فلش‌کارت‌های آموزشی مسیر شغلی و مهارت‌های کاربردی مهندسی داده در سازمان‌های مدرن

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مسیر شغلی و مهارت‌های کاربردی مهندسی داده در سازمان‌های مدرن

موضوع کلی: علوم داده و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: مهندسی داده و مدیریت زیرساخت‌های کلان‌داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی داده و جایگاه آن در سازمان‌های پیشرو
• 2. نقش‌ها و مسئولیت‌های کلیدی مهندس داده در چرخه حیات نرم‌افزار
• 3. آشنایی با معماری سیستم‌های توزیع‌شده و پردازش موازی
• 4. مدیریت چرخه‌های حیات داده و حاکمیت داده در سازمان
• 5. زبان‌های برنامه‌نویسی تخصصی برای مهندسی داده با تمرکز بر پایتون
• 6. مبانی طراحی پایگاه‌های داده رابطه‌ای و بهینه‌سازی کوئری‌ها
• 7. آشنایی با سیستم‌های مدیریت پایگاه داده غیررابطه‌ای و NoSQL
• 8. مفاهیم و اصول انبار داده و مدل‌سازی داده در مقیاس کلان
• 9. استراتژی‌های استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها (ETL)
• 10. کار با ابزارهای مدرن یکپارچه‌سازی داده‌ها
• 11. مقدمه‌ای بر اکوسیستم آپاچی هدوپ و ذخیره‌سازی توزیع‌شده
• 12. پردازش داده‌های حجیم با استفاده از آپاچی اسپارک
• 13. مدیریت جریان‌های داده‌ای بلادرنگ با آپاچی کافکا
• 14. طراحی و پیاده‌سازی خط لوله داده‌ای استاندارد
• 15. آشنایی با سیستم‌های ذخیره‌سازی ابری و پایگاه‌های داده مقیاس‌پذیر
• 16. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری خط لوله‌های داده
• 17. مدیریت خطا و استراتژی‌های بازیابی در سیستم‌های داده‌ای
• 18. بهینه‌سازی عملکرد و رفع گلوگاه‌های پردازشی
• 19. مدیریت کانتینرها در محیط‌های داده‌ای با استفاده از داکر
• 20. ارکستراسیون و مدیریت وظایف با آپاچی ایرفلو
• 21. مفاهیم پایه کلان‌داده و تحلیل سیستم‌های بزرگ‌مقیاس
• 22. تکنیک‌های پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل
• 23. آشنایی با مفاهیم انبار داده ابری و مدرن
• 24. پیاده‌سازی استراتژی‌های ذخیره‌سازی داده‌های سرد و گرم
• 25. اصول مستندسازی فنی در پروژه‌های مهندسی داده
• 26. روش‌های تست و ارزیابی کیفیت داده‌ها
• 27. مدیریت پیکربندی و زیرساخت به عنوان کد در مهندسی داده
• 28. آشنایی با مفاهیم دریاچه داده و معماری‌های نوین
• 29. تفاوت‌های مهندسی داده با تحلیل داده و علوم داده
• 30. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌های آماری
• 31. بهره‌گیری از ابزارهای هوش تجاری در سازمان
• 32. اخلاق حرفه‌ای در مدیریت داده‌های سازمانی و ملی
• 33. مسیر شغلی و مهارت‌های نرم مورد نیاز برای مهندسان داده
• 34. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در سازمان‌های بزرگ
• 35. مدیریت هزینه‌های زیرساختی و بهینه‌سازی منابع ابری
• 36. آشنایی با مفاهیم داده‌کاوی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای مهندسان داده
• 37. یکپارچه‌سازی داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 38. پروژه نهایی: طراحی یک زیرساخت داده‌ای مقیاس‌پذیر در محیط شبیه‌سازی‌شده