فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های تحلیل داده‌های جریان‌محور با استفاده از زیرساخت‌های ابری گوگل (GCP)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های تحلیل داده‌های جریان‌محور با استفاده از زیرساخت‌های ابری گوگل (GCP)

موضوع کلی: علوم داده و رایانش ابری

موضوع میانی: تحلیل داده‌های حجیم و بلادرنگ (Streaming Analytics)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم تحلیل داده‌های جریان‌محور
• 2. معماری سامانه‌های داده‌های حجیم در فضای ابری
• 3. آشنایی با سرویس‌های ابری گوگل برای پردازش داده
• 4. مقایسه پردازش دسته‌ای و پردازش بلادرنگ
• 5. مدل‌های برنامه‌نویسی برای جریان‌های داده
• 6. اصول طراحی سامانه‌های توزیع‌شده با قابلیت اطمینان بالا
• 7. معرفی پلتفرم گوگل کلاود برای تحلیل داده
• 8. کار با سرویس گوگل کلود پاب‌ساب برای دریافت داده
• 9. پیکربندی جریان‌های ورودی در گوگل کلود
• 10. مدیریت چرخه‌ی حیات پیام‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 11. آشنایی با آپاچی بیم برای پردازش جریانی
• 12. مدل‌های پنجره‌بندی زمانی در تحلیل داده
• 13. مدیریت داده‌های دیررس و نامرتب در جریان‌ها
• 14. استفاده از دیتاسلو برای اجرای پردازش‌های مقیاس‌پذیر
• 15. طراحی خط لوله پردازش داده در گوگل کلود
• 16. تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد در دیتاسلو
• 17. مدیریت وضعیت در پردازش‌های جریانی
• 18. یکپارچه‌سازی گوگل کلود پاب‌ساب با دیتاسلو
• 19. ذخیره‌سازی داده‌های جریانی در گوگل کلود استوریج
• 20. تحلیل داده‌های جریانی با استفاده از بیگ‌کوئری
• 21. پیاده‌سازی پرس‌وجوهای بلادرنگ روی جریان‌های داده
• 22. کاربرد توابع ابری در خط لوله‌های داده
• 23. امنیت و کنترل دسترسی در سرویس‌های تحلیل داده ابری
• 24. مدیریت هویت و دسترسی در گوگل کلود
• 25. نظارت و پایش وضعیت سامانه‌های پردازش داده
• 26. استفاده از کلود مانیتورینگ برای خطایابی جریان‌ها
• 27. استراتژی‌های تست و اشکال‌زدایی در پردازش‌های ابری
• 28. تأمین مقیاس‌پذیری خودکار در سامانه‌های جریانی
• 29. طراحی برای تحمل خطا در سامانه‌های توزیع‌شده
• 30. پیاده‌سازی الگوهای بازیابی پس از حادثه
• 31. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های بلادرنگ
• 32. یکپارچه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی با جریان‌های داده
• 33. تکنیک‌های کاهش تاخیر در پردازش‌های داده‌محور
• 34. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در کلان‌داده
• 35. مدیریت نسخه‌بندی و به‌روزرسانی خط لوله‌های داده
• 36. استفاده از زیرساخت به‌عنوان کد برای استقرار سامانه‌ها
• 37. به‌کارگیری ابزارهای خودکارسازی در گوگل کلود
• 38. بهینه‌سازی مصرف منابع در پردازش‌های ابری
• 39. مطالعه موردی طراحی سیستم تحلیل بلادرنگ ترافیک شبکه
• 40. مطالعه موردی تحلیل تراکنش‌های مالی در چارچوب مقررات
• 41. اصول اخلاقی و حریم خصوصی در پردازش داده‌های حجیم
• 42. استانداردهای حفاظت از داده‌ها در سامانه‌های ابری
• 43. تلفیق داده‌های جریان‌محور با انباره‌های داده
• 44. تکنیک‌های تجمیع و کاهش داده در جریان‌ها
• 45. مدیریت وقایع و هشدارهای بلادرنگ
• 46. طراحی داشبوردهای مدیریتی برای تحلیل‌های جریانی
• 47. پیاده‌سازی یک پروژه جامع تحلیل داده در فضای ابری
• 48. ارزیابی نهایی و مسیر یادگیری پیشرفته در علوم داده