اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پردازش موازی داده‌ها در AWS با استفاده از ابزارهای شبیه‌سازی و یادگیری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش موازی داده‌ها در AWS با استفاده از ابزارهای شبیه‌سازی و یادگیری

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و پردازش داده

موضوع میانی: پردازش موازی داده‌ها در رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش موازی داده‌ها
• 2. مفاهیم اساسی پردازش موازی
• 3. انواع معماری‌های پردازش موازی
• 4. مقایسه پردازش موازی و سری
• 5. کاربرد پردازش موازی در دنیای واقعی
• 6. شبیه‌سازی پردازش موازی
• 7. مقدمه‌ای بر رایانش ابری
• 8. خدمات رایانش ابری AWS
• 9. انواع سرویس‌های ذخیره‌سازی در AWS
• 10. مقدمه‌ای بر AWS S3
• 11. ذخیره‌سازی اشیاء در AWS S3
• 12. مدیریت داده‌ها در AWS S3
• 13. امنیت داده‌ها در AWS S3
• 14. مفاهیم مقیاس‌پذیری در AWS
• 15. مقدمه‌ای بر پردازش توزیع‌شده
• 16. اصول پردازش توزیع‌شده
• 17. چالش‌های پردازش توزیع‌شده
• 18. معماری‌های پردازش توزیع‌شده
• 19. مقدمه‌ای بر AWS EMR
• 20. کاربرد AWS EMR در پردازش داده‌ها
• 21. اجزای AWS EMR
• 22. راه‌اندازی یک کلاستر EMR
• 23. اجرای برنامه‌های Spark در EMR
• 24. اجرای برنامه‌های Hadoop در EMR
• 25. تنظیمات پیشرفته EMR
• 26. مانیتورینگ کلاستر EMR
• 27. بهینه‌سازی عملکرد EMR
• 28. مدیریت هزینه در EMR
• 29. مقدمه‌ای بر AWS Lambda
• 30. پردازش رویداد محور با Lambda
• 31. کاربرد Lambda در پردازش داده‌ها
• 32. ارتباط Lambda با سرویس‌های دیگر AWS
• 33. مقدمه‌ای بر AWS Step Functions
• 34. طراحی گردش کار با Step Functions
• 35. کاربرد Step Functions در پردازش موازی
• 36. مدیریت خطا در Step Functions
• 37. مقدمه‌ای بر AWS Glue
• 38. استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها با Glue
• 39. کاتالوگ داده‌ها در Glue
• 40. پردازش داده‌های ناهمگون با Glue
• 41. مقدمه‌ای بر AWS Athena
• 42. پرس‌وجو از داده‌های S3 با Athena
• 43. کاربرد Athena در تحلیل داده‌ها
• 44. بهینه‌سازی پرس‌وجوها در Athena
• 45. مقدمه‌ای بر AWS Redshift
• 46. انبار داده در AWS Redshift
• 47. طراحی اسکیمای Redshift
• 48. بهینه‌سازی پرس‌وجوها در Redshift
• 49. مدیریت داده‌ها در Redshift
• 50. مقدمه‌ای بر AWS Kinesis
• 51. پردازش جریان داده‌ها با Kinesis
• 52. Kinesis Data Streams
• 53. Kinesis Data Firehose
• 54. Kinesis Data Analytics
• 55. کاربرد Kinesis در پردازش بلادرنگ
• 56. مقدمه‌ای بر AWS Batch
• 57. اجرای بارهای کاری دسته‌ای در AWS
• 58. مدیریت وظایف در AWS Batch
• 59. مقیاس‌پذیری در AWS Batch
• 60. مقدمه‌ای بر AWS ParallelCluster
• 61. راه‌اندازی خوشه‌های HPC در AWS
• 62. مدیریت منابع در ParallelCluster
• 63. کاربرد ParallelCluster در پردازش علمی
• 64. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های موازی
• 65. طراحی الگوریتم‌های موازی
• 66. موازی‌سازی الگوریتم‌های مرتب‌سازی
• 67. موازی‌سازی الگوریتم‌های جستجو
• 68. موازی‌سازی الگوریتم‌های گراف
• 69. مقدمه‌ای بر مدل‌های برنامه‌نویسی موازی
• 70. مدل MapReduce
• 71. مدل Spark
• 72. مدل MPI
• 73. مقدمه‌ای بر ابزارهای شبیه‌سازی پردازش موازی
• 74. استفاده از شبیه‌سازهای رایج
• 75. شبیه‌سازی معماری‌های پردازش موازی
• 76. ارزیابی عملکرد در شبیه‌سازی
• 77. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی پردازش داده‌ها
• 78. تکنیک‌های بهینه‌سازی پردازش موازی
• 79. بهینه‌سازی حافظه در پردازش موازی
• 80. بهینه‌سازی ارتباطات در پردازش موازی
• 81. شناسایی گلوگاه‌ها در پردازش موازی
• 82. مقدمه‌ای بر چالش‌های مقیاس‌پذیری
• 83. مدیریت داده‌های حجیم
• 84. مدیریت منابع محاسباتی
• 85. مدیریت توزیع داده‌ها
• 86. مقدمه‌ای بر امنیت در پردازش موازی
• 87. اصول امنیتی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 88. رمزنگاری داده‌ها در حین انتقال و ذخیره‌سازی
• 89. مدیریت دسترسی و مجوزها
• 90. مقدمه‌ای بر معماری‌های مدرن پردازش داده
• 91. معماری‌های مبتنی بر میکروسرویس
• 92. پردازش رویداد محور
• 93. معماری‌های داده‌محور
• 94. مقدمه‌ای بر آینده پردازش موازی
• 95. روندهای نوظهور در پردازش موازی
• 96. پردازش در لبه (Edge Computing)
• 97. هوش مصنوعی و پردازش موازی
• 98. یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 99. مقدمه‌ای بر بهترین شیوه‌ها در AWS
• 100. طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد