فلش‌کارت‌های آموزشی پایش و بهینه‌سازی راهکارهای تحلیلی با Microsoft Fabric

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پایش و بهینه‌سازی راهکارهای تحلیلی با Microsoft Fabric

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدیریت و بهینه‌سازی راهکارهای تحلیلی داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر Microsoft Fabric و معماری آن
• 2. نصب و پیکربندی Microsoft Fabric
• 3. مبانی پایش در Microsoft Fabric
• 4. معیارهای کلیدی عملکرد (KPIs) در راهکارهای تحلیلی
• 5. پایش مصرف منابع در Fabric
• 6. بهینه‌سازی هزینه‌ها در Fabric
• 7. مدیریت دسترسی و امنیت در Fabric
• 8. اصول حاکمیت داده در Fabric
• 9. پایش جریان‌های داده (Data Pipelines)
• 10. بهینه‌سازی اجرای Data Pipelines
• 11. مدیریت و پایش Lakehouses
• 12. بهینه‌سازی پرس‌وجوها در Lakehouses
• 13. پایش و بهینه‌سازی Data Warehouses
• 14. مبانی گزارش‌گیری با Power BI در Fabric
• 15. پایش عملکرد داشبوردهای Power BI
• 16. بهینه‌سازی مدل‌های داده در Power BI
• 17. مدیریت و پایش Notebooks
• 18. بهینه‌سازی کد در Notebooks
• 19. پایش و بهینه‌سازی Spark Jobs
• 20. استفاده از SQL Analytics Endpoints
• 21. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای SQL
• 22. مدیریت و پایش Real-Time Analytics
• 23. بهینه‌سازی جریان‌های داده زنده
• 24. اصول خطایابی (Troubleshooting) در Fabric
• 25. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
• 26. استفاده از ابزارهای پایش Fabric
• 27. تنظیم هشدارها (Alerts) برای رویدادهای مهم
• 28. پایش لاگ‌ها و رویدادهای سیستمی
• 29. مدیریت نسخه‌ها و بازگشت به عقب
• 30. پایش و بهینه‌سازی یکپارچگی داده
• 31. استراتژی‌های بک‌آپ و بازیابی (Backup and Recovery)
• 32. امنیت داده‌ها در Fabric
• 33. رمزنگاری داده‌ها در Fabric
• 34. مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
• 35. پایش فعالیت‌های کاربران
• 36. اصول حاکمیت شرکتی داده (Data Governance)
• 37. مدیریت متادیتا (Metadata Management)
• 38. پایش کیفیت داده‌ها
• 39. بهبود کیفیت داده‌ها
• 40. استفاده از Azure Purview در Fabric
• 41. پایش و بهینه‌سازی ML Models
• 42. مدیریت چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین
• 43. پایش و بهینه‌سازی Dataflows
• 44. بهینه‌سازی تبدیل داده‌ها (Data Transformation)
• 45. مدیریت و پایش Dataflows Gen2
• 46. استفاده از Azure Data Factory در Fabric
• 47. پایش و بهینه‌سازی Azure Data Factory Pipelines
• 48. ادغام با سایر سرویس‌های Azure
• 49. مدیریت و پایش Azure Synapse Analytics
• 50. بهینه‌سازی اجرای پرس‌وجوها در Synapse
• 51. پایش و بهینه‌سازی Azure Databricks
• 52. بهینه‌سازی Spark Clusters در Databricks
• 53. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری (Scalability)
• 54. مدیریت منابع در محیط‌های توزیع‌شده
• 55. پایش و بهینه‌سازی عملکرد شبکه
• 56. اثرات تاخیر (Latency) بر راهکارهای تحلیلی
• 57. پایش و بهینه‌سازی I/O Operations
• 58. مدیریت حافظه در Fabric
• 59. بهینه‌سازی استفاده از CPU
• 60. استراتژی‌های کاهش بار (Load Balancing)
• 61. پایش و بهینه‌سازی برنامه‌های کاربردی تحلیلی
• 62. مدیریت چرخه عمر راهکار تحلیلی
• 63. اصول DevOps برای راهکارهای تحلیلی
• 64. استفاده از CI/CD در Fabric
• 65. پایش و بهینه‌سازی امنیت End-to-End
• 66. مدیریت گواهینامه‌ها و کلیدها
• 67. پایش نفوذ و تهدیدات امنیتی
• 68. اصول انطباق با مقررات (Compliance)
• 69. پایش انطباق با استانداردهای صنعتی
• 70. مدیریت ریسک در راهکارهای تحلیلی
• 71. برنامه‌ریزی برای تداوم کسب‌وکار (BCP)
• 72. پایش و بهینه‌سازی مصرف انرژی در مراکز داده
• 73. اثرات زیست‌محیطی فناوری اطلاعات
• 74. پایش و بهینه‌سازی هزینه‌های عملیاتی
• 75. اهمیت مستندسازی در پایش
• 76. آموزش تیم‌ها برای پایش و بهینه‌سازی
• 77. فرهنگ سازمانی برای داده‌محوری
• 78. استفاده از هوش مصنوعی در پایش
• 79. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی خطاها
• 80. خودکارسازی فرآیندهای پایش
• 81. بهینه‌سازی خودکار منابع
• 82. پایش و بهینه‌سازی رابط‌های کاربری
• 83. تجربه کاربری (UX) در ابزارهای پایش
• 84. مدیریت بازخورد کاربران
• 85. پایش و بهینه‌سازی APIها
• 86. امنیت APIها
• 87. مدیریت ترافیک API
• 88. پایش و بهینه‌سازی استفاده از داده‌های خارجی
• 89. ادغام داده‌های چندمنبعی
• 90. کیفیت و پایش داده‌های خارجی
• 91. پایش و بهینه‌سازی پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
• 92. بهینه‌سازی زمان‌بندی پردازش دسته‌ای
• 93. پایش و بهینه‌سازی پردازش آنی (Real-Time Processing)
• 94. مدیریت جریان‌های داده با تاخیر کم
• 95. پایش و بهینه‌سازی الگوریتم‌های تحلیلی
• 96. انتخاب الگوریتم مناسب
• 97. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌ها
• 98. پایش و بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی
• 99. دقت و پایداری مدل‌های پیش‌بینی
• 100. پایش و بهینه‌سازی مدل‌های توصیه‌گر