کتاب امنیت و حاکمیت داده در Data Lake با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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 امنیت و حاکمیت داده در Data Lake

موضوع کلی: معماری و مهندسی کامپیوتر

موضوع میانی: معماری معماری Data Lakes (Data Lake Architectures)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی معماری Data Lake
  • 2. معرفی اجزای کلیدی Data Lake
  • 3. مقایسه Data Lake با Data Warehouse
  • 4. انتخاب فناوری‌های مناسب Data Lake
  • 5. مدل‌سازی داده در Data Lake
  • 6. فرمت‌های ذخیره‌سازی داده در Data Lake
  • 7. بهینه‌سازی عملکرد Data Lake
  • 8. امنیت داده در Data Lake: مفاهیم پایه
  • 9. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC) در Data Lake
  • 10. رمزنگاری داده در حالت سکون و انتقال
  • 11. مانیتورینگ و ثبت وقایع امنیتی Data Lake
  • 12. مدیریت هویت و دسترسی در Data Lake
  • 13. حاکمیت داده: تعریف و اهمیت
  • 14. تعریف سیاست‌های حاکمیت داده
  • 15. کشف و طبقه‌بندی داده در Data Lake
  • 16. کیفیت داده و اطمینان از صحت آن
  • 17. استفاده از فراداده (Metadata) در Data Lake
  • 18. مدیریت چرخه حیات داده در Data Lake
  • 19. بررسی الزامات قانونی و مقرراتی حاکمیت داده
  • 20. حاکمیت داده و حریم خصوصی
  • 21. استفاده از Data Catalog برای مدیریت داده
  • 22. Data Lineage: ردیابی منشاء داده
  • 23. Data Masking و Data Anonymization
  • 24. محافظت از داده‌های حساس در Data Lake
  • 25. روش‌های تشخیص نفوذ در Data Lake
  • 26. پاسخ به حوادث امنیتی Data Lake
  • 27. بازیابی اطلاعات در صورت بروز فاجعه
  • 28. مفاهیم Data Governance Framework
  • 29. پیاده‌سازی Data Governance Framework در Data Lake
  • 30. استفاده از ابزارهای حاکمیت داده
  • 31. Data Quality Rules و اعتبارسنجی داده
  • 32. Data Stewardship و نقش آن در حاکمیت داده
  • 33. استفاده از Data Modeling برای بهبود حاکمیت داده
  • 34. Data Profiling و تحلیل داده برای شناسایی مشکلات
  • 35. Data Enrichment و افزایش ارزش داده
  • 36. Data Virtualization و دسترسی امن به داده
  • 37. Data Sharing و تبادل داده بین سازمان‌ها
  • 38. پیاده‌سازی Data Lake بر روی پلتفرم‌های ابری
  • 39. امنیت Data Lake در محیط ابری
  • 40. Data Lake و بیگ دیتا (Big Data)
  • 41. استفاده از Apache Hadoop در Data Lake
  • 42. استفاده از Apache Spark در Data Lake
  • 43. استفاده از Apache Hive در Data Lake
  • 44. استفاده از Apache Kafka در Data Lake
  • 45. Data Lake و یادگیری ماشین (Machine Learning)

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.