کتاب صوتی راهکارهای عملیاتی‌سازی داده (DataOps) و خودکارسازی استقرار پروژه‌های Databricks در محیط‌های سازمانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی داده (DataOps) و خودکارسازی استقرار پروژه‌های Databricks در محیط‌های سازمانی

موضوع کلی: مهندسی داده و مدیریت زیرساخت‌های نرم‌افزاری

موضوع میانی: پیاده‌سازی چرخه‌های توسعه و عملیات (CI/CD) در پلتفرم‌های داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین DataOps در اکوسیستم داده
• 2. معماری پلتفرم‌های داده مبتنی بر Databricks
• 3. نقش و جایگاه اتوماسیون در چرخه‌های حیات داده
• 4. نصب و پیکربندی محیط‌های توسعه یکپارچه
• 5. مدیریت مخازن کد و استراتژی‌های شاخه‌بندی در پروژه‌های داده
• 6. اصول کدنویسی تمیز در نوت‌بوک‌های Databricks
• 7. استفاده از ابزارهای کنترل نسخه در توسعه داده‌محور
• 8. تفاوت‌های توسعه محلی و استقرار در محیط‌های ابری
• 9. آشنایی با Databricks CLI و کارکردهای آن
• 10. مدیریت نیازمندی‌ها و کتابخانه‌های پایتون در پروژه‌ها
• 11. اصول واحد آزمون (Unit Testing) برای کدهای پایتون و SQL
• 12. تست‌های یکپارچه‌سازی داده‌ها در محیط‌های عملیاتی
• 13. اعتبارسنجی کیفیت داده‌ها (Data Quality) پیش از استقرار
• 14. مبانی CI/CD و اهمیت آن در خط لوله‌های داده
• 15. طراحی خط لوله‌های استقرار خودکار با Azure DevOps
• 16. طراحی خط لوله‌های استقرار خودکار با GitHub Actions
• 17. مدیریت متغیرهای محیطی و پیکربندی‌های حساس
• 18. استفاده از محیط‌های ایزوله برای توسعه، تست و عملیات
• 19. خودکارسازی اجرای نوت‌بوک‌ها در فرآیند استقرار
• 20. مدیریت وابستگی‌های بین‌مخزنی در پروژه‌های بزرگ
• 21. نظارت بر اجرای خودکار خط لوله‌ها (Pipeline Monitoring)
• 22. استراتژی‌های بازگشت به نسخه قبل (Rollback) در صورت بروز خطا
• 23. مدیریت وضعیت و لاگ‌گیری در سیستم‌های توزیع‌شده
• 24. امنیت در خط لوله‌های داده و مدیریت دسترسی‌ها
• 25. رعایت اصول حاکمیت داده (Data Governance) در چرخه‌های استقرار
• 26. یکپارچه‌سازی خروجی‌های مهندسی داده با داشبوردهای مدیریتی
• 27. بهینه‌سازی عملکرد کدهای مستقر شده در محیط تولید
• 28. مستندسازی خودکار فرآیندهای استقرار و توسعه
• 29. توسعه فرهنگ همکاری میان تیم‌های داده و عملیات
• 30. بررسی سناریوهای عیب‌یابی در محیط‌های عملیاتی
• 31. تکنیک‌های پایش سلامت خوشه‌های محاسباتی
• 32. مدیریت چرخه‌های حیات مدل‌های یادگیری ماشین در Databricks
• 33. خودکارسازی تست‌های رگرسیون برای خط لوله‌های داده
• 34. پیاده‌سازی استانداردهای کدنویسی در تیم‌های مهندسی داده
• 35. مدیریت نسخه‌بندی جداول و داده‌های Delta Lake
• 36. به‌کارگیری الگوهای طراحی برای مقیاس‌پذیری زیرساخت
• 37. مدیریت خطاهای رایج در فرآیندهای استقرار خودکار
• 38. ارتقای پایداری سیستم با روش‌های استقرار تدریجی
• 39. آموزش تیم‌ها برای استفاده از زیرساخت‌های خودکارسازی شده