اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای تحلیل داده‌های جریانی در بستر خدمات ابری AWS

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای تحلیل داده‌های جریانی در بستر خدمات ابری AWS

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و ارتباطات

موضوع میانی: تحلیل داده‌های جریانی (Streaming Data Analytics)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر فناوری اطلاعات و ارتباطات
• 2. مفاهیم پایه‌ای خدمات ابری
• 3. معماری خدمات ابری AWS
• 4. آشنایی با سرویس‌های AWS برای تحلیل داده
• 5. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های جریانی
• 6. اهمیت تحلیل داده‌های جریانی در کسب‌وکار
• 7. چرخه عمر تحلیل داده‌های جریانی
• 8. مفاهیم کلیدی داده‌های جریانی
• 9. منابع تولید داده‌های جریانی
• 10. پروتکل‌های ارتباطی داده‌های جریانی
• 11. معماری‌های رایج تحلیل داده‌های جریانی
• 12. معماری Lambda
• 13. معماری Kappa
• 14. مقدمه‌ای بر سرویس Kinesis در AWS
• 15. سرویس Kinesis Data Streams
• 16. کاربرد Kinesis Data Streams
• 17. تنظیمات Kinesis Data Streams
• 18. سرویس Kinesis Data Firehose
• 19. ذخیره‌سازی داده‌های جریانی
• 20. تبدیل داده‌ها در Kinesis Firehose
• 21. سرویس Kinesis Data Analytics
• 22. اجرای کوئری‌های SQL بر روی داده‌های جریانی
• 23. پردازش رویدادها در Kinesis Data Analytics
• 24. تحلیل داده‌های جریانی با Apache Flink
• 25. مقدمه‌ای بر Apache Flink
• 26. مفاهیم Apache Flink
• 27. توسعه برنامه‌های Flink
• 28. استفاده از Flink برای تحلیل داده‌های جریانی
• 29. یکپارچه‌سازی Flink با Kinesis Data Streams
• 30. سرویس AWS Glue
• 31. کاربرد Glue در آماده‌سازی داده‌ها
• 32. Data Catalog در AWS Glue
• 33. ETL با AWS Glue
• 34. جریان‌های کاری (Workflows) در AWS Glue
• 35. سرویس Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK)
• 36. مقدمه‌ای بر Apache Kafka
• 37. کاربرد Kafka در تحلیل داده‌های جریانی
• 38. تنظیمات Kafka در MSK
• 39. مدیریت MSK
• 40. یکپارچه‌سازی Kinesis با MSK
• 41. سرویس Amazon S3
• 42. ذخیره‌سازی داده‌ها در S3
• 43. مدیریت چرخه عمر داده‌ها در S3
• 44. امنیت داده‌ها در S3
• 45. سرویس Amazon Redshift
• 46. مقدمه‌ای بر انباره داده (Data Warehouse)
• 47. طراحی طرحواره (Schema) در Redshift
• 48. بارگذاری داده‌ها در Redshift
• 49. کوئری زدن داده‌ها در Redshift
• 50. بهینه‌سازی عملکرد Redshift
• 51. سرویس Amazon EMR
• 52. مقدمه‌ای بر Big Data Processing
• 53. اجرای Apache Spark بر روی EMR
• 54. اجرای Apache Hive بر روی EMR
• 55. کاربرد EMR در تحلیل داده‌های جریانی
• 56. پایپ‌لاین‌های تحلیل داده‌های جریانی
• 57. طراحی پایپ‌لاین‌های Real-time
• 58. طراحی پایپ‌لاین‌های Near Real-time
• 59. یکپارچه‌سازی سرویس‌های AWS در یک پایپ‌لاین
• 60. مثال عملی: تحلیل داده‌های حسگرها
• 61. مثال عملی: تحلیل لاگ‌های برنامه
• 62. مثال عملی: تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 63. مانیتورینگ و لاگ‌برداری در تحلیل داده‌های جریانی
• 64. استفاده از CloudWatch برای مانیتورینگ
• 65. استفاده از Kinesis Data Analytics برای مانیتورینگ
• 66. مدیریت هزینه در خدمات ابری AWS
• 67. بهینه‌سازی هزینه سرویس‌های تحلیل داده
• 68. امنیت در تحلیل داده‌های جریانی
• 69. مدیریت دسترسی در AWS
• 70. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و در حال انتقال
• 71. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
• 72. اصول حاکمیت داده (Data Governance)
• 73. مدیریت کیفیت داده‌ها (Data Quality)
• 74. پیش‌بینی و تحلیل روندها
• 75. شناسایی الگوها و ناهنجاری‌ها
• 76. ابزارهای بصری‌سازی داده‌های جریانی
• 77. استفاده از Amazon QuickSight
• 78. طراحی داشبوردهای تحلیلی
• 79. تحلیل داده‌های آنی
• 80. مفاهیم یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های جریانی
• 81. معرفی سرویس‌های AWS برای یادگیری ماشین
• 82. یکپارچه‌سازی یادگیری ماشین با تحلیل داده‌های جریانی
• 83. روش‌های تست و اعتبارسنجی مدل‌ها
• 84. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
• 85. بهبود مستمر پایپ‌لاین‌های تحلیل داده
• 86. بازخورد از نتایج تحلیل
• 87. به‌روزرسانی الگوریتم‌ها و مدل‌ها
• 88. ملاحظات فنی و عملیاتی
• 89. مقیاس‌پذیری راه‌حل‌ها
• 90. قابلیت اطمینان راه‌حل‌ها
• 91. بازیابی از خطا (Fault Tolerance)
• 92. سناریوهای پیشرفته تحلیل داده‌های جریانی
• 93. تحلیل داده‌های مکانی-زمانی
• 94. تحلیل داده‌های گراف
• 95. پردازش زبان طبیعی بر روی داده‌های جریانی
• 96. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT)
• 97. تحلیل داده‌های IoT در AWS
• 98. امنیت داده‌های IoT
• 99. آینده تحلیل داده‌های جریانی
• 100. روندهای نوظهور در تحلیل داده