اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی جریان داده با استفاده از ابزارهای ابری (AWS Boto)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی جریان داده با استفاده از ابزارهای ابری (AWS Boto)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و شبکه‌های کامپیوتری

موضوع میانی: هوش مصنوعی و پردازش داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر فناوری ابری و جریان داده
• 2. آشنایی با خدمات ابری AWS
• 3. مفاهیم کلیدی پردازش داده در ابر
• 4. مقدمه ای بر Boto3 SDK
• 5. نصب و پیکربندی Boto3
• 6. اصول کار با سرویس‌های AWS از طریق Boto3
• 7. مدیریت مخازن S3 با Boto3
• 8. بارگذاری و دانلود اشیاء در S3
• 9. تنظیم سطوح دسترسی در S3
• 10. مدیریت نسخه‌بندی در S3
• 11. آشنایی با سرویس EC2 و مدیریت آن با Boto3
• 12. راه‌اندازی نمونه‌های EC2
• 13. مدیریت نمونه‌های در حال اجرا
• 14. مقیاس‌پذیری در EC2
• 15. مقدمه ای بر سرویس Lambda
• 16. ایجاد و مدیریت توابع Lambda
• 17. فراخوانی توابع Lambda از طریق Boto3
• 18. اتصال Lambda به سرویس‌های دیگر
• 19. مفاهیم پردازش داده‌های بزرگ
• 20. آشنایی با سرویس EMR
• 21. مدیریت خوشه‌های EMR با Boto3
• 22. اجرای برنامه‌های Spark و Hadoop در EMR
• 23. بهینه‌سازی عملکرد EMR
• 24. مقدمه ای بر سرویس Redshift
• 25. طراحی و ایجاد انباره‌های داده در Redshift
• 26. بارگذاری داده‌ها در Redshift
• 27. اجرای کوئری‌های تحلیلی در Redshift
• 28. بهینه‌سازی Redshift
• 29. مفاهیم NoSQL و پایگاه‌های داده ابری
• 30. آشنایی با سرویس DynamoDB
• 31. طراحی اسکیمای DynamoDB
• 32. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها در DynamoDB
• 33. شاخص‌گذاری در DynamoDB
• 34. مدیریت جریان داده با Kinesis
• 35. راه‌اندازی Kinesis Data Streams
• 36. پردازش داده‌های جریانی با Kinesis Data Analytics
• 37. ذخیره‌سازی داده‌های جریانی در S3
• 38. امنیت در سرویس‌های ابری AWS
• 39. مدیریت هویت و دسترسی (IAM) با Boto3
• 40. تنظیم سیاست‌های IAM
• 41. مدیریت کلیدهای دسترسی
• 42. رمزنگاری داده‌ها در AWS
• 43. مقدمه ای بر معماری میکروسرویس
• 44. طراحی جریان داده مبتنی بر میکروسرویس
• 45. استفاده از SQS برای ارتباط بین میکروسرویس‌ها
• 46. استفاده از SNS برای انتشار/اشتراک در میکروسرویس‌ها
• 47. مانیتورینگ جریان داده با CloudWatch
• 48. تنظیم آلارم‌ها و داشبوردها در CloudWatch
• 49. تجزیه و تحلیل لاگ‌ها در CloudWatch
• 50. بهینه‌سازی هزینه‌ها در AWS
• 51. استراتژی‌های کاهش هزینه در S3
• 52. استراتژی‌های کاهش هزینه در EC2
• 53. استراتژی‌های کاهش هزینه در Redshift
• 54. مقدمه ای بر یادگیری ماشین در AWS
• 55. آشنایی با سرویس SageMaker
• 56. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 57. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با SageMaker
• 58. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 59. پردازش داده‌های متنی با AWS
• 60. آشنایی با سرویس Comprehend
• 61. استخراج اطلاعات کلیدی از متن
• 62. تحلیل احساسات متن
• 63. ترجمه ماشینی با Amazon Translate
• 64. پردازش داده‌های تصویری با AWS
• 65. آشنایی با سرویس Rekognition
• 66. شناسایی اشیاء و چهره‌ها در تصاویر
• 67. برچسب‌گذاری تصاویر
• 68. مقدمه ای بر داده‌کاوی
• 69. تکنیک‌های داده‌کاوی در AWS
• 70. خوشه‌بندی داده‌ها
• 71. طبقه‌بندی داده‌ها
• 72. پیش‌بینی داده‌ها
• 73. مقدمه ای بر هوش مصنوعی مولد
• 74. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 75. چارچوب‌های قانونی و شرعی در استفاده از هوش مصنوعی
• 76. تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 77. کاربرد NLP در تحلیل داده
• 78. پردازش گفتار با AWS Transcribe
• 79. تولید گفتار با AWS Polly
• 80. معماری‌های داده مدرن
• 81. انباره‌های داده نسل جدید
• 82. دریاچه‌های داده (Data Lakes)
• 83. پلتفرم‌های یکپارچه داده
• 84. مدیریت داده‌های حجیم و توزیع شده
• 85. اصول مهندسی داده
• 86. طراحی پایپ‌لاین‌های داده
• 87. اتوماسیون فرآیندهای داده
• 88. ابزارهای مدیریت کلان داده
• 89. استانداردهای کیفیت داده
• 90. مدیریت چرخه عمر داده
• 91. امنیت داده در مبدأ و مقصد
• 92. حاکمیت داده (Data Governance)
• 93. پایگاه‌های داده گراف با Neptune
• 94. کاربرد پایگاه‌های داده گراف در تحلیل روابط
• 95. مدیریت داده‌های مکانی با RDS
• 96. پردازش داده‌های مکانی
• 97. ابزارهای تجسم داده در AWS
• 98. Amazon QuickSight
• 99. ایجاد داشبوردهای تعاملی
• 100. تحلیل داده‌های سری زمانی