فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای جامع توسعه و مدیریت خودکار داده‌ها با استفاده از Databricks و زبان برنامه‌نویسی Go

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع توسعه و مدیریت خودکار داده‌ها با استفاده از Databricks و زبان برنامه‌نویسی Go

موضوع کلی: مهندسی داده و توسعه نرم‌افزار با پلتفرم‌های ابری

موضوع میانی: اتوماسیون عملیات داده (DataOps) و زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم مهندسی داده و معماری پلتفرم‌های ابری
• 2. معرفی محیط توسعه Databricks و قابلیت‌های آن
• 3. اصول زیرساخت به عنوان کد (IaC) در مدیریت داده‌ها
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه زبان Go برای تعامل با Databricks
• 5. آشنایی با ساختار Databricks SDK برای زبان Go
• 6. مدیریت احراز هویت و امنیت در ارتباط با سرویس‌های ابری
• 7. کار با Workspace در Databricks از طریق کدهای برنامه‌نویسی
• 8. مدیریت خوشه‌های پردازشی (Clusters) با استفاده از Go
• 9. اتوماسیون ایجاد و پیکربندی کلاسترها برای پردازش‌های سنگین
• 10. مدیریت کتابخانه‌ها و وابستگی‌های نرم‌افزاری در محیط ابری
• 11. توسعه و اجرای پرس‌وجوهای SQL به صورت خودکار
• 12. مدیریت جداول و پایگاه داده در Delta Lake با استفاده از SDK
• 13. کار با کاتالوگ Unity برای مدیریت یکپارچه داده‌ها
• 14. اتوماسیون عملیات خواندن و نوشتن داده‌ها در جداول Delta
• 15. طراحی خط لوله (Pipeline) داده با استفاده از Delta Live Tables
• 16. برنامه‌نویسی و زمان‌بندی اجرای Jobها در Databricks
• 17. مدیریت خطا و پایداری در عملیات داده‌ای خودکار
• 18. مانیتورینگ و لاگ‌برداری از وضعیت اجرای عملیات داده
• 19. بهینه‌سازی مصرف منابع در پردازش‌های ابری
• 20. پیاده‌سازی مکانیزم‌های کنترل دسترسی (RBAC) در سطح کد
• 21. مدیریت مخازن کد و یکپارچه‌سازی با Git
• 22. توسعه ابزارهای مدیریت دارایی‌های داده (Data Assets)
• 23. استفاده از Go برای استخراج و تبدیل داده‌ها (ETL)
• 24. تست خودکار کدهای توسعه‌یافته برای عملیات داده
• 25. مستندسازی خودکار زیرساخت‌های داده‌ای
• 26. امن‌سازی تبادل داده‌ها در چارچوب پروتکل‌های شبکه
• 27. بررسی اصول مقیاس‌پذیری در پردازش‌های توزیع شده
• 28. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های داده‌ای
• 29. پیاده‌سازی استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها
• 30. توسعه ابزارهای گزارش‌گیری خودکار از وضعیت عملیات
• 31. یکپارچه‌سازی Databricks با ابزارهای تحلیل داده
• 32. به‌کارگیری الگوهای طراحی (Design Patterns) در مهندسی داده
• 33. مدیریت پیکربندی‌های محیط‌های عملیاتی و توسعه
• 34. اصول بهینه‌سازی عملکرد پرس‌وجوها در مقیاس بالا
• 35. پیاده‌سازی سیستم‌های هشداردهنده در صورت بروز خطا
• 36. توسعه واسط‌های کاربری خط فرمان (CLI) برای مدیریت داده
• 37. بررسی استانداردهای امنیت داده در محیط‌های ابری
• 38. مدیریت دسترسی‌های برنامه‌ای (Service Principals)
• 39. ارزیابی و تحلیل لاگ‌های سیستم برای عیب‌یابی
• 40. توسعه ماژول‌های قابل استفاده مجدد در Go برای مهندسی داده
• 41. اصول نگهداری و به‌روزرسانی زیرساخت‌های داده‌ای ابری