اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی معماری داده‌های نوین با دیتابریکس و دلتا لیک

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری داده‌های نوین با دیتابریکس و دلتا لیک

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: مدیریت داده و هوش تجاری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معماری داده‌های نوین
• 2. مفاهیم کلیدی دریاچه داده (Data Lake)
• 3. معرفی دلتا لیک (Delta Lake)
• 4. مزایای دلتا لیک نسبت به فرمت‌های سنتی
• 5. معماری دریاچه خانه‌ای (Lakehouse)
• 6. مقایسه دریاچه داده، انبار داده و دریاچه خانه‌ای
• 7. اصول طراحی دریاچه خانه‌ای
• 8. پایگاه داده‌های رابطه‌ای در مقابل پایگاه داده‌های NoSQL
• 9. نقش پایگاه داده‌های رابطه‌ای در معماری نوین
• 10. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های حجیم (Big Data)
• 11. چالش‌های مدیریت داده‌های حجیم
• 12. معرفی اکوسیستم دیتابریکس (Databricks)
• 13. آشنایی با پلتفرم دیتابریکس
• 14. ساختار و اجزای دیتابریکس
• 15. کار با نوت‌بوک‌ها در دیتابریکس
• 16. زبان‌های برنامه‌نویسی در دیتابریکس (Python, Scala, SQL)
• 17. مفاهیم کلیدی دلتا لیک
• 18. جدول‌های دلتا (Delta Tables)
• 19. عملیات ACID در دلتا لیک
• 20. تراکنش‌ها و تاریخچه در دلتا لیک
• 21. نسخه‌بندی (Versioning) در دلتا لیک
• 22. عملیات خواندن و نوشتن در دلتا لیک
• 23. بهینه‌سازی عملکرد جداول دلتا
• 24. فشرده‌سازی داده‌ها در دلتا لیک
• 25. سازگاری با فرمت‌های پارکت (Parquet)
• 26. مدیریت داده‌های جریانی (Streaming Data) با دلتا لیک
• 27. معرفی مفهوم مهندسی داده (Data Engineering)
• 28. مراحل چرخه حیات داده
• 29. طراحی جریان‌های داده
• 30. استفاده از دلتا لیک برای پردازش جریانی
• 31. زمان‌بندی وظایف در دیتابریکس
• 32. مفاهیم هوش تجاری (Business Intelligence)
• 33. کاربرد هوش تجاری در سازمان‌ها
• 34. ابزارهای هوش تجاری
• 35. رابطه هوش تجاری با معماری داده
• 36. مقدمه‌ای بر علم داده (Data Science)
• 37. نقش علم داده در معماری نوین
• 38. ابزارهای علم داده در دیتابریکس
• 39. یادگیری ماشین (Machine Learning) در دیتابریکس
• 40. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 41. یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
• 42. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 43. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 44. استفاده از MLflow در دیتابریکس
• 45. مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
• 46. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 47. مقدمه‌ای بر داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
• 48. مدیریت داده‌های نیمه‌ساختاریافته با دلتا لیک
• 49. استفاده از SQL در دیتابریکس
• 50. مفاهیم پیشرفته SQL
• 51. بهینه‌سازی کوئری‌ها در دیتابریکس
• 52. امنیت داده‌ها در دیتابریکس
• 53. مدیریت دسترسی به داده‌ها
• 54. رمزنگاری داده‌ها
• 55. مطابقت با قوانین حریم خصوصی داده‌ها (با رویکرد داخلی)
• 56. مدیریت هزینه‌ها در دیتابریکس
• 57. بهینه‌سازی مصرف منابع
• 58. نظارت بر عملکرد کلاسترها
• 59. مقدمه‌ای بر حکمرانی داده (Data Governance)
• 60. اهمیت حکمرانی داده
• 61. اصول حکمرانی داده
• 62. پیاده‌سازی حکمرانی داده در دیتابریکس
• 63. کیفیت داده (Data Quality)
• 64. اهمیت کیفیت داده
• 65. روش‌های ارزیابی کیفیت داده
• 66. ابزارهای بهبود کیفیت داده در دیتابریکس
• 67. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
• 68. الگوهای اکتشافی در داده‌ها
• 69. کاربرد داده‌کاوی در معماری نوین
• 70. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 71. کاربرد NLP در تحلیل داده‌ها
• 72. ابزارهای NLP در دیتابریکس
• 73. مقدمه‌ای بر گراف‌های دانش (Knowledge Graphs)
• 74. ساخت و مدیریت گراف‌های دانش
• 75. کاربرد گراف‌های دانش در هوش تجاری
• 76. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT) و داده‌های آن
• 77. پردازش داده‌های IoT در دیتابریکس
• 78. معماری‌های مقیاس‌پذیر داده
• 79. اصول طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 80. مطالعات موردی در معماری داده‌های نوین
• 81. آینده معماری داده و دلتا لیک
• 82. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 83. کاربرد دلتا لیک در تحلیل داده‌های مالی (با چارچوب مجاز)
• 84. مدیریت داده‌های مشتریان (با رعایت قوانین)
• 85. استفاده از دلتا لیک برای گزارش‌دهی داخلی
• 86. بهینه‌سازی زیرساخت داده با دیتابریکس
• 87. مقدمه‌ای بر انبار داده مدرن
• 88. تفاوت انبار داده سنتی و مدرن
• 89. نقش دلتا لیک در انبار داده مدرن
• 90. آماده‌سازی داده برای تحلیل‌های پیشرفته
• 91. بصری‌سازی داده‌ها در دیتابریکس
• 92. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی (AI) و کاربردهای آن
• 93. یادگیری عمیق (Deep Learning) در دیتابریکس
• 94. مدیریت کلان‌داده‌ها با رویکرد اسلامی
• 95. اصول اخلاقی در مدیریت داده
• 96. مسئولیت‌پذیری در استفاده از داده
• 97. امنیت و حریم خصوصی داده در چارچوب شرعی
• 98. فرهنگ داده در سازمان
• 99. توسعه مهارت‌های مرتبط با داده
• 100. آینده شغلی در حوزه داده