اکسپرس 24
کتاب مهندسی داده در AWS: مبانی و پیاده‌سازی

کتاب مهندسی داده در AWS: مبانی و پیاده‌سازی

تگ‌ها: Amazon Web Services AWS پایگاه داده پردازش داده تحلیل داده داده کاوی دیتا انجینیرینگ کلان‌داده معماری ابری 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 مهندسی داده در AWS: مبانی و پیاده‌سازی

موضوع کلی: مهندسی داده و تحلیل کلان‌داده

موضوع میانی: معماری و زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده و اکوسیستم AWS
  • 2. آشنایی با سرویس‌های ذخیره‌سازی AWS: S3، Glacier، EBS
  • 3. مفاهیم پایگاه داده و انواع آن در AWS
  • 4. معماری پایگاه داده‌های رابطه‌ای در AWS: RDS
  • 5. معماری پایگاه داده‌های NoSQL در AWS: DynamoDB
  • 6. مقدمه‌ای بر سرویس‌های پردازش داده AWS: EMR، Glue، Athena
  • 7. پردازش دسته‌ای داده با استفاده از EMR و Hadoop
  • 8. پردازش جریان داده با استفاده از Kinesis Data Streams و Firehose
  • 9. انتقال داده با استفاده از AWS Data Pipeline
  • 10. استفاده از AWS Glue برای ETL و آماده‌سازی داده
  • 11. تحلیل داده با استفاده از Amazon Athena
  • 12. مصورسازی داده با استفاده از Amazon QuickSight
  • 13. امنیت داده در AWS: IAM، KMS، VPC
  • 14. مدیریت دسترسی و کنترل‌های امنیتی در AWS
  • 15. مانیتورینگ و لاگ‌برداری در AWS: CloudWatch، CloudTrail
  • 16. بهینه‌سازی هزینه در AWS برای مهندسی داده
  • 17. معماری Lambda برای پردازش رویدادمحور داده
  • 18. استفاده از API Gateway برای دسترسی به داده
  • 19. انتخاب پایگاه داده مناسب برای نیازهای مختلف
  • 20. طراحی معماری داده‌کده با مقیاس‌پذیری بالا
  • 21. استفاده از سرویس‌های AWS برای یادگیری ماشین
  • 22. پیاده‌سازی خطوط لوله داده (Data Pipelines) خودکار
  • 23. استفاده از AWS Step Functions برای هماهنگی سرویس‌ها
  • 24. مفاهیم Data Lake و پیاده‌سازی آن در AWS
  • 25. استفاده از AWS Lake Formation برای مدیریت Data Lake
  • 26. معماری داده‌کده بر اساس رویداد (Event-Driven)
  • 27. بهینه‌سازی عملکرد پایگاه داده در AWS
  • 28. استفاده از Elasticache برای افزایش سرعت دسترسی به داده
  • 29. استفاده از Amazon Redshift برای انبار داده
  • 30. مقدمه‌ای بر Data Governance و Data Catalog
  • 31. استفاده از AWS Glue Data Catalog برای مدیریت فراداده
  • 32. Data Lineage و ردیابی جریان داده در AWS
  • 33. مفاهیم Data Quality و اعتبارسنجی داده
  • 34. استفاده از AWS DataBrew برای پروفایل‌سازی و پاکسازی داده
  • 35. مقدمه‌ای بر Data Science و ابزارهای AWS
  • 36. استفاده از Amazon SageMaker برای ساخت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 37. استفاده از AWS Batch برای پردازش دسته‌ای با مقیاس‌پذیری
  • 38. استفاده از AWS DMS برای انتقال پایگاه داده
  • 39. استفاده از Containerization با استفاده از Amazon ECS و EKS
  • 40. استفاده از AWS Serverless Application Model (SAM) برای استقرار آسان
  • 41. مفاهیم Infrastructure as Code (IaC) و استفاده از AWS CloudFormation
  • 42. استفاده از Terraform برای مدیریت زیرساخت AWS
  • 43. استفاده از CI/CD برای استقرار خودکار خطوط لوله داده
  • 44. معماری میکروسرویس‌ها برای پردازش داده
  • 45. استفاده از GraphQL برای دسترسی به داده
  • 46. مفاهیم Real-time Data Processing و Streaming Analytics
  • 47. استفاده از Amazon Kinesis Data Analytics برای تحلیل جریان داده
  • 48. استفاده از Apache Flink در AWS
  • 49. استفاده از Apache Kafka در AWS
  • 50. مقدمه‌ای بر Data Mesh و معماری‌های توزیع‌شده
  • 51. استفاده از AWS Organizations برای مدیریت چندحسابگی
  • 52. مدیریت ریسک و انطباق در AWS
  • 53. بهترین روش‌ها برای پشتیبان‌گیری و بازیابی داده در AWS
  • 54. مقدمه‌ای بر Data Security و Encryption
  • 55. استفاده از AWS WAF برای محافظت از برنامه‌های کاربردی
  • 56. مفاهیم Disaster Recovery و پیاده‌سازی آن در AWS
  • 57. مقدمه‌ای بر Big Data و چالش‌های آن
  • 58. مقایسه سرویس‌های پردازش داده AWS
  • 59. انتخاب معماری مناسب برای پردازش داده بر اساس حجم و سرعت
  • 60. آشنایی با Data Modeling و طراحی شمای داده
  • 61. استفاده از JSON و Parquet برای ذخیره‌سازی داده
  • 62. مقدمه‌ای بر Data Visualization و Storytelling
  • 63. استفاده از ابزارهای BI و داشبوردهای تعاملی
  • 64. مفاهیم Data Mining و Knowledge Discovery
  • 65. آشنایی با مفاهیم Data Ethics و Privacy
  • 66. استفاده از AWS Cost Explorer برای تحلیل هزینه‌ها
  • 67. بهینه‌سازی Query Performance در Amazon Athena و Redshift
  • 68. آشنایی با مفاهیم Data Virtualization
  • 69. استفاده از AWS DataSync برای انتقال داده‌های محلی به AWS
  • 70. مقدمه‌ای بر Data Observability و Monitoring
  • 71. استفاده از Logging و Tracing برای عیب‌یابی خطوط لوله داده
  • 72. مفاهیم Data Catalog و Metadata Management
  • 73. استفاده از AWS Glue Schema Registry
  • 74. آشنایی با مفاهیم Data Governance Framework
  • 75. استفاده از AWS Control Tower برای مدیریت حساب‌ها
  • 76. مقدمه‌ای بر Data Lakehouse و ترکیب Data Lake و Data Warehouse
  • 77. استفاده از Delta Lake در AWS
  • 78. آشنایی با مفاهیم Data Streaming Platform
  • 79. استفاده از Apache Iceberg در AWS
  • 80. مقدمه‌ای بر Data Mesh Architecture
  • 81. استفاده از Domain-Oriented Data Ownership
  • 82. آشنایی با مفاهیم Data Products
  • 83. استفاده از AWS Data Exchange
  • 84. مقدمه‌ای بر Data Science MLOps
  • 85. استفاده از AWS CodePipeline برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 86. آشنایی با مفاهیم Feature Store
  • 87. استفاده از AWS SageMaker Feature Store
  • 88. مقدمه‌ای بر Data Quality Monitoring
  • 89. استفاده از AWS Deequ برای اعتبارسنجی داده
  • 90. آشنایی با مفاهیم Data Observability Tools
  • 91. استفاده از Datadog و New Relic در AWS
  • 92. مقدمه‌ای بر Serverless Data Engineering
  • 93. استفاده از AWS Lambda و API Gateway برای پردازش داده
  • 94. آشنایی با مفاهیم Event-Driven Architecture
  • 95. استفاده از Amazon EventBridge برای مدیریت رویدادها
  • 96. مقدمه‌ای بر Data Security Best Practices
  • 97. استفاده از AWS KMS و CloudHSM برای مدیریت کلیدها
  • 98. آشنایی با مفاهیم Data Compliance Regulations
  • 99. استفاده از AWS Config برای مدیریت انطباق
  • 100. مقدمه‌ای بر Data Governance Policies

📚 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.