کتاب صوتی راهکارهای عملیاتی مهندسی داده در زیرساخت‌های ابری (آمادگی آزمون Google Cloud)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی مهندسی داده در زیرساخت‌های ابری (آمادگی آزمون Google Cloud)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم داده

موضوع میانی: رایانش ابری و مهندسی داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری سرویس‌های داده‌محور
• 2. آشنایی با پلتفرم ابری گوگل و ابزارهای مدیریت داده
• 3. طراحی و پیاده‌سازی مخازن داده مقیاس‌پذیر در فضای ابری
• 4. مدیریت و پیکربندی فضای ذخیره‌سازی اشیاء
• 5. اصول مدل‌سازی داده‌ها در پایگاه‌های داده رابطه‌ای ابری
• 6. مدیریت تراکنش‌ها و یکپارچگی داده در سیستم‌های توزیع‌شده
• 7. پایگاه‌های داده NoSQL و کاربرد آن‌ها در داده‌های حجیم
• 8. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پایگاه داده در محیط ابری
• 9. مبانی پردازش داده‌های حجیم با استفاده از پردازش دسته‌ای
• 10. طراحی خط لوله‌های انتقال داده با ابزارهای مدیریت جریان
• 11. پیاده‌سازی فرآیندهای استخراج، تبدیل و بارگذاری داده
• 12. مدیریت و زمان‌بندی وظایف پردازشی در مقیاس بزرگ
• 13. پردازش داده‌های جریانی و تحلیل بلادرنگ
• 14. معماری سیستم‌های پیام‌رسان و صف‌های داده در ابر
• 15. یکپارچه‌سازی منابع داده‌ مختلف با استفاده از ابزارهای بومی
• 16. مبانی یادگیری ماشین و نقش مهندس داده در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 17. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های تحلیلی
• 18. امنیت داده‌ها و مدیریت دسترسی در پلتفرم‌های ابری
• 19. تأمین امنیت شبکه و رمزنگاری داده‌های حساس در حال انتقال و سکون
• 20. مدیریت هویت و دسترسی‌های کاربردی در پروژه‌های داده
• 21. نظارت بر عملکرد سیستم‌های داده و بهینه‌سازی منابع
• 22. استفاده از ابزارهای تحلیل لاگ برای عیب‌یابی زیرساخت
• 23. اصول پایداری و بازیابی داده‌ها در صورت بروز حوادث
• 24. طراحی سیستم‌های تاب‌آور و دارای دسترس‌پذیری بالا
• 25. استراتژی‌های انتقال داده‌ها از زیرساخت‌های داخلی به ابر
• 26. اتوماسیون استقرار زیرساخت‌های داده با استفاده از کد
• 27. مدیریت نسخه‌های کد و پیکربندی‌های زیرساختی
• 28. مستندسازی و استانداردهای گزارش‌دهی در پروژه‌های کلان داده
• 29. اخلاق حرفه‌ای در مدیریت داده و حفاظت از حریم خصوصی
• 30. قوانین و مقررات صیانت از داده‌ها در فضای سایبری کشور
• 31. تکنیک‌های تحلیل داده‌های حجیم برای تصمیم‌گیری‌های مدیریتی
• 32. آشنایی با ابزارهای بصری‌سازی داده و داشبوردهای عملیاتی
• 33. ارزیابی و انتخاب سرویس‌های ابری متناسب با نیاز کسب‌وکار
• 34. بررسی الگوهای طراحی برای مقیاس‌پذیری افقی و عمودی
• 35. مدیریت چرخه‌ی حیات داده‌های سازمانی
• 36. بهینه‌سازی عملکرد انبارهای داده در فضای ابری
• 37. یکپارچه‌سازی ابزارهای تحلیل داده با سیستم‌های موجود
• 38. پروژه‌های عملیاتی و شبیه‌سازی آزمون‌های تخصصی مهندسی داده