کتاب صوتی راهکارهای نوین در طراحی و بهینه‌سازی خط‌لوله‌های داده با استفاده از پلتفرم Databricks

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در طراحی و بهینه‌سازی خط‌لوله‌های داده با استفاده از پلتفرم Databricks

موضوع کلی: علوم داده و مهندسی داده

موضوع میانی: معماری و مدیریت زیرساخت‌های کلان‌داده (Big Data)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم نوین در مهندسی داده‌های کلان
• 2. معرفی پلتفرم دیتابریکس و معماری دریاچه داده
• 3. اصول طراحی خط‌لوله‌های داده مقیاس‌پذیر
• 4. آشنایی با محیط کاری و فضای ابری دیتابریکس
• 5. مدیریت کلاسترها و پیکربندی منابع پردازشی
• 6. مفاهیم کلیدی در معماری مدالیون (Medallion Architecture)
• 7. کار با لایه برنزی در ذخیره‌سازی داده‌های خام
• 8. پاک‌سازی و استانداردسازی داده‌ها در لایه نقره‌ای
• 9. مدل‌سازی داده‌های نهایی در لایه طلایی
• 10. آشنایی با فرمت دلتا لیک (Delta Lake) و ویژگی‌های آن
• 11. بهینه‌سازی عملیات خواندن و نوشتن در جداول دلتا
• 12. مدیریت تراکنش‌های ACID در خط‌لوله‌های داده
• 13. استفاده از دیتابریسک SQL برای تحلیل‌های کلان
• 14. طراحی و اجرای خط‌لوله‌های ETL با استفاده از Delta Live Tables
• 15. پیکربندی خودکار خط‌لوله‌های داده با DLT
• 16. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری در خط‌لوله‌های داده
• 17. مدیریت کیفیت داده‌ها و اعتبارسنجی خودکار
• 18. استفاده از Unity Catalog برای مدیریت حاکمیت داده
• 19. کنترل دسترسی و امنیت در پلتفرم داده
• 20. مدیریت چرخه‌حیات داده و سیاست‌های نگهداری
• 21. یکپارچه‌سازی با منابع داده خارجی و سیستم‌های پایگاه‌داده
• 22. استفاده از ابزارهای ارکستراسی برای زمان‌بندی وظایف
• 23. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در خط‌لوله‌های داده
• 24. بهینه‌سازی عملکرد پرس‌وجوها با استفاده از تکنیک‌های ایندکس‌گذاری
• 25. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی محاسبات توزیع‌شده
• 26. استفاده از Spark Structured Streaming برای پردازش‌های بلادرنگ
• 27. طراحی معماری‌های ترکیبی Batch و Streaming
• 28. مستندسازی و مدیریت نسخه‌بندی در پروژه‌های داده
• 29. مهاجرت از زیرساخت‌های سنتی به معماری مدرن ابری
• 30. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری و راهکارهای مدیریت بار
• 31. تست و ارزیابی کیفیت خط‌لوله‌های داده در محیط عملیاتی
• 32. پیاده‌سازی راهکارهای پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها
• 33. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازشی در محیط‌های ابری
• 34. توسعه همکاری تیمی در محیط‌های دیتابریکس
• 35. آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
• 36. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 37. استقرار و مانیتورینگ مدل‌های داده‌محور
• 38. استفاده از APIها برای خودکارسازی فرآیندهای داده
• 39. امنیت داده‌ها در محیط‌های اشتراکی سازمانی
• 40. چشم‌انداز آینده معماری داده و فناوری‌های نوین پردازشی