دوره طراحی و پیاده‌سازی دریاچه داده در ابر با استفاده از دیتابریکس و AWS همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی دریاچه داده در ابر با استفاده از دیتابریکس و AWS

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مهندسی داده

موضوع میانی: مدیریت و تحلیل داده‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر دریاچه‌های داده در ابر
• 2. اصول طراحی دریاچه داده
• 3. انتخاب پلتفرم ابری مناسب (AWS)
• 4. معرفی دیتابریکس (Databricks)
• 5. معماری دریاچه داده در AWS
• 6. ذخیره‌سازی داده در AWS S3
• 7. مدل‌سازی داده در دریاچه داده
• 8. ساختار فایل و فرمت‌ها (Parquet, Delta Lake)
• 9. مفاهیم اولیه Delta Lake
• 10. مزایای Delta Lake برای دریاچه داده
• 11. انتقال داده به دریاچه داده (Ingestion)
• 12. روش‌های ورود داده دسته‌ای (Batch Ingestion)
• 13. روش‌های ورود داده جریانی (Streaming Ingestion)
• 14. استفاده از AWS Glue برای ETL
• 15. کار با جداول در Delta Lake
• 16. تغییرات داده و Time Travel در Delta Lake
• 17. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی در Delta Lake
• 18. فشرده‌سازی و پارتیشن‌بندی داده
• 19. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data)
• 20. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های بزرگ
• 21. چارچوب‌های پردازش توزیع‌شده (Spark)
• 22. کار با Apache Spark در دیتابریکس
• 23. ساختار Notebook در دیتابریکس
• 24. دستورات SQL در دیتابریکس
• 25. زبان پایتون در دیتابریکس
• 26. تحلیل داده با Spark SQL
• 27. تحلیل داده با PySpark
• 28. مقدمه‌ای بر مهندسی داده
• 29. پاکسازی و پیش‌پردازش داده
• 30. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
• 31. تکنیک‌های نرمال‌سازی داده
• 32. استانداردسازی داده‌ها
• 33. اعتبارسنجی کیفیت داده
• 34. مانیتورینگ کیفیت داده
• 35. مدیریت چرخه عمر داده
• 36. امنیت در دریاچه داده
• 37. اصول امنیتی در AWS
• 38. مدیریت دسترسی در AWS IAM
• 39. امنیت داده در S3
• 40. رمزنگاری داده در S3
• 41. امنیت در دیتابریکس
• 42. کنترل دسترسی در دیتابریکس
• 43. مدیریت متادیتا (Metadata Management)
• 44. کاتالوگ داده (Data Catalog)
• 45. اهمیت کاتالوگ داده
• 46. استفاده از AWS Glue Data Catalog
• 47. ادغام کاتالوگ دیتابریکس و AWS Glue
• 48. حاکمیت داده (Data Governance)
• 49. اصول حاکمیت داده
• 50. پیاده‌سازی حاکمیت داده
• 51. مدیریت ریسک داده
• 52. ملاحظات انطباق با مقررات (قوانین داخلی)
• 53. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 54. ملاحظات اخلاقی در مدیریت داده
• 55. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های ابری
• 56. ابزارهای تحلیل داده در AWS
• 57. استفاده از Amazon Athena
• 58. استفاده از Amazon Redshift
• 59. ادغام دیتابریکس با ابزارهای BI
• 60. مصورسازی داده‌ها (Data Visualization)
• 61. اصول مصورسازی داده
• 62. ابزارهای مصورسازی (مانند Tableau، Power BI)
• 63. کار با ابزارهای BI در AWS
• 64. ساخت داشبوردهای مدیریتی
• 65. تحلیل داده‌های جریانی
• 66. پردازش زنده داده‌ها (Real-time Processing)
• 67. استفاده از Spark Streaming
• 68. کار با Kafka و Kinesis
• 69. پایپ‌لاین‌های داده (Data Pipelines)
• 70. طراحی پایپ‌لاین‌های ETL/ELT
• 71. اتوماسیون پایپ‌لاین‌های داده
• 72. مدیریت وظایف (Job Scheduling)
• 73. استفاده از Databricks Jobs
• 74. استفاده از AWS Step Functions
• 75. بهینه‌سازی عملکرد دریاچه داده
• 76. نظارت بر عملکرد دریاچه داده
• 77. ابزارهای مانیتورینگ AWS
• 78. بهینه‌سازی هزینه‌ها در ابر
• 79. مدیریت هزینه‌های AWS
• 80. مدیریت هزینه‌های دیتابریکس
• 81. راهکارهای کاهش هزینه
• 82. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در دریاچه داده
• 83. آماده‌سازی داده برای یادگیری ماشین
• 84. استفاده از MLflow در دیتابریکس
• 85. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 86. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 87. نظارت بر مدل‌های یادگیری ماشین
• 88. مقدمه‌ای بر مهندسی داده مدرن
• 89. معماری‌های داده نوین
• 90. تکامل دریاچه داده به Data Lakehouse
• 91. مزایای رویکرد Lakehouse
• 92. جمع‌بندی و آینده دریاچه‌های داده
• 93. کاربردهای صنعتی دریاچه‌های داده
• 94. مطالعات موردی موفق
• 95. چالش‌های پیاده‌سازی دریاچه داده
• 96. بهترین شیوه‌ها در طراحی و پیاده‌سازی
• 97. روندها و نوآوری‌های آینده
• 98. ملاحظات امنیتی پیشرفته
• 99. مدیریت داده‌های حجیم و متغیر
• 100. اهمیت داده‌های تمیز و قابل اعتماد