اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت اپلیکیشن‌های داده مدرن با دیتابریکس لیک‌هوس

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت اپلیکیشن‌های داده مدرن با دیتابریکس لیک‌هوس

موضوع کلی: مهندسی داده و پلتفرم‌های ابری

موضوع میانی: پلتفرم‌های داده یکپارچه

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده و اهمیت آن
• 2. مفاهیم کلیدی در مهندسی داده
• 3. معرفی پلتفرم‌های ابری برای داده
• 4. مزایای استفاده از ابر در مدیریت داده
• 5. آشنایی با معماری لیک‌هوس
• 6. اصول طراحی پلتفرم‌های داده یکپارچه
• 7. مراحل چرخه عمر داده
• 8. جمع‌آوری داده از منابع متنوع
• 9. ذخیره‌سازی داده در محیط ابری
• 10. انواع فرمت‌های داده و کاربرد آن‌ها
• 11. مفاهیم پردازش داده دسته‌ای (Batch Processing)
• 12. مفاهیم پردازش داده جریانی (Streaming Processing)
• 13. معرفی دیتابریکس
• 14. معماری دیتابریکس لیک‌هوس
• 15. کار با نوت‌بوک‌های دیتابریکس
• 16. زبان‌های برنامه‌نویسی در دیتابریکس (Python, SQL, Scala)
• 17. مقدمه‌ای بر Apache Spark
• 18. مفاهیم Spark SQL
• 19. کار با DataFrame ها در Spark
• 20. بهینه‌سازی کوئری‌ها در Spark
• 21. مدیریت داده در لیک‌هوس
• 22. لایه‌های ذخیره‌سازی در لیک‌هوس (Bronze, Silver, Gold)
• 23. مهاجرت داده به لایه Bronze
• 24. پاکسازی و اعتبارسنجی داده در لایه Silver
• 25. تبدیل و تجمیع داده در لایه Gold
• 26. کار با جداول Delta Lake
• 27. قابلیت‌های ACID در Delta Lake
• 28. مدیریت نسخه‌بندی (Time Travel) در Delta Lake
• 29. بهینه‌سازی جداول Delta
• 30. استفاده از Unity Catalog برای مدیریت داده
• 31. مدیریت دسترسی به داده‌ها در Unity Catalog
• 32. حاکمیت داده و امنیت در دیتابریکس
• 33. مقدمه‌ای بر ساخت اپلیکیشن‌های داده
• 34. طراحی اپلیکیشن‌های داده مبتنی بر لیک‌هوس
• 35. توسعه اپلیکیشن‌های تحلیل داده
• 36. ساخت داشبوردهای تعاملی
• 37. استفاده از ابزارهای BI با دیتابریکس
• 38. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در دیتابریکس
• 39. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 40. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 41. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
• 42. کار با MLflow در دیتابریکس
• 43. ساخت اپلیکیشن‌های داده جریانی
• 44. پردازش رویدادها در زمان واقعی
• 45. ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌های جریانی
• 46. معرفی Kafka و ادغام آن با دیتابریکس
• 47. استفاده از Structured Streaming در دیتابریکس
• 48. ساخت اپلیکیشن‌های داده برای هوش تجاری
• 49. طراحی انبار داده (Data Warehouse) در لیک‌هوس
• 50. بهینه‌سازی عملکرد انبار داده
• 51. مدل‌سازی داده برای BI
• 52. استفاده از SQL Analytics برای تحلیل داده
• 53. مقدمه‌ای بر Data Mesh
• 54. اصول طراحی Data Mesh
• 55. پیاده‌سازی Data Mesh با دیتابریکس
• 56. مدیریت داده‌ها به عنوان محصول
• 57. استفاده از API ها برای دسترسی به داده
• 58. اتصال به منابع داده خارجی
• 59. امنیت در پلتفرم‌های ابری
• 60. مدیریت هزینه‌ها در ابر
• 61. بهینه‌سازی منابع محاسباتی
• 62. پایش و مانیتورینگ پلتفرم داده
• 63. مستندسازی پلتفرم داده
• 64. مقدمه‌ای بر DevOps برای داده
• 65. پیاده‌سازی CI/CD برای پایپ‌لاین‌های داده
• 66. خودکارسازی فرآیندهای داده
• 67. مدیریت خطا و بازیابی
• 68. طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 69. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
• 70. تکنیک‌های پیشرفته داده‌کاوی
• 71. تحلیل داده‌های بزرگ
• 72. کاربرد داده در تصمیم‌گیری‌های سازمانی
• 73. اخلاق در مهندسی داده
• 74. حریم خصوصی داده‌ها
• 75. قوانین و مقررات حفاظت از داده
• 76. استفاده مسئولانه از داده
• 77. مقدمه‌ای بر اقتصاد داده
• 78. مدل‌های کسب‌وکار مبتنی بر داده
• 79. فرصت‌های شغلی در مهندسی داده
• 80. آینده مهندسی داده و پلتفرم‌های ابری
• 81. مروری بر معماری‌های مدرن داده
• 82. استفاده از هوش مصنوعی در مهندسی داده
• 83. تکنیک‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 84. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 85. کاربرد داده در صنعت سلامت
• 86. کاربرد داده در صنعت مالی
• 87. کاربرد داده در صنعت خرده‌فروشی
• 88. کاربرد داده در صنعت تولید
• 89. برنامه‌ریزی برای استقرار پلتفرم داده
• 90. ارزیابی و انتخاب ابزارهای مناسب
• 91. تست و اعتبارسنجی پلتفرم داده
• 92. مدیریت تغییرات در پلتفرم داده
• 93. فرهنگ داده در سازمان
• 94. آموزش و توانمندسازی تیم داده
• 95. نقش رهبری در موفقیت پلتفرم داده
• 96. ارزیابی بازگشت سرمایه (ROI) در پلتفرم داده
• 97. چالش‌های پیاده‌سازی پلتفرم داده
• 98. درس‌های آموخته از پروژه‌های داده
• 99. برنامه‌ریزی برای آینده پلتفرم داده
• 100. نکات کلیدی برای موفقیت در مهندسی داده