلان داده داده‌کاوی ذخیره‌سازی ابری رایانش ابری زیرساخت ابری مدیریت داده‌ها معماری داده مهندسی داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.