فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای تحلیل داده‌های بلادرنگ با استفاده از خدمات ابری آمازون (AWS)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای تحلیل داده‌های بلادرنگ با استفاده از خدمات ابری آمازون (AWS)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم داده

موضوع میانی: تحلیل داده‌های حجیم و سامانه‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و معماری سامانه‌های تحلیل داده‌های بلادرنگ
• 2. آشنایی با زیرساخت‌های رایانش ابری و سرویس‌های پایه AWS
• 3. مدل‌سازی داده‌های جریانی در مقیاس بزرگ
• 4. بررسی چرخه‌حیات داده در سامانه‌های پردازش بلادرنگ
• 5. معرفی سرویس Amazon Kinesis Data Streams
• 6. پیکربندی و مدیریت جریان‌های داده در Kinesis
• 7. کار با تولیدکنندگان داده در محیط ابری
• 8. بهینه‌سازی نرخ انتقال داده به سرویس‌های ابری
• 9. مدیریت صف‌های پیام با استفاده از Amazon SQS
• 10. یکپارچه‌سازی داده‌ها با استفاده از Amazon Kinesis Data Firehose
• 11. ذخیره‌سازی داده‌های خام در Amazon S3 برای تحلیل‌های آتی
• 12. معماری پردازش جریانی با Apache Flink در سرویس Amazon Managed Service for Apache Flink
• 13. نوشتن کدهای پردازش داده با استفاده از کتابخانه‌های Flink
• 14. مدیریت وضعیت و پنجره‌بندی زمانی در پردازش جریانی
• 15. پنجره‌های غلتان و گسسته در تحلیل داده‌های زمانی
• 16. مدیریت خطاهای رایج در خط‌لوله‌های داده‌های حجیم
• 17. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری جریان داده با Amazon CloudWatch
• 18. ایمن‌سازی داده‌ها در حین انتقال و ذخیره‌سازی با AWS KMS
• 19. مدیریت دسترسی‌ها و سطوح امنیتی با AWS IAM
• 20. ارائه داده‌های تحلیل‌شده در داشبوردهای بلادرنگ
• 21. اتصال سرویس‌های تحلیل داده به Amazon OpenSearch
• 22. تجسم‌سازی داده‌های جریانی با Amazon QuickSight
• 23. طراحی سامانه‌های مقیاس‌پذیر برای بارهای کاری متغیر
• 24. استراتژی‌های پارتیشن‌بندی داده‌ها جهت افزایش کارایی
• 25. بررسی الگوهای طراحی برای کاهش تأخیر در پردازش
• 26. بهینه‌سازی هزینه‌های عملیاتی در سرویس‌های ابری داده‌محور
• 27. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازیابی از خطا و تداوم کسب‌وکار
• 28. تحلیل داده‌های لاگ در مقیاس بزرگ با استفاده از ابزارهای ابری
• 29. استفاده از Lambda برای پردازش‌های رویدادمحور در جریان داده
• 30. یکپارچه‌سازی جریان‌های داده با پایگاه‌های داده رابطه‌ای (RDS)
• 31. به‌کارگیری یادگیری ماشین برای تحلیل الگوها در داده‌های بلادرنگ
• 32. استفاده از Amazon SageMaker برای استنتاج بلادرنگ
• 33. مدیریت نسخه‌بندی و تست خط‌لوله‌های داده
• 34. پیاده‌سازی راهکارهای تحلیل داده منطبق با استانداردهای امنیتی
• 35. مستندسازی و گزارش‌دهی از زیرساخت‌های داده‌ای
• 36. چالش‌های مقیاس‌پذیری و راهکارهای مدیریت ترافیک داده
• 37. بررسی موردی: طراحی سامانه تحلیل داده‌های حسگرهای اینترنت اشیاء
• 38. بررسی موردی: تحلیل بلادرنگ تراکنش‌های مالی در چارچوب مقررات
• 39. بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از ابزارهای مانیتورینگ پیشرفته
• 40. پایان‌بندی و مسیرهای توسعه در مهندسی داده‌های ابری