فلش‌کارت‌های آموزشی جامع آمادگی آزمون مهندسی داده AWS (مبتنی بر استانداردهای پردازش ابری)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون مهندسی داده AWS (مبتنی بر استانداردهای پردازش ابری)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم داده

موضوع میانی: مهندسی داده و زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری سرویس‌های آمازون
• 2. نقش مهندس داده در اکوسیستم‌های ابری
• 3. مدیریت هویت و دسترسی در سرویس‌های داده‌ای AWS
• 4. امنیت داده‌ها و رمزنگاری در فضای ابری مطابق با استانداردهای حفاظتی
• 5. آشنایی با سرویس ذخیره‌سازی ابری S3
• 6. طراحی ساختار سلسله‌مراتبی داده‌ها در S3
• 7. بهینه‌سازی عملکرد و مدیریت چرخه حیات داده در S3
• 8. مبانی پایگاه داده‌های رابطه‌ای در محیط ابری با Amazon RDS
• 9. مدیریت و مقیاس‌پذیری پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 10. آشنایی با سرویس پایگاه داده NoSQL آمازون DynamoDB
• 11. طراحی مدل داده و ایندکس‌گذاری در DynamoDB
• 12. استراتژی‌های خواندن و نوشتن بهینه در DynamoDB
• 13. مفاهیم انباره داده در مقیاس بزرگ با Amazon Redshift
• 14. معماری ستونی و توزیع داده در Redshift
• 15. مدیریت بارگذاری داده در انباره‌های داده ابری
• 16. مبانی پردازش داده‌های حجیم با Amazon EMR
• 17. کار با چارچوب‌های پردازش توزیع‌شده در محیط ابری
• 18. آشنایی با سرویس Glue برای آماده‌سازی و یکپارچه‌سازی داده‌ها
• 19. طراحی خط لوله داده با AWS Glue ETL
• 20. مدیریت کاتالوگ داده و متادیتای سیستم
• 21. پردازش داده‌های جریانی با Amazon Kinesis
• 22. پیاده‌سازی معماری‌های مبتنی بر رویداد در مهندسی داده
• 23. ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌های جریانی در لحظه
• 24. مبانی پردازش بدون سرور با AWS Lambda
• 25. یکپارچه‌سازی Lambda با خط لوله‌های داده
• 26. ارکستراسیون جریان‌های کاری با AWS Step Functions
• 27. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری داده‌ها با Amazon CloudWatch
• 28. تحلیل لاگ‌ها و عیب‌یابی زیرساخت‌های داده‌ای
• 29. مدیریت کیفیت و پاکسازی داده‌ها در محیط ابری
• 30. حکمرانی داده و رعایت حریم خصوصی در پردازش ابری
• 31. مبانی تحلیل داده با Amazon Athena
• 32. پرس‌وجوی داده‌های ساختاریافته در S3 با SQL
• 33. بهینه‌سازی هزینه‌های زیرساخت ابری و مهندسی داده
• 34. اتوماسیون زیرساخت با استفاده از Infrastructure as Code
• 35. یکپارچه‌سازی سرویس‌های داده‌ای با شبکه ابری VPC
• 36. مدیریت دسترسی‌های شبکه در معماری‌های داده
• 37. پیاده‌سازی امنیت در سطح شیء و جدول
• 38. تکنیک‌های انتقال داده از محیط محلی به فضای ابری
• 39. استفاده از AWS DataSync برای انتقال ایمن داده‌ها
• 40. مبانی یادگیری ماشین در مهندسی داده با Amazon SageMaker
• 41. آماده‌سازی مجموعه داده برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 42. نظارت بر عملکرد خط لوله‌های داده در محیط عملیاتی
• 43. پیاده‌سازی بهترین شیوه‌های عملیاتی (Best Practices) در AWS
• 44. مطالعه موردی طراحی معماری داده برای مقیاس بزرگ
• 45. مرور مفاهیم کلیدی برای آزمون مهندسی داده AWS
• 46. تحلیل سناریوهای کاربردی در آزمون DEA-C01
• 47. استراتژی‌های پاسخگویی به سوالات آزمون و مدیریت زمان