کتاب صوتی تسلط بر معماری و پیاده‌سازی سامانه‌های داده‌محور در بستر Google Cloud

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر معماری و پیاده‌سازی سامانه‌های داده‌محور در بستر Google Cloud

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: مهندسی داده و رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش ابری و معماری رایانش توزیع‌شده
• 2. آشنایی با زیرساخت‌های داده‌محور در پلتفرم گوگل کلاود
• 3. مدیریت هویت و دسترسی در محیط‌های ابری مطابق استانداردهای امنیتی
• 4. اصول طراحی پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای در مقیاس بزرگ با Cloud Spanner
• 5. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته در Cloud SQL
• 6. معماری انبار داده‌های ابری با استفاده از BigQuery
• 7. مدیریت و تحلیل کلان‌داده‌ها با بهره‌گیری از BigQuery ML
• 8. پردازش جریان‌های داده‌ای در لحظه با سرویس Cloud Dataflow
• 9. طراحی خط لوله‌های داده‌ای با Apache Beam
• 10. ذخیره‌سازی و مدیریت فایل‌های حجیم در Cloud Storage
• 11. اصول امنیت داده‌ها و رمزنگاری در فضای ابری
• 12. یکپارچه‌سازی سامانه‌های داده‌ای با Cloud Pub/Sub
• 13. مدیریت خوشه‌های پردازشی با Dataproc و Apache Spark
• 14. طراحی و پیاده‌سازی انبارهای داده مدرن با مدل‌سازی ستاره‌ای
• 15. استراتژی‌های انتقال داده به فضای ابری با رعایت امنیت و یکپارچگی
• 16. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با Vertex AI
• 17. آماده‌سازی و پاک‌سازی داده‌ها برای تحلیل‌های هوشمند
• 18. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری سامانه‌های داده با Cloud Operations Suite
• 19. مدیریت هزینه‌ها و تخصیص منابع در پروژه‌های ابری
• 20. اصول مقیاس‌پذیری و تاب‌آوری در معماری‌های داده‌محور
• 21. خودکارسازی فرایندهای استقرار با Cloud Build و Terraform
• 22. مدیریت چرخه‌حیات داده‌ها و سیاست‌های نگهداری در فضای ابری
• 23. تحلیل کارایی پرس‌وجوها در BigQuery و بهینه‌سازی هزینه‌ها
• 24. طراحی معماری‌های ترکیبی (Hybrid Cloud) برای سازمان‌های داخلی
• 25. امنیت شبکه و ایزوله‌سازی داده‌ها در VPC
• 26. پیاده‌سازی سطوح دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC) در محیط ابری
• 27. استفاده از Cloud Functions برای رویدادهای داده‌ای
• 28. یکپارچه‌سازی داده‌های غیرساختاریافته با سرویس‌های هوش مصنوعی گوگل
• 29. مدیریت و سازمان‌دهی داده‌ها با Data Catalog
• 30. طراحی راهکارهای پشتیبان‌گیری و بازیابی فاجعه (Disaster Recovery)
• 31. بررسی الگوهای طراحی معماری داده در مقیاس سازمانی
• 32. اصول حاکمیت داده (Data Governance) در بستر ابری
• 33. ارزیابی و انتخاب سرویس‌های مناسب ذخیره‌سازی بر اساس نیاز پروژه
• 34. بهینه‌سازی تعامل بین سرویس‌های پردازشی و ذخیره‌سازی
• 35. پیاده‌سازی تست‌های واحد و یکپارچگی برای خط لوله‌های داده
• 36. مدیریت پیکربندی‌های محیط‌های توسعه، تست و عملیاتی
• 37. اصول مقیاس‌پذیری افقی و عمودی در دیتابیس‌های ابری
• 38. تکنیک‌های فشرده‌سازی و پارتیشن‌بندی داده‌ها در BigQuery
• 39. بررسی معماری‌های داده‌محور رویدادمحور (Event-Driven)
• 40. مدیریت و عیب‌یابی خطاهای رایج در خط لوله‌های Dataflow
• 41. امنیت اتصالات و استفاده از VPN در ارتباط با زیرساخت‌های ابری
• 42. ارائه گزارش‌های تحلیلی و داشبوردهای داده‌ای با Looker
• 43. اصول معماری داده در پروژه‌های بزرگ مقیاس ملی
• 44. راهکارهای مهاجرت داده از پایگاه‌داده‌های سنتی به فضای ابری
• 45. مدیریت نشست‌ها و تداوم کارکرد در سامانه‌های توزیع‌شده
• 46. استفاده از ابزارهای تحلیل لاگ برای بهبود عملکرد سیستم
• 47. اصول اخلاقی و حریم خصوصی در پردازش داده‌های کلان
• 48. ارائه طرح نهایی معماری سامانه‌های داده‌محور ابری