کتاب صوتی جامع آمادگی آزمون مبانی داده در مایکروسافت آژور (DP-900) و پیاده‌سازی راهکارهای داده‌محور ایمن

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون مبانی داده در مایکروسافت آژور (DP-900) و پیاده‌سازی راهکارهای داده‌محور ایمن

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم داده

موضوع میانی: رایانش ابری و مدیریت پایگاه‌داده‌های مدرن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه داده و نقش‌های شغلی در حوزه داده
• 2. انواع داده‌های ساختاریافته نیمه‌ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 3. آشنایی با مفاهیم پایگاه داده‌های رابطه‌ای
• 4. آشنایی با مفاهیم پایگاه داده‌های غیررابطه‌ای و NoSQL
• 5. بررسی مدل‌های پردازش داده‌های تراکنشی OLTP
• 6. بررسی مدل‌های پردازش داده‌های تحلیلی OLAP
• 7. مفاهیم رایانش ابری و مزایای استفاده از خدمات ابری
• 8. آشنایی با مدل‌های سرویس‌دهی ابری IaaS PaaS و SaaS
• 9. معرفی پلتفرم مایکروسافت آژور برای مدیریت داده
• 10. بررسی سرویس‌های ذخیره‌سازی داده در آژور
• 11. آشنایی با Azure SQL Database و قابلیت‌های آن
• 12. مدیریت پایگاه داده‌های رابطه‌ای در محیط ابری
• 13. آشنایی با Azure Cosmos DB و مدل‌های توزیع داده
• 14. مدیریت داده‌های غیررابطه‌ای در Azure Blob Storage
• 15. مفاهیم انبار داده یا Data Warehouse در مقیاس ابری
• 16. آشنایی با Azure Synapse Analytics
• 17. معرفی سرویس‌های تحلیل داده و هوش تجاری در آژور
• 18. آشنایی با Azure Data Factory برای یکپارچه‌سازی داده‌ها
• 19. مفاهیم پردازش داده‌های بزرگ و Big Data
• 20. آشنایی با Azure Databricks برای پردازش‌های توزیع‌شده
• 21. اصول امنیت داده‌ها در فضای ابری
• 22. مدیریت هویت و دسترسی در آژور با استفاده از Microsoft Entra ID
• 23. رمزنگاری داده‌ها در حال انتقال و در حالت سکون
• 24. پیکربندی فایروال‌ها و شبکه‌های مجازی برای پایگاه داده
• 25. پایش و مانیتورینگ عملکرد پایگاه داده در آژور
• 26. استفاده از Azure Monitor برای تحلیل لاگ‌ها
• 27. پشتیبان‌گیری و بازیابی اطلاعات در راهکارهای ابری
• 28. آشنایی با مفاهیم دسترسی‌پذیری بالا و بازیابی فاجعه
• 29. قوانین و استانداردهای حریم خصوصی در مدیریت داده
• 30. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع داده در آژور
• 31. یکپارچه‌سازی داده‌ها با استفاده از سرویس‌های مبتنی بر ابر
• 32. آشنایی با Power BI و مصورسازی داده‌ها
• 33. مفاهیم یادگیری ماشین و نقش داده‌ها در هوش مصنوعی
• 34. آشنایی با Azure Machine Learning
• 35. بررسی چرخه‌حیات توسعه نرم‌افزار داده‌محور
• 36. تکنیک‌های پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها
• 37. آشنایی با زبان پرس‌وجوی ساختاریافته SQL
• 38. پیاده‌سازی کوئری‌های پایه در محیط آژور
• 39. مدیریت تراکنش‌ها و تضمین یکپارچگی داده‌ها
• 40. استراتژی‌های انتقال داده به فضای ابری
• 41. آمادگی برای آزمون DP-900 و مرور سرفصل‌های کلیدی
• 42. حل تمرینات کاربردی و سناریوهای مدیریت داده
• 43. بررسی نمونه سوالات آزمون و تحلیل پاسخ‌های صحیح
• 44. اصول اخلاقی در مدیریت داده و حفظ محرمانگی اطلاعات
• 45. به‌کارگیری استانداردهای ملی در حفاظت از داده‌های سازمانی
• 46. جمع‌بندی نهایی و نقشه راه یادگیری در حوزه داده و آژور