فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای نوین مهندسی داده با استفاده از پلتفرم Databricks در محیط‌های ابری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین مهندسی داده با استفاده از پلتفرم Databricks در محیط‌های ابری

موضوع کلی: مهندسی داده و سامانه‌های تحلیل کلان‌داده

موضوع میانی: مدیریت و پردازش داده‌ها در بسترهای رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی داده و جایگاه پلتفرم دیتابریکس در معماری‌های نوین
• 2. اصول رایانش ابری و مدل‌های سرویس‌دهی در محیط‌های سازمانی
• 3. معماری لیک‌هاوس و مزایای آن در مدیریت داده‌های کلان
• 4. ایجاد و پیکربندی فضای کاری در پلتفرم دیتابریکس
• 5. مدیریت خوشه‌ها و بهینه‌سازی منابع پردازشی در دیتابریکس
• 6. آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی و محیط توسعه در Databricks Notebooks
• 7. مفاهیم پایه آپاچی اسپارک و نقش آن در پردازش توزیع‌شده
• 8. ساختار داده‌ها در دیتابریکس و کار با دیتاسِت‌های توزیع‌شده
• 9. مدیریت فایل‌ها و سیستم‌های ذخیره‌سازی ابری در پلتفرم
• 10. مقدمه‌ای بر فرمت دلتا لیک و ویژگی‌های آن در تضمین یکپارچگی داده‌ها
• 11. عملیات خواندن و نوشتن داده‌ها در جداول دلتا
• 12. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و قابلیت سفر در زمان در دلتا لیک
• 13. بهینه‌سازی کارایی پرس‌وجوها با استفاده از تکنیک‌های Z-Ordering و Data Skipping
• 14. طراحی خط لوله داده با استفاده از Delta Live Tables
• 15. پیکربندی و زمان‌بندی جاب‌ها در دیتابریکس
• 16. مدیریت امنیت و سطوح دسترسی در محیط‌های ابری
• 17. تأمین امنیت داده‌ها و رمزنگاری در پلتفرم دیتابریکس
• 18. یکپارچه‌سازی دیتابریکس با سرویس‌های ابری AWS و Azure
• 19. انتقال داده‌ها از منابع خارجی به دیتابریکس با استفاده از Auto Loader
• 20. پردازش داده‌های جریانی و استفاده از Structured Streaming
• 21. مدیریت خطا و پایش عملکرد در خط لوله‌های داده
• 22. بهینه‌سازی کدهای اسپارک و تحلیل عملکرد در دیتابریکس
• 23. استفاده از Unity Catalog برای مدیریت متاداده و حاکمیت داده
• 24. تکنیک‌های پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل
• 25. معماری انبار داده‌های مدرن مبتنی بر دیتابریکس
• 26. استفاده از کتابخانه‌های پایتون و ابزارهای یادگیری ماشین در دیتابریکس
• 27. مدیریت چرخه‌حیات توسعه نرم‌افزار در مهندسی داده با دیتابریکس
• 28. استفاده از ابزارهای CI/CD برای استقرار خط لوله‌های داده
• 29. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری در مقیاس کلان
• 30. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی اطلاعات در دیتابریکس
• 31. بررسی موردی: پیاده‌سازی یک خط لوله داده جامع در محیط ابری
• 32. اخلاق در داده‌کاوی و رعایت حریم خصوصی مطابق با قوانین ملی