کتاب صوتی راهکارهای عملیاتی مدیریت پلتفرم Databricks برای حجم عظیم داده روزانه

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی مدیریت پلتفرم Databricks برای حجم عظیم داده روزانه

موضوع کلی: مدیریت کلان داده و پلتفرم‌های ابری

موضوع میانی: بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری پلتفرم‌های پردازش داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدیریت کلان داده در پلتفرم‌های ابری
• 2. مفاهیم پایه پلتفرم‌های ابری برای پردازش داده
• 3. معماری Databricks و اجزای کلیدی آن
• 4. مروری بر مفاهیم داده‌های حجیم (Big Data)
• 5. انواع داده و ساختارهای ذخیره‌سازی
• 6. اصول مدیریت داده در مقیاس بزرگ
• 7. زیرساخت‌های ابری مورد نیاز برای Databricks
• 8. نصب و پیکربندی اولیه محیط Databricks
• 9. ایجاد و مدیریت Workspace در Databricks
• 10. کار با نوت‌بوک‌ها و زبان‌های برنامه‌نویسی پشتیبانی شده
• 11. اصول کار با Spark در Databricks
• 12. مفاهیم DataFrame و Spark SQL
• 13. بهینه‌سازی کوئری‌های Spark
• 14. مدیریت و بهینه‌سازی Cluster در Databricks
• 15. انواع Cluster و کاربردهای آن‌ها
• 16. تنظیمات پیشرفته Cluster
• 17. بهینه‌سازی عملکرد Cluster برای پردازش داده
• 18. مدیریت هزینه‌های پلتفرم ابری و Databricks
• 19. راهکارهای کاهش هزینه‌های پردازش
• 20. نظارت بر مصرف منابع و هزینه‌ها
• 21. امنیت در پلتفرم Databricks
• 22. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 23. رمزنگاری داده‌ها در Databricks
• 24. تنظیمات امنیتی پیشرفته
• 25. مدیریت داده و انبار داده (Data Warehousing)
• 26. مفاهیم Data Lake و Data Lakehouse
• 27. استفاده از Delta Lake برای یکپارچگی داده
• 28. مدیریت چرخه عمر داده
• 29. مهندسی داده و پایپ‌لاین‌های داده
• 30. طراحی پایپ‌لاین‌های ETL/ELT
• 31. استفاده از Databricks Jobs برای اتوماسیون
• 32. مدیریت جریان داده (Data Streaming)
• 33. مفاهیم Spark Streaming
• 34. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های Real-time
• 35. نظارت و مدیریت پایپ‌لاین‌های داده
• 36. ابزارهای مانیتورینگ در Databricks
• 37. لاگ‌گیری و تحلیل خطاها
• 38. مدیریت کیفیت داده (Data Quality)
• 39. اصول و تکنیک‌های تضمین کیفیت داده
• 40. پیاده‌سازی بررسی‌های کیفیت داده در Databricks
• 41. مدیریت نسخه داده (Data Versioning)
• 42. تکنیک‌های مدیریت تغییرات داده
• 43. استفاده از Delta Lake برای Versioning
• 44. مقیاس‌پذیری پلتفرم Databricks
• 45. راهکارهای مقیاس‌پذیری افقی و عمودی
• 46. مدیریت بار کاری پویا
• 47. استراتژی‌های بهینه‌سازی هزینه و عملکرد
• 48. تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از Databricks
• 49. کاربرد Machine Learning در Databricks
• 50. مدیریت مدل‌های Machine Learning
• 51. استفاده از MLflow در Databricks
• 52. خودکارسازی فرآیندهای MLOps
• 53. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 54. امنیت داده‌ها در مقیاس بزرگ
• 55. مدیریت دسترسی و مجوزها در سطح ستون و ردیف
• 56. حفاظت از داده‌های حساس
• 57. پایش و ممیزی فعالیت‌های امنیتی
• 58. مدیریت پیکربندی و استقرار
• 59. استفاده از Infrastructure as Code (IaC)
• 60. ابزارهای مدیریت پیکربندی
• 61. استقرار خودکار Databricks
• 62. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی داده
• 63. فشرده‌سازی داده‌ها و فرمت‌های بهینه
• 64. استفاده از پارتیشن‌بندی مؤثر
• 65. مدیریت فضای ذخیره‌سازی ابری
• 66. مدیریت کارایی پایپ‌لاین‌های داده
• 67. شناسایی گلوگاه‌های عملکردی
• 68. تکنیک‌های بهبود سرعت پردازش
• 69. اندازه‌گیری و گزارش‌دهی عملکرد
• 70. مدیریت ریسک در پلتفرم‌های ابری
• 71. شناسایی و ارزیابی ریسک‌ها
• 72. برنامه‌ریزی تداوم کسب‌وکار (BCP)
• 73. بازیابی فاجعه (Disaster Recovery)
• 74. حاکمیت داده (Data Governance)
• 75. اصول و چارچوب‌های حاکمیت داده
• 76. پیاده‌سازی حاکمیت داده در Databricks
• 77. مدیریت متادیتا (Metadata Management)
• 78. اصول متادیتا و کاتالوگ داده
• 79. استفاده از Unity Catalog در Databricks
• 80. مدیریت دسترسی به داده‌ها در سطح سازمانی
• 81. یکپارچه‌سازی Databricks با سایر سرویس‌های ابری
• 82. اتصال به منابع داده خارجی
• 83. استفاده از ابزارهای BI و گزارش‌گیری
• 84. اتصال به سیستم‌های پردازش دسته‌ای
• 85. مدیریت داده‌های مکانی (Geospatial Data)
• 86. پردازش و تحلیل داده‌های مکانی در Databricks
• 87. مصارف عملیاتی داده‌های مکانی
• 88. مدیریت داده‌های سری زمانی (Time Series Data)
• 89. پردازش و تحلیل داده‌های سری زمانی
• 90. کاربرد در پیش‌بینی و مانیتورینگ
• 91. استراتژی‌های بازیابی و بازسازی داده
• 92. برنامه‌ریزی برای بازیابی داده‌ها
• 93. تکنیک‌های بازسازی داده‌های از دست رفته
• 94. مستندسازی پلتفرم Databricks
• 95. اهمیت مستندسازی فنی
• 96. روش‌های مستندسازی پایپ‌لاین‌ها و معماری
• 97. آموزش و توانمندسازی تیم‌های فنی
• 98. برنامه‌های آموزشی برای کاربران Databricks
• 99. توسعه مهارت‌های لازم برای مدیریت پلتفرم
• 100. ارزیابی و بهبود مستمر عملکرد پلتفرم