دوره جامع آمادگی آزمون AWS Certified Data Analytics – Specialty (DAS-C01) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون AWS Certified Data Analytics – Specialty (DAS-C01)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل داده در محیط ابری

موضوع میانی: تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از خدمات AWS

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علوم داده و تحلیل داده
• 2. مبانی تحلیل داده در محیط ابری
• 3. مفاهیم کلیدی خدمات AWS برای تحلیل داده
• 4. معماری‌های رایج تحلیل داده در AWS
• 5. مقدمه‌ای بر AWS Data Lake
• 6. ذخیره‌سازی داده در AWS: S3 و خدمات مرتبط
• 7. خدمات پردازش داده در AWS: EMR
• 8. تحلیل داده‌های استریمینگ با Kinesis
• 9. مقدمه‌ای بر AWS Glue و ETL
• 10. ساخت ETL با AWS Glue
• 11. مدل‌سازی داده برای انبار داده در AWS
• 12. طراحی انبار داده با Amazon Redshift
• 13. کوئری زدن بر روی داده‌های S3 با Athena
• 14. مصورسازی داده با Amazon QuickSight
• 15. مقدمه‌ای بر ابزارهای مصورسازی داده
• 16. تحلیل داده‌های مکانی و جغرافیایی
• 17. امنیت در تحلیل داده‌های ابری AWS
• 18. مدیریت دسترسی و هویت در AWS (IAM)
• 19. رمزنگاری داده‌ها در AWS
• 20. نظارت و لاگ‌برداری در AWS
• 21. مدیریت هزینه در خدمات تحلیل داده AWS
• 22. بهینه‌سازی عملکرد در AWS Data Lake
• 23. تحلیل داده‌های کلان با Spark بر روی EMR
• 24. استفاده از Hive برای تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 25. پردازش داده‌های نیمه‌ساختاریافته با AWS Glue
• 26. تکنیک‌های پاکسازی و پیش‌پردازش داده
• 27. آماده‌سازی داده برای یادگیری ماشین
• 28. معرفی خدمات یادگیری ماشین AWS
• 29. استفاده از SageMaker برای تحلیل پیشرفته
• 30. تحلیل داده‌های متنی با Comprehend
• 31. تحلیل احساسات با Comprehend
• 32. شناسایی اشیاء در تصاویر با Rekognition
• 33. تحلیل ویدئو با Rekognition
• 34. پردازش زبان طبیعی با Amazon Translate
• 35. استفاده از Amazon Transcribe برای تبدیل گفتار به متن
• 36. مدیریت داده‌های حجیم با Apache Cassandra
• 37. استفاده از Amazon DocumentDB برای داده‌های NoSQL
• 38. تحلیل داده‌های گراف با Amazon Neptune
• 39. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT) و داده‌های آن
• 40. پردازش داده‌های IoT با AWS IoT Core
• 41. تحلیل داده‌های سنسورها
• 42. مفاهیم کلیدی داده‌های زمانی (Time Series Data)
• 43. تحلیل داده‌های سری زمانی با Amazon Timestream
• 44. استفاده از AWS Lake Formation برای مدیریت Data Lake
• 45. مدیریت متادیتای داده‌ها با AWS Glue Data Catalog
• 46. بهینه‌سازی کوئری‌ها در Redshift
• 47. فشرده‌سازی داده‌ها در Redshift
• 48. استفاده از Workload Management در Redshift
• 49. مقدمه‌ای بر Data Governance
• 50. پیاده‌سازی Data Governance در AWS
• 51. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
• 52. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده
• 53. بازیابی فاجعه (Disaster Recovery) در AWS
• 54. مقدمه‌ای بر DevOps برای تحلیل داده
• 55. استفاده از CI/CD برای pipelines تحلیل داده
• 56. نظارت بر عملکرد pipelines تحلیل داده
• 57. مدیریت خطا و استثنا در pipelines
• 58. تحلیل داده‌های لاگ سرورها
• 59. استفاده از Elasticsearch برای تحلیل لاگ
• 60. مصورسازی لاگ‌ها با Kibana
• 61. مقدمه‌ای بر Big Data Frameworks
• 62. کار با Apache Flink برای پردازش استریمینگ
• 63. استفاده از Apache Kafka برای مدیریت پیام‌ها
• 64. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 65. استخراج اطلاعات از وب (Web Scraping)
• 66. تحلیل داده‌های مشتریان
• 67. بخش‌بندی مشتریان با استفاده از داده‌ها
• 68. پیش‌بینی رفتار مشتریان
• 69. مدیریت ریسک اعتباری با استفاده از تحلیل داده
• 70. تحلیل داده‌های مالی
• 71. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (Business Intelligence)
• 72. پیاده‌سازی راهکارهای BI در AWS
• 73. ایجاد داشبوردهای مدیریتی
• 74. تحلیل روندها (Trend Analysis)
• 75. تحلیل علل ریشه‌ای (Root Cause Analysis)
• 76. استفاده از A/B Testing در تحلیل داده
• 77. بهینه‌سازی تجربه کاربری با تحلیل داده
• 78. تحلیل داده‌های بازی و سرگرمی
• 79. مقدمه‌ای بر داده‌های علمی
• 80. تحلیل داده‌های پزشکی و سلامت
• 81. استفاده از داده‌های آموزشی برای بهبود فرآیندها
• 82. تحلیل داده‌های حمل و نقل و لجستیک
• 83. بهینه‌سازی زنجیره تامین با تحلیل داده
• 84. مقدمه‌ای بر مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده
• 85. اخلاق در جمع‌آوری و استفاده از داده
• 86. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 87. ملاحظات امنیتی در تحلیل داده‌های حساس
• 88. مدیریت داده‌های حساس (PII)
• 89. ارزیابی ریسک‌های امنیتی در تحلیل داده
• 90. پروتکل‌های امنیتی در AWS
• 91. بهترین شیوه‌ها برای امنیت داده‌ها
• 92. مقدمه‌ای بر آزمون آمادگی AWS Certified Data Analytics – Specialty
• 93. مرور مفاهیم کلیدی آزمون
• 94. استراتژی‌های موفقیت در آزمون
• 95. تمرین سوالات شبیه‌سازی شده آزمون
• 96. تحلیل پاسخ‌های صحیح و نادرست
• 97. نکات کلیدی برای مدیریت زمان در آزمون
• 98. ارزیابی نهایی دانش و آمادگی برای آزمون