اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله داده با IBM Data Engineering

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله داده با IBM Data Engineering

موضوع کلی: مهندسی داده

موضوع میانی: مدیریت و پردازش داده‌های سازمانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی داده در سازمان
• 2. مفاهیم کلیدی مدیریت داده
• 3. انواع داده و مدل‌های داده
• 4. معماری‌های داده سازمانی
• 5. ذخیره‌سازی داده‌های رابطه‌ای
• 6. ذخیره‌سازی داده‌های غیررابطه‌ای
• 7. مفاهیم پایگاه داده NoSQL
• 8. انتخاب پایگاه داده مناسب
• 9. طراحی طرح‌واره پایگاه داده
• 10. بهینه‌سازی طرح‌واره پایگاه داده
• 11. مقدمه‌ای بر خطوط لوله داده
• 12. اجزای کلیدی خط لوله داده
• 13. طراحی خطوط لوله داده ETL
• 14. طراحی خطوط لوله داده ELT
• 15. ابزارهای اتوماسیون خطوط لوله داده
• 16. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
• 17. معماری هادوپ و اکوسیستم آن
• 18. پردازش دسته‌ای با Apache Spark
• 19. پردازش جریانی با Apache Kafka
• 20. ذخیره‌سازی داده‌های ابری
• 21. پلتفرم‌های داده ابری IBM
• 22. خدمات IBM Cloud برای داده
• 23. مدیریت داده‌های متاداده
• 24. کاتالوگ داده و حکمرانی داده
• 25. امنیت داده در خطوط لوله
• 26. ملاحظات حریم خصوصی داده
• 27. استانداردهای کیفیت داده
• 28. پایش و نگهداری خطوط لوله داده
• 29. عیب‌یابی در خطوط لوله داده
• 30. پیاده‌سازی خطوط لوله داده عملیاتی
• 31. تست و اعتبارسنجی خطوط لوله داده
• 32. مقدمه‌ای بر تحلیل داده
• 33. انواع تحلیل داده
• 34. ابزارهای تحلیل داده IBM
• 35. مصورسازی داده با ابزارهای IBM
• 36. مفاهیم یادگیری ماشین در مهندسی داده
• 37. آماده‌سازی داده برای یادگیری ماشین
• 38. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 39. مقدمه‌ای بر داده‌های زمان واقعی
• 40. پردازش داده‌های زمان واقعی
• 41. پلتفرم‌های داده جریانی IBM
• 42. طراحی معماری داده‌های جریانی
• 43. مدیریت کیفیت داده‌های جریانی
• 44. استفاده از داده در تصمیم‌گیری سازمانی
• 45. مفاهیم هوش تجاری (BI)
• 46. ابزارهای هوش تجاری IBM
• 47. ساخت داشبوردهای مدیریتی
• 48. تحلیل داده‌های مشتریان
• 49. تحلیل داده‌های مالی
• 50. تحلیل داده‌های عملیاتی
• 51. امنیت داده در محیط ابری
• 52. مدیریت دسترسی به داده
• 53. قوانین و مقررات داده در ایران
• 54. حاکمیت شرکتی داده
• 55. اصول طراحی پایگاه داده اسلامی
• 56. بانکداری بدون ربا و داده‌ها
• 57. عقود اسلامی در مدیریت داده
• 58. مدیریت داده در صنعت بیمه اسلامی
• 59. ملاحظات شرعی در جمع‌آوری داده
• 60. اصول اخلاقی در مهندسی داده
• 61. تکنیک‌های پاکسازی داده
• 62. پیش‌پردازش داده برای مدل‌سازی
• 63. مقیاس‌پذیری در معماری داده
• 64. طراحی برای تحمل خطا
• 65. مدیریت پیکربندی خطوط لوله داده
• 66. استفاده از کانتینرها در مهندسی داده
• 67. هماهنگ‌سازی داده‌ها
• 68. همگام‌سازی داده‌ها
• 69. مهاجرت داده‌ها
• 70. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری داده
• 71. بازیابی فاجعه داده
• 72. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
• 73. الگوهای داده‌کاوی
• 74. کاربرد داده‌کاوی در کسب‌وکار
• 75. تحلیل سری‌های زمانی
• 76. پیش‌بینی با استفاده از داده
• 77. مدیریت داده‌های مکانی
• 78. مدیریت داده‌های گراف
• 79. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT)
• 80. پردازش داده‌های IoT
• 81. امنیت داده در IoT
• 82. استفاده از داده در اتوماسیون صنعتی
• 83. استانداردهای تبادل داده
• 84. APIها در مهندسی داده
• 85. پروتکل‌های ارتباطی داده
• 86. مدیریت چرخه عمر داده
• 87. آرشیو کردن داده‌ها
• 88. حذف امن داده‌ها
• 89. مفاهیم انبار داده (Data Warehouse)
• 90. مفاهیم دریاچه داده (Data Lake)
• 91. تفاوت انبار داده و دریاچه داده
• 92. معماری‌های مدرن داده
• 93. پلتفرم‌های داده یکپارچه
• 94. مدیریت داده‌های غیرساختاریافته
• 95. پردازش زبان طبیعی (NLP) در داده‌ها
• 96. استفاده از NLP در تحلیل متن
• 97. مقدمه‌ای بر بلاک‌چین و داده
• 98. کاربرد بلاک‌چین در امنیت داده
• 99. مفاهیم داده‌های توزیع‌شده
• 100. هماهنگ‌سازی داده‌های توزیع‌شده