اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی Serverless and Real-Time Analytics: Serverless و تحلیل لحظه ای

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Serverless and Real-Time Analytics: Serverless و تحلیل لحظه ای

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Serverless Architecture

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معماری Serverless
• 2. مفاهیم کلیدی Serverless
• 3. مزایا و معایب Serverless
• 4. کاربرد Serverless در تحلیل داده
• 5. انتخاب پلتفرم Serverless مناسب
• 6. آشنایی با AWS Lambda
• 7. استقرار توابع Lambda
• 8. مدیریت رویدادها در Lambda
• 9. شبکه‌سازی در Lambda
• 10. امنیت در AWS Lambda
• 11. نظارت و اشکال‌زدایی Lambda
• 12. AWS Step Functions برای ارکستراسیون
• 13. AWS API Gateway برای دسترسی به توابع
• 14. Serverless و پایگاه‌های داده NoSQL
• 15. DynamoDB برای ذخیره‌سازی داده‌ها
• 16. آشنایی با مفاهیم تحلیل لحظه‌ای
• 17. معماری‌های تحلیل لحظه‌ای
• 18. تفاوت تحلیل دسته‌ای و لحظه‌ای
• 19. کاربرد تحلیل لحظه‌ای در کسب‌وکار
• 20. انتخاب ابزار تحلیل لحظه‌ای
• 21. مقدمه‌ای بر Apache Kafka
• 22. مفاهیم اصلی Kafka: Producer, Consumer, Topic
• 23. نصب و پیکربندی Kafka
• 24. کار با Kafka Streams
• 25. پردازش داده‌های جریانی با Kafka
• 26. Apache Flink برای پردازش لحظه‌ای
• 27. مفاهیم اصلی Flink: State, Time, Windows
• 28. نصب و پیکربندی Flink
• 29. توسعه برنامه‌های پردازش جریانی با Flink
• 30. مدیریت وضعیت در Flink
• 31. مدل‌های زمانی در Flink
• 32. پنجره‌بندی داده‌ها در Flink
• 33. تحلیل داده‌های سنسور با Flink
• 34. تحلیل داده‌های لاگ با Flink
• 35. تشخیص ناهنجاری در داده‌های جریانی
• 36. پیش‌بینی در تحلیل لحظه‌ای
• 37. استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین در تحلیل لحظه‌ای
• 38. ادغام Lambda و Kafka برای تحلیل لحظه‌ای
• 39. ادغام Lambda و Flink برای تحلیل لحظه‌ای
• 40. پردازش داده‌های کلیک وب‌سایت
• 41. تحلیل رفتار کاربران به صورت لحظه‌ای
• 42. سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ
• 43. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 44. پردازش و تحلیل داده‌های مالی
• 45. شناسایی تقلب در تراکنش‌های بانکی
• 46. پلتفرم‌های Serverless برای تحلیل داده
• 47. AWS Kinesis برای پردازش جریانی
• 48. Amazon S3 برای ذخیره‌سازی داده‌ها
• 49. Amazon Redshift برای انبار داده
• 50. Amazon Athena برای کوئری روی S3
• 51. Serverless و هوش مصنوعی
• 52. استفاده از SageMaker با توابع Serverless
• 53. تحلیل داده‌های تصویری به صورت لحظه‌ای
• 54. پردازش زبان طبیعی در زمان واقعی
• 55. امنیت در معماری‌های Serverless و تحلیل لحظه‌ای
• 56. رمزنگاری داده‌ها در حال انتقال و ذخیره
• 57. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 58. اصول طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 59. بهینه‌سازی هزینه در Serverless
• 60. مانیتورینگ و گزارش‌دهی در تحلیل لحظه‌ای
• 61. ابزارهای مانیتورینگ AWS
• 62. ابزارهای مانیتورینگ Kafka و Flink
• 63. مدیریت چرخه عمر توابع Serverless
• 64. تست و استقرار خودکار (CI/CD)
• 65. اصول DevOps در Serverless
• 66. معماری‌های Event-Driven
• 67. کاربرد Event-Driven در تحلیل داده
• 68. بهترین شیوه‌ها در Serverless
• 69. بهترین شیوه‌ها در تحلیل لحظه‌ای
• 70. مطالعات موردی Serverless در صنعت
• 71. مطالعات موردی تحلیل لحظه‌ای در صنعت
• 72. چالش‌های پیاده‌سازی Serverless
• 73. چالش‌های پیاده‌سازی تحلیل لحظه‌ای
• 74. ملاحظات قانونی و شرعی در تحلیل داده
• 75. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 76. استانداردهای امنیتی و انطباق
• 77. مقررات بانک مرکزی در خصوص داده‌های مالی
• 78. قوانین مربوط به داده‌های کاربران
• 79. تکنیک‌های پیشرفته در Flink
• 80. تکنیک‌های پیشرفته در Kafka
• 81. استفاده از ابزارهای مدیریت API
• 82. پیکربندی پیشرفته Lambda
• 83. استقرار توابع Serverless در محیط‌های چند ابری
• 84. ملاحظات مربوط به مهاجرت به Serverless
• 85. مهاجرت از معماری‌های سنتی به Serverless
• 86. آینده Serverless و تحلیل لحظه‌ای
• 87. نوآوری‌ها در پردازش جریانی
• 88. نقش هوش مصنوعی در تحلیل لحظه‌ای
• 89. توسعه پایدار با Serverless
• 90. انطباق با استانداردهای ملی در تحلیل داده
• 91. نقش تحلیل لحظه‌ای در تحقق اقتصاد مقاومتی
• 92. فناوری‌های نوین در تحلیل داده‌های حجیم
• 93. چالش‌های امنیتی سایبری در تحلیل لحظه‌ای
• 94. راهکارهای امنیتی مبتنی بر تحلیل لحظه‌ای
• 95. کاربرد تحلیل لحظه‌ای در مدیریت بحران
• 96. تحلیل داده‌های هوشمند و تصمیم‌گیری بهینه
• 97. نقش داده‌های کلان در پیشرفت علمی
• 98. پلتفرم‌های متن‌باز برای تحلیل داده
• 99. انتخاب ابزار مناسب برای پروژه‌های تحلیل لحظه‌ای
• 100. مدیریت پیچیدگی در معماری‌های Serverless