فلش‌کارت‌های آموزشی جامع آمادگی آزمون مهندسی داده AWS (مبتنی بر استانداردهای بین‌المللی تحلیل و مدیریت داده در فضای ابری)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون مهندسی داده AWS (مبتنی بر استانداردهای بین‌المللی تحلیل و مدیریت داده در فضای ابری)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: مهندسی داده و رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری زیرساخت‌های AWS
• 2. آشنایی با سرویس‌های ذخیره‌سازی داده در AWS
• 3. مبانی کار با Amazon S3 و مدیریت سطوح دسترسی
• 4. طراحی و پیاده‌سازی دریاچه داده در بستر AWS
• 5. مفاهیم بنیادی پایگاه‌های داده رابطه‌ای در Amazon RDS
• 6. مدیریت و مقیاس‌پذیری پایگاه‌های داده در محیط ابری
• 7. آشنایی با Amazon DynamoDB و پایگاه‌های داده NoSQL
• 8. مدل‌سازی داده برای کارایی بالا در سرویس‌های ابری
• 9. مفاهیم مهندسی خط لوله داده و پردازش دسته‌ای
• 10. کار با AWS Glue برای استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها
• 11. مدیریت کاتالوگ داده با AWS Glue Data Catalog
• 12. بهینه‌سازی عملیات ETL با استفاده از اسکریپت‌های Glue
• 13. پردازش داده‌های جریانی با Amazon Kinesis Data Streams
• 14. تحلیل داده‌های لحظه‌ای با Amazon Kinesis Data Analytics
• 15. یکپارچه‌سازی سرویس‌های داده با AWS Lambda
• 16. مبانی انبار داده مدرن با Amazon Redshift
• 17. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده در Amazon Redshift
• 18. مدیریت خوشه‌های Redshift و استراتژی‌های توزیع داده
• 19. تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از Amazon EMR
• 20. مدیریت خوشه‌های Apache Spark در بستر AWS
• 21. امنیت داده‌ها و رمزنگاری در فضای ابری
• 22. مدیریت هویت و دسترسی با AWS IAM در پروژه‌های داده
• 23. نظارت بر عملکرد خطوط لوله با Amazon CloudWatch
• 24. عیب‌یابی و تحلیل لاگ‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
• 25. استفاده از AWS Lake Formation برای مدیریت حاکمیت داده
• 26. پیاده‌سازی استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده
• 27. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع در AWS
• 28. مفاهیم تحلیل داده با استفاده از Amazon Athena
• 29. یکپارچه‌سازی داده‌ها با Amazon AppFlow
• 30. مدیریت گردش کار داده با AWS Step Functions
• 31. اتوماسیون استقرار زیرساخت‌های داده با AWS CloudFormation
• 32. آشنایی با ابزارهای تحلیل کسب‌وکار در AWS QuickSight
• 33. امنیت شبکه و ایزوله‌سازی داده‌ها در VPC
• 34. طراحی معماری داده‌های مقیاس‌پذیر و تاب‌آور
• 35. استراتژی‌های انتقال داده به فضای ابری با AWS DataSync
• 36. مدیریت کیفیت داده و پاک‌سازی داده‌های ورودی
• 37. بررسی موردی معماری‌های مرجع در مهندسی داده
• 38. آمادگی برای آزمون و تحلیل الگوهای طراحی استاندارد