کتاب DataOps: اصول و پیاده‌سازی در مهندسی داده

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره DataOps: اصول و پیاده‌سازی در مهندسی داده

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: مهندسی داده (Data Engineering)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفهوم DataOps و ریشه‌های آن در DevOps و مدیریت داده
  • 2. تفاوت DataOps با Data Governance، Data Management و Data Engineering
  • 3. اصول کلیدی DataOps: همکاری، خودکارسازی، یکپارچگی و تحویل مداوم
  • 4. ارزش‌های بنیادین DataOps برای سازمان‌های داده‌محور
  • 5. نقش و مسئولیت‌های تیم DataOps در چرخه حیات داده
  • 6. چرخه حیات داده در DataOps: از دریافت تا تحلیل و تصمیم‌گیری
  • 7. اصول CI/CD برای خطوط داده (Data Pipelines)
  • 8. مدیریت نسخه‌گذاری برای کد، داده و پیکربندی در DataOps
  • 9. یکپارچه‌سازی مداوم (CI) برای کدهای تبدیل داده (ETL/ELT)
  • 10. استقرار مداوم (CD) و تحویل مداوم برای پایپلاین‌های داده
  • 11. تست خودکار در DataOps: تست واحد، تست یکپارچگی و تست اعتبارسنجی داده
  • 12. ابزارهای تست داده: Great Expectations، dbt test و ابزارهای مشابه
  • 13. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری (Observability) در خطوط داده
  • 14. پیاده‌سازی لاگ‌گیری و هشداردهی برای ناهنجاری‌های داده
  • 15. مدیریت کیفیت داده (Data Quality) و SLOهای مرتبط در DataOps
  • 16. مدیریت خطاها و بازیابی خودکار در پایپلاین‌های داده
  • 17. مدیریت وابستگی‌ها و نظم‌دهی اجرای وظایف در DataOps
  • 18. ارکستراسیون داده با ابزارهایی مانند Apache Airflow و Prefect
  • 19. مدیریت پارامترها و متغیرهای محیطی در محیط‌های مختلف (Dev، Staging، Prod)
  • 20. کانتینری‌سازی خطوط داده با Docker و Kubernetes
  • 21. پیاده‌سازی DataOps در فضای ابری (AWS، GCP، Azure)
  • 22. یکپارچه‌سازی DataOps با دیتابیس‌ها و دیتا‌لیک‌ها
  • 23. مدیریت امنیت و دسترسی‌ها (IAM، نقش‌ها و مجوزها) در DataOps
  • 24. پیاده‌سازی سیاست‌های حریم خصوصی و حفاظت از داده
  • 25. مدیریت فراداده (Metadata) و کاتالوگ داده در اکوسیستم DataOps
  • 26. استفاده از Data Catalogها برای شفافیت و کشف داده
  • 27. پیاده‌سازی Data Mesh با رویکرد DataOps
  • 28. مقیاس‌پذیری و مدیریت بار در پایپلاین‌های داده با رویکرد DataOps
  • 29. بهینه‌سازی عملکرد خطوط داده با تکنیک‌های DataOps
  • 30. مدیریت تغییرات در داده‌ها و اسکیمای دیتابیس با رویکرد DataOps
  • 31. تغییرات backward-compatible و مدیریت مهاجرت داده
  • 32. مدیریت نسخه‌های داده (Data Versioning) با ابزارهایی مانند DVC
  • 33. همکاری بین تیم‌های داده، توسعه و عملیات در چارچوب DataOps
  • 34. استقرار مداوم مدل‌های یادگیری ماشین با MLOps و ارتباط آن با DataOps
  • 35. پیاده‌سازی DataOps در پروژه‌های داده‌های حجیم (Big Data) با Spark
  • 36. مدیریت خطوط داده در محیط‌های Hybrid و Multi-Cloud
  • 37. خودکارسازی تهیه محیط‌های تست و توسعه با Infrastructure as Code (Terraform)
  • 38. پایش هزینه‌ها و بهینه‌سازی مصرف منابع در DataOps
  • 39. ارزیابی و انتخاب ابزارهای DataOps مناسب برای سازمان
  • 40. مقایسه ابزارهای رایج DataOps (Apache Airflow، Dagster، Prefect، Mage)
  • 41. پیاده‌سازی دشبوردهای عملیاتی برای مانیتورینگ سلامت داده
  • 42. مدیریت ریسک و انطباق با مقررات (GDPR، HIPAA) در DataOps
  • 43. فرهنگ‌سازی و پذیرش DataOps در سازمان‌های بزرگ
  • 44. چالش‌های پیاده‌سازی DataOps و راه‌کارهای رفع آن‌ها
  • 45. مطالعه موردی: پیاده‌سازی DataOps در یک شرکت مالی
  • 46. مطالعه موردی: DataOps در صنعت خرده‌فروشی و تحلیل رفتار مشتری
  • 47. مطالعه موردی: DataOps در حوزه سلامت و داده‌های پزشکی
  • 48. مطالعه موردی: DataOps برای پلتفرم‌های تحلیل داده‌های جریانی (Streaming)
  • 49. استفاده از Kafka و Streaming در چارچوب DataOps
  • 50. مدیریت خطوط داده در زمان واقعی (Real-time Data Pipelines)
  • 51. تست‌های عملکرد و بار در DataOps برای اطمینان از کارایی در مقیاس
  • 52. مدیریت اسناد و مستندسازی خودکار در فرآیند DataOps
  • 53. اندازه‌گیری و گزارش‌دهی شاخص‌های کلیدی (KPIs) DataOps
  • 54. مسیرهای یادگیری و گواهینامه‌های مرتبط با DataOps
  • 55. پروژه عملی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم DataOps کامل از صفر
  • 56. ارزیابی و بازخورد پروژه‌های عملی شرکت‌کنندگان

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.