کتاب صوتی معماری مدرن داده‌ها با استفاده از پلتفرم یکپارچه مایکروسافت فابریک (Microsoft Fabric)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری مدرن داده‌ها با استفاده از پلتفرم یکپارچه مایکروسافت فابریک (Microsoft Fabric)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات

موضوع میانی: معماری داده‌های سازمانی و یکپارچه‌سازی سامانه‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم نوین معماری داده در سازمان‌های هوشمند
• 2. آشنایی با پلتفرم مایکروسافت فابریک و اجزای یکپارچه آن
• 3. مدل‌های ذخیره‌سازی داده در عصر کلان‌داده و رایانش ابری
• 4. نقش و جایگاه معماری داده در تحول دیجیتال سازمان‌ها
• 5. مبانی کار با محیط کاربری و مدیریت فضای کاری در مایکروسافت فابریک
• 6. آشنایی با مفهوم OneLake به عنوان دریاچه داده واحد
• 7. امنیت و حاکمیت داده‌ها در پلتفرم فابریک بر اساس استانداردهای سازمانی
• 8. معماری لایه‌بندی داده‌ها شامل لایه‌های Bronze Silver و Gold
• 9. استفاده از Data Factory برای استخراج و بارگذاری داده‌ها
• 10. اتصال به منابع داده‌ای متنوع در محیط‌های داخلی و ابری
• 11. آماده‌سازی داده‌ها با استفاده از جریان‌های داده یا Dataflows
• 12. مبانی کار با Synapse Data Warehouse در مایکروسافت فابریک
• 13. طراحی و پیاده‌سازی انباره‌های داده مقیاس‌پذیر
• 14. مدل‌سازی داده‌ها برای تحلیل‌های پیشرفته تجاری
• 15. استفاده از دفترچه‌های یادداشت یا Notebooks برای پردازش داده با PySpark
• 16. برنامه‌نویسی و تحلیل داده با استفاده از زبان پایتون در محیط فابریک
• 17. پردازش داده‌های حجیم با استفاده از ظرفیت‌های توزیع‌شده Apache Spark
• 18. مفاهیم و کاربرد جداول دلتا و فرمت Delta Lake در معماری داده
• 19. مدیریت و بهینه‌سازی عملکرد پرس‌وجوهای SQL در انبار داده
• 20. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با فرآیندهای داده‌ای
• 21. آموزش استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی برای تحلیل هوشمند داده‌ها
• 22. مدیریت کیفیت و پاکسازی داده‌ها در خطوط لوله انتقال
• 23. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری داده‌ها در پلتفرم یکپارچه فابریک
• 24. طراحی داشبوردهای مدیریتی با Power BI در محیط مایکروسافت فابریک
• 25. اشتراک‌گذاری و مدیریت دسترسی به گزارش‌های تحلیلی
• 26. نقش معماری داده در تصمیم‌گیری‌های کلان سازمانی
• 27. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی فاجعه در داده‌های ابری
• 28. تطبیق معماری داده با قوانین حریم خصوصی و امنیت اطلاعات
• 29. بهینه‌سازی هزینه‌های زیرساخت داده در محیط ابری
• 30. پیاده‌سازی مفاهیم Data Mesh در مقیاس‌های بزرگ سازمانی
• 31. مدیریت چرخه حیات داده‌ها از تولید تا آرشیو
• 32. کاربرد زبان KQL برای تحلیل داده‌های بلادرنگ
• 33. یکپارچه‌سازی داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته در یک معماری واحد
• 34. مفاهیم و کاربرد Mirroring در پایگاه‌های داده عملیاتی
• 35. توسعه و استقرار خطوط لوله داده با استفاده از CI/CD
• 36. مدیریت تغییرات و کنترل نسخه در پروژه‌های داده‌ای
• 37. بهترین روش‌های مستندسازی معماری داده در سازمان
• 38. بررسی موردی پیاده‌سازی یک انبار داده مدرن در شبکه داخلی
• 39. آینده‌نگری در معماری داده و ظهور هوش مصنوعی مولد
• 40. ارزیابی نهایی و تدوین نقشه راه پیاده‌سازی معماری داده مدرن