دوره آماده‌سازی و تحلیل داده‌ها در AWS: راهنمای جامع آزمون AWS Certified Data Analytics Specialty همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آماده‌سازی و تحلیل داده‌ها در AWS: راهنمای جامع آزمون AWS Certified Data Analytics Specialty

موضوع کلی: پردازش و تحلیل داده‌ها در محیط ابری

موضوع میانی: طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای تحلیل داده در AWS

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش و تحلیل داده در رایانش ابری
• 2. مقدمه‌ای بر خدمات AWS برای تحلیل داده
• 3. معماری‌های رایج تحلیل داده در AWS
• 4. مفاهیم کلیدی AWS Data Analytics Specialty
• 5. انواع داده‌ها و چالش‌های تحلیل در مقیاس بزرگ
• 6. طراحی پایپ‌لاین‌های داده ETL/ELT در AWS
• 7. aws Glue برای استخراج، تبدیل و بارگذاری داده
• 8. AWS Lambda برای پردازش داده‌های رویداد محور
• 9. Amazon Kinesis برای پردازش جریان داده‌های زنده
• 10. Amazon S3 به عنوان مخزن داده‌های خام و پردازش شده
• 11. Amazon Redshift برای انباره داده‌های تحلیلی
• 12. طراحی اسکیمای مناسب برای Amazon Redshift
• 13. بهینه‌سازی کوئری‌ها در Amazon Redshift
• 14. Amazon EMR برای پردازش داده‌های بزرگ با Apache Spark و Hadoop
• 15. تنظیم و پیکربندی کلاستر EMR
• 16. استفاده از Apache Spark برای تحلیل داده‌های حجیم
• 17. Apache Hive برای پرس‌وجو بر روی داده‌های ذخیره شده در S3
• 18. Amazon Athena برای تحلیل تعاملی داده‌ها در S3
• 19. کار با فایل‌های پارکت و ORC در Athena
• 20. امنیت داده‌ها در AWS: IAM و سیاست‌های دسترسی
• 21. رمزنگاری داده‌ها در حالت استراحت و در حال انتقال
• 22. مدیریت لاگ‌ها و مانیتورینگ با CloudWatch
• 23. پیاده‌سازی استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده
• 24. طراحی راه‌حل‌های تحلیل داده بلادرنگ
• 25. Amazon Kinesis Data Streams و Kinesis Data Firehose
• 26. پردازش جریان داده با Kinesis Data Analytics (Apache Flink)
• 27. تجسم داده‌ها با Amazon QuickSight
• 28. طراحی داشبوردهای تعاملی در QuickSight
• 29. اتصال QuickSight به منابع داده AWS
• 30. مفاهیم یادگیری ماشین برای تحلیل داده
• 31. Amazon SageMaker برای ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های ML
• 32. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 33. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای مسائل تحلیلی
• 34. ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 35. مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
• 36. استفاده از AWS Step Functions برای ارکستراسیون گردش کار
• 37. طراحی گردش کارهای پیچیده ETL/ELT
• 38. مدیریت وابستگی‌ها و اجرای موازی وظایف
• 39. معماری‌های داده مدرن در AWS
• 40. انباره داده‌های نسل جدید
• 41. دریاچه‌های داده (Data Lakes) در AWS
• 42. طراحی دریاچه‌های داده امن و مقیاس‌پذیر
• 43. مدیریت کلان داده‌ها با AWS Lake Formation
• 44. کنترل دسترسی به داده‌ها در Lake Formation
• 45. تحلیل داده‌های مکانی و جغرافیایی
• 46. استفاده از Amazon Location Service
• 47. پردازش داده‌های صوتی و تصویری
• 48. Amazon Rekognition برای تحلیل تصاویر و ویدئوها
• 49. Amazon Transcribe برای تبدیل گفتار به متن
• 50. Amazon Comprehend برای تحلیل متن و استخراج اطلاعات
• 51. پردازش داده‌های گراف با Amazon Neptune
• 52. طراحی و کوئری زدن بر روی پایگاه داده‌های گراف
• 53. ملاحظات هزینه در خدمات تحلیل داده AWS
• 54. بهینه‌سازی هزینه‌ها در EMR و Redshift
• 55. مدیریت ظرفیت و مقیاس‌پذیری خدمات
• 56. استراتژی‌های بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery)
• 57. آماده‌سازی برای آزمون AWS Certified Data Analytics Specialty
• 58. مرور مفاهیم کلیدی و معماری‌های رایج
• 59. تمرین سوالات شبیه‌سازی شده آزمون
• 60. نکات و ترفندهای موفقیت در آزمون
• 61. بررسی سناریوهای عملی پیاده‌سازی تحلیل داده
• 62. انتخاب ابزار مناسب برای هر مرحله از پردازش داده
• 63. مدیریت داده‌های حجیم و متنوع
• 64. استفاده از AWS Lake House Architecture
• 65. مفهوم Data Mesh و پیاده‌سازی آن در AWS
• 66. طراحی API برای دسترسی به داده‌های تحلیلی
• 67. امنیت و حاکمیت داده در محیط ابری
• 68. پروتکل‌های استاندارد در صنعت تحلیل داده
• 69. معرفی جدیدترین خدمات AWS در حوزه تحلیل داده
• 70. استفاده از AWS OpsWorks برای مدیریت زیرساخت
• 71. اتوماسیون استقرار و مدیریت راهکارهای داده
• 72. مدیریت پیکربندی با AWS Systems Manager
• 73. تحلیل داده‌های لاگ‌های برنامه کاربردی
• 74. پایش عملکرد برنامه با AWS X-Ray
• 75. استفاده از AWS CodePipeline برای CI/CD در پروژه‌های داده
• 76. پیاده‌سازی استراتژی‌های داده محور در سازمان
• 77. نقش تحلیل داده در تصمیم‌گیری‌های کسب‌وکار
• 78. آینده تحلیل داده در رایانش ابری
• 79. مباحث پیشرفته در پردازش جریان داده
• 80. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پایپ‌لاین‌های داده
• 81. هوش مصنوعی مولد در تحلیل داده
• 82. اخلاق در تحلیل داده و حریم خصوصی
• 83. ملاحظات قانونی و مقررات مربوط به داده‌ها
• 84. انطباق با قوانین داخلی در خصوص داده‌ها
• 85. جمع‌بندی و مرور نهایی مباحث
• 86. آمادگی نهایی برای آزمون
• 87. شناخت الگوهای رایج در سوالات آزمون
• 88. تکنیک‌های مدیریت زمان در آزمون
• 89. مرور سریع مفاهیم کلیدی
• 90. تمرین سناریوهای پیچیده
• 91. آخرین نکات و توصیه‌ها
• 92. موفقیت در آزمون AWS Certified Data Analytics Specialty
• 93. استفاده از خدمات AWS برای بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار
• 94. تحلیل داده‌های مشتریان برای بهبود تجربه کاربری
• 95. شناسایی فرصت‌های جدید با تحلیل داده
• 96. توسعه راهکارهای داده محور با AWS
• 97. جمع‌بندی نهایی دوره آموزشی