دوره مهندسی داده‌های جریانی در AWS: معماری و پیاده‌سازی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی داده‌های جریانی در AWS: معماری و پیاده‌سازی

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و شبکه‌های کامپیوتری

موضوع میانی: پردازش و تحلیل داده‌های جریانی (Streaming Data Processing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های جریانی
• 2. مفاهیم کلیدی داده‌های جریانی
• 3. معماری‌های پردازش داده‌های جریانی
• 4. معرفی سرویس‌های AWS برای داده‌های جریانی
• 5. مفاهیم AWS Kinesis
• 6. AWS Kinesis Data Streams
• 7. تولیدکنندگان داده در Kinesis
• 8. مصرف‌کنندگان داده در Kinesis
• 9. مدیریت و نظارت بر Kinesis Data Streams
• 10. AWS Kinesis Data Firehose
• 11. پیکربندی Kinesis Data Firehose
• 12. تبدیل داده‌ها در Firehose
• 13. بارگذاری داده‌ها در مقاصد مختلف
• 14. AWS Kinesis Data Analytics
• 15. مفاهیم پردازش جریانی با SQL
• 16. ساخت برنامه‌های Kinesis Data Analytics
• 17. نظارت و اشکال‌زدایی برنامه‌های Kinesis
• 18. AWS Managed Streaming for Apache Kafka (MSK)
• 19. مفاهیم Apache Kafka
• 20. راه‌اندازی MSK Cluster
• 21. تولیدکنندگان و مصرف‌کنندگان Kafka
• 22. مدیریت و امنیت MSK
• 23. معرفی AWS Lambda برای پردازش جریانی
• 24. طراحی توابع Lambda برای پردازش داده
• 25. ادغام Lambda با Kinesis و MSK
• 26. پردازش رویدادهای جریانی با Lambda
• 27. AWS Glue برای پردازش داده‌های جریانی
• 28. ساخت Jobهای Glue برای داده‌های جریانی
• 29. پیکربندی اتصالات داده در Glue
• 30. پردازش داده با Apache Spark در Glue
• 31. AWS EMR برای پردازش داده‌های جریانی
• 32. راه‌اندازی کلاستر EMR
• 33. استفاده از Spark Streaming در EMR
• 34. پردازش داده‌های جریانی با Flink در EMR
• 35. معماری‌های داده جریانی پیشرفته
• 36. الگوهای طراحی برای داده‌های جریانی
• 37. مدیریت حالت در پردازش جریانی
• 38. زمان‌بندی رویداد و پنجره‌های زمانی
• 39. مدیریت خطا و تحمل‌پذیری در سیستم‌های جریانی
• 40. مطابقت با مقررات و حریم خصوصی داده‌ها
• 41. امنیت در پردازش داده‌های جریانی
• 42. بهینه‌سازی عملکرد پردازش جریانی
• 43. نظارت و ثبت وقایع در سیستم‌های جریانی
• 44. مانیتورینگ پیشرفته با CloudWatch
• 45. تجزیه و تحلیل لاگ‌های جریانی
• 46. مقیاس‌پذیری در معماری‌های داده جریانی
• 47. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری خودکار
• 48. مدیریت هزینه‌ها در پردازش داده‌های جریانی
• 49. ملاحظات عملیاتی در سیستم‌های جریانی
• 50. انتخاب ابزار مناسب برای پردازش جریانی
• 51. مقایسه سرویس‌های AWS برای داده‌های جریانی
• 52. سناریوهای کاربردی داده‌های جریانی
• 53. پردازش داده‌های IoT
• 54. تحلیل ترافیک شبکه در زمان واقعی
• 55. مانیتورینگ لاگ‌های کاربردی
• 56. پردازش داده‌های مالی در زمان واقعی
• 57. تحلیل رفتار مشتری در فروشگاه‌های آنلاین
• 58. سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ
• 59. مانیتورینگ سلامت و ایمنی صنعتی
• 60. پردازش داده‌های حسگرهای خودرو
• 61. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 62. سیستم‌های تشخیص تقلب در زمان واقعی
• 63. مدیریت موجودی در زنجیره تأمین
• 64. تحلیل داده‌های بازی‌های آنلاین
• 65. پردازش داده‌های مربوط به سلامت
• 66. مانیتورینگ زیرساخت‌های IT
• 67. بهبود تجربه کاربری با داده‌های جریانی
• 68. کاربرد داده‌های جریانی در علوم
• 69. مطالعات اقلیمی و هواشناسی
• 70. تحلیل داده‌های پزشکی در زمان واقعی
• 71. پیش‌بینی بلایای طبیعی
• 72. مطالعات زیست‌محیطی
• 73. مدیریت منابع طبیعی
• 74. تحلیل داده‌های نجومی
• 75. پردازش داده‌های زلزله‌شناسی
• 76. مطالعات شهری هوشمند
• 77. سیستم‌های حمل و نقل هوشمند
• 78. مدیریت انرژی در شبکه‌های هوشمند
• 79. بهینه‌سازی مصرف آب
• 80. سیستم‌های مدیریت پسماند
• 81. پردازش داده‌های مربوط به سلامت عمومی
• 82. توسعه ابزارهای تحلیلی داده‌های جریانی
• 83. مباحث پیشرفته در پردازش جریانی
• 84. تکنیک‌های یادگیری ماشین در داده‌های جریانی
• 85. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی در زمان واقعی
• 86. پردازش گراف در داده‌های جریانی
• 87. سیستم‌های پردازش رویداد پیچیده (CEP)
• 88. معماری‌های میکروسرویس و داده‌های جریانی
• 89. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های جریانی
• 90. مستندسازی معماری‌های داده جریانی
• 91. آینده پردازش داده‌های جریانی
• 92. ترندهای جدید در پردازش جریانی
• 93. درس آموخته‌ها از پروژه‌های داده جریانی
• 94. بررسی ابزارهای متن‌باز در پردازش جریانی
• 95. چالش‌های پیاده‌سازی داده‌های جریانی
• 96. راهکارهای نوآورانه در پردازش جریانی