دوره جامع آمادگی آزمون مهندسی حرفه‌ای داده گوگل کلود همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون مهندسی حرفه‌ای داده گوگل کلود

موضوع کلی: مهندسی داده و هوش مصنوعی در ابر

موضوع میانی: آمادگی آزمون‌های تخصصی معماری داده در پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده در ابر
• 2. مفاهیم کلیدی معماری داده
• 3. انواع داده و ساختارهای داده
• 4. اصول ذخیره‌سازی داده در ابر
• 5. امنیت داده در محیط ابری
• 6. مدیریت چرخه عمر داده
• 7. مقدمه‌ای بر پردازش داده
• 8. ابزارهای پردازش داده در گوگل کلود
• 9. انتقال داده به ابر
• 10. استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL)
• 11. مراحل طراحی یک پایگاه داده ابری
• 12. پایگاه‌های داده رابطه‌ای در ابر
• 13. پایگاه‌های داده NoSQL در ابر
• 14. انتخاب مناسب پایگاه داده
• 15. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data)
• 16. مفاهیم پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
• 17. مفاهیم پردازش جریانی (Stream Processing)
• 18. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در ابر
• 19. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 20. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 21. پیش‌پردازش داده برای یادگیری ماشین
• 22. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 23. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 24. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 25. شبکه‌های عصبی و معماری‌های آن
• 26. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 27. بینایی ماشین (Computer Vision)
• 28. خدمات هوش مصنوعی گوگل کلود
• 29. خدمات یادگیری ماشین گوگل کلود
• 30. مدیریت و ارکستراسیون داده
• 31. مفاهیم Data Lake و Data Warehouse
• 32. طراحی Data Lakehouse
• 33. امنیت و حاکمیت داده در ابر
• 34. مدیریت دسترسی و نقش‌ها
• 35. رمزنگاری داده‌ها
• 36. انطباق با مقررات حفظ حریم خصوصی
• 37. مقدمه‌ای بر معماری داده مدرن
• 38. الگوهای معماری داده
• 39. طراحی معماری داده مقیاس‌پذیر
• 40. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی
• 41. مدیریت هزینه در ابر
• 42. بهینه‌سازی هزینه‌های ذخیره‌سازی
• 43. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازش
• 44. استراتژی‌های کاهش هزینه
• 45. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های داده
• 46. مراحل تست یک راهکار داده
• 47. تست کارایی و بار
• 48. تست امنیت
• 49. مستندسازی سیستم‌های داده
• 50. اهمیت مستندسازی
• 51. نوشتن مستندات فنی
• 52. نکات کلیدی در مستندسازی
• 53. مهندسی داده برای تحلیلگران
• 54. ابزارهای تحلیل داده در ابر
• 55. ایجاد داشبوردهای مدیریتی
• 56. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده
• 57. مدل‌سازی داده برای انباره داده
• 58. مدل‌سازی داده برای تحلیل بلادرنگ
• 59. استفاده از داده در تصمیم‌گیری سازمانی
• 60. اصول داده‌محوری
• 61. ایجاد فرهنگ داده در سازمان
• 62. نقش مهندس داده در سازمان
• 63. مهارت‌های نرم برای مهندس داده
• 64. ارتباط با ذینفعان
• 65. حل مسئله در مهندسی داده
• 66. مقدمه‌ای بر ابزارهای توسعه داده
• 67. استفاده از Git برای مدیریت کد
• 68. اصول CI/CD در پروژه‌های داده
• 69. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری در داده
• 70. حفاظت از داده در برابر حملات
• 71. مدیریت ریسک‌های امنیتی
• 72. قوانین و مقررات مرتبط با داده
• 73. اصول حاکمیت داده
• 74. پیاده‌سازی چارچوب حاکمیت داده
• 75. مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی-زمانی
• 76. پردازش و تحلیل داده‌های مکانی
• 77. کاربرد داده‌های مکانی در صنعت
• 78. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT)
• 79. جمع‌آوری و پردازش داده‌های IoT
• 80. امنیت در سیستم‌های IoT
• 81. مقدمه‌ای بر پردازش گراف داده
• 82. کاربرد گراف داده در تحلیل شبکه‌ها
• 83. ابزارهای پردازش گراف داده
• 84. مقدمه‌ای بر داده‌های سری زمانی
• 85. تحلیل و پیش‌بینی داده‌های سری زمانی
• 86. کاربرد داده‌های سری زمانی در مالی
• 87. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 88. تکنیک‌های مهندسی ویژگی برای یادگیری ماشین
• 89. ارزیابی و انتخاب ویژگی
• 90. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 91. کاربرد خوشه‌بندی در بخش‌بندی بازار
• 92. الگوریتم K-Means
• 93. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 94. کاربرد طبقه‌بندی در تشخیص اسپم
• 95. الگوریتم درخت تصمیم
• 96. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های رگرسیون
• 97. کاربرد رگرسیون در پیش‌بینی قیمت
• 98. الگوریتم رگرسیون خطی
• 99. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 100. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک