فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و پیاده‌سازی پروژه‌های مهندسی داده: از جمع‌آوری تا تحلیل در مقیاس صنعتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی پروژه‌های مهندسی داده: از جمع‌آوری تا تحلیل در مقیاس صنعتی

موضوع کلی: علوم داده و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: معماری و پیاده‌سازی زیرساخت‌های کلان‌داده (Big Data)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم بنیادین مهندسی داده و چرخه حیات داده در مقیاس بزرگ
• 2. بررسی معماری‌های کلان‌داده و زیرساخت‌های توزیع‌شده
• 3. شناسایی منابع داده و استراتژی‌های استخراج در سامانه‌های صنعتی
• 4. اصول طراحی پایگاه‌های داده رابطه‌ای و غیررابطه‌ای در پروژه‌های بزرگ
• 5. کاربرد اکوسیستم هدوپ و سیستم‌های فایل توزیع‌یافته
• 6. مدیریت و پردازش جریان داده‌ها با استفاده از آپاچی کافکا
• 7. طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله داده با ابزار آپاچی ایرفلو
• 8. اصول پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌های حجیم برای تحلیل
• 9. معماری‌های لایه‌بندی داده شامل دریاچه داده و انبار داده
• 10. روش‌های انتقال داده بین سامانه‌های ناهمگون با رعایت امنیت
• 11. پیاده‌سازی پردازش دسته‌ای با استفاده از آپاچی اسپارک
• 12. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی کوئری‌ها در پردازش‌های توزیع‌یافته
• 13. روش‌های ذخیره‌سازی ستونی و بهینه‌سازی فرمت‌های فایلی
• 14. یکپارچه‌سازی داده‌ها و مدیریت کیفیت در طول خط لوله
• 15. استراتژی‌های مانیتورینگ و پایش سلامت سیستم‌های داده
• 16. پیاده‌سازی سیستم‌های ذخیره‌سازی مقیاس‌پذیر در فضای ابری داخلی
• 17. طراحی و اجرای عملیات مهندسی داده مبتنی بر اصول دِواپس
• 18. مفاهیم حاکمیت داده و رعایت استانداردهای ملی در نگهداری اطلاعات
• 19. مدیریت خطا و بازیابی داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌یافته
• 20. اصول طراحی داشبوردهای تحلیلی برای پشتیبانی از تصمیم‌گیری مدیریتی
• 21. بهینه‌سازی مصرف منابع در کلاسترهای پردازشی
• 22. تجمیع و یکپارچه‌سازی داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 23. پیاده‌سازی امنیت در شبکه و انتقال داده‌ها طبق پروتکل‌های ملی
• 24. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در پروژه‌های داده‌محور
• 25. توسعه و مستندسازی زیرساخت‌های داده برای مقاصد صنعتی
• 26. ارزیابی عملکرد و تحلیل گلوگاه‌های سیستم‌های کلان‌داده
• 27. استفاده از کانتینرها برای استقرار سرویس‌های داده‌محور
• 28. به‌کارگیری ابزارهای تحلیل داده برای استخراج دانش سازمانی
• 29. اصول اخلاقی و حقوقی در مدیریت داده‌های کلان
• 30. ارائه و دفاع از معماری پروژه نهایی مهندسی داده