اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های تحلیلی داده‌محور با استفاده از دریاچه‌های داده (Delta Lakes)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های تحلیلی داده‌محور با استفاده از دریاچه‌های داده (Delta Lakes)

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های داده

موضوع میانی: معماری و پیاده‌سازی سامانه‌های داده کلان (Big Data)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سامانه‌های داده‌محور
• 2. اصول معماری سامانه‌های تحلیل داده
• 3. چالش‌های داده‌های کلان
• 4. مفهوم دریاچه داده (Data Lake)
• 5. معرفی دریاچه‌های داده دلتا (Delta Lakes)
• 6. مزایای استفاده از دلتا لیک
• 7. معماری دلتا لیک: لایه‌ها و اجزا
• 8. ذخیره‌سازی داده در دلتا لیک
• 9. فرمت‌های داده سازگار با دلتا لیک
• 10. عملیات ACID در دلتا لیک
• 11. تراکنش‌ها و ایزوله‌سازی در دلتا لیک
• 12. تاریخچه داده (Data History) و بازگشت به عقب
• 13. زمان‌سنجی (Time Travel) در دلتا لیک
• 14. بهینه‌سازی عملکرد در دلتا لیک
• 15. فشرده‌سازی داده‌ها
• 16. فهرست‌بندی (Indexing) در دلتا لیک
• 17. تقسیم‌بندی داده‌ها (Data Partitioning)
• 18. بهینه‌سازی Z-Ordering
• 19. مدیریت فراداده (Metadata Management)
• 20. پایپ‌لاین‌های داده (Data Pipelines)
• 21. استخراج، تبدیل، بارگذاری (ETL) در دلتا لیک
• 22. استخراج، بارگذاری، تبدیل (ELT) در دلتا لیک
• 23. فناوری‌های پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
• 24. Apache Spark و دلتا لیک
• 25. Spark Structured Streaming با دلتا لیک
• 26. پردازش جریانی (Stream Processing)
• 27. مدل‌سازی داده برای تحلیل
• 28. طراحی اسکیمای داده (Schema Design)
• 29. انطباق اسکیمای داده (Schema Evolution)
• 30. اعتبارسنجی اسکیمای داده
• 31. امنیت داده در دلتا لیک
• 32. مدیریت دسترسی به داده
• 33. رمزنگاری داده‌ها
• 34. حریم خصوصی داده‌ها
• 35. قوانین حفاظت از داده‌ها (مطابق با قوانین کشور)
• 36. اختیاری بودن پردازش داده‌های حساس
• 37. حاکمیت داده (Data Governance)
• 38. استانداردهای داده
• 39. مدیریت کیفیت داده
• 40. نظارت بر کیفیت داده
• 41. ابزارهای مانیتورینگ دلتا لیک
• 42. لاگ‌برداری تراکنش‌ها
• 43. ردیابی تغییرات داده
• 44. پیاده‌سازی سامانه‌های BI با دلتا لیک
• 45. اتصال به ابزارهای BI
• 46. طراحی داشبوردهای تحلیلی
• 47. تحلیل اکتشافی داده (EDA)
• 48. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
• 49. یادگیری ماشین روی دلتا لیک
• 50. استقرار مدل‌های ML
• 51. بهینه‌سازی هزینه‌های زیرساخت
• 52. انتخاب ابزار مناسب
• 53. نکات اجرایی و عملیاتی
• 54. مقیاس‌پذیری سامانه‌های داده
• 55. تاب‌آوری (Resilience) سامانه‌ها
• 56. بازیابی از خطا
• 57. ملاحظات فرهنگی در طراحی سامانه‌های داده
• 58. رعایت اصول اخلاقی در داده‌کاوی
• 59. تأثیر سامانه‌های داده بر سازمان
• 60. رشد و توسعه سامانه‌های داده
• 61. آینده دریاچه‌های داده
• 62. روندهای نوین در پردازش داده
• 63. جمع‌بندی معماری سامانه‌های داده
• 64. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های ETL/ELT امن
• 65. مدیریت چرخه عمر داده
• 66. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی و دسترسی
• 67. فناوری‌های ذخیره‌سازی توزیع‌شده
• 68. اصول طراحی پایگاه داده‌های تحلیلی
• 69. مفاهیم داده‌کاوی و تحلیل آماری
• 70. تکنیک‌های بصری‌سازی داده
• 71. کاربرد دلتا لیک در صنایع مختلف
• 72. مدیریت داده‌های مکانی-زمانی
• 73. مدیریت داده‌های متنی
• 74. پردازش داده‌های گراف
• 75. امنیت در معماری‌های داده مدرن
• 76. ملاحظات قانونی در پردازش داده‌ها (بر اساس قوانین ایران)
• 77. استانداردهای فنی پیاده‌سازی
• 78. معماری‌های میکروسرویس و دلتا لیک
• 79. یکپارچه‌سازی دلتا لیک با اکوسیستم داده
• 80. استفاده از ابزارهای متن‌باز
• 81. تکنیک‌های بهینه‌سازی پرس‌وجو
• 82. طراحی برای مقیاس‌پذیری افقی
• 83. مدیریت انطباق داده‌ها
• 84. مفاهیم داده واقعی (Real-time Data)
• 85. معماری‌های داده توزیع‌شده
• 86. تکنیک‌های تضمین کیفیت داده
• 87. روش‌های مستندسازی سامانه‌های داده
• 88. مدیریت پیکربندی سامانه‌ها
• 89. اصول توسعه نرم‌افزار در سامانه‌های داده
• 90. تست و اعتبارسنجی سامانه‌های داده
• 91. اهمیت امنیت در معماری داده
• 92. ملاحظات مربوط به داده‌های شخصی
• 93. مدیریت و نگهداری طولانی‌مدت داده
• 94. اصول معماری داده‌های مدرن