فلش‌کارت‌های آموزشی پیاده‌سازی خودکار انتقال و تحلیل داده‌های بین‌منطقه‌ای در Cloud Composer

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی خودکار انتقال و تحلیل داده‌های بین‌منطقه‌ای در Cloud Composer

موضوع کلی: مدیریت و پردازش داده‌های ابری

موضوع میانی: اتوماسیون فرآیندهای داده در محیط‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و خدمات داده
• 2. معرفی Google Cloud Platform و Cloud Composer
• 3. آشنایی با Apache Airflow و مفاهیم آن
• 4. نصب و پیکربندی اولیه Cloud Composer
• 5. اصول طراحی Data Pipeline در محیط ابری
• 6. مقدمه‌ای بر BigQuery و ساختار آن
• 7. انواع Data Warehouse در BigQuery
• 8. مدیریت دسترسی و امنیت در BigQuery
• 9. کار با جداول و داده‌ها در BigQuery
• 10. مفاهیم ETL/ELT در پردازش داده ابری
• 11. طراحی DAG (Directed Acyclic Graph) در Airflow
• 12. مراحل اجرای یک DAG در Cloud Composer
• 13. اپراتورهای پایه Airflow برای BigQuery
• 14. نوشتن کوئری‌های BigQuery با استفاده از Airflow
• 15. انتقال داده بین مناطق جغرافیایی در ابر
• 16. ملاحظات امنیتی در انتقال داده بین‌المللی
• 17. تنظیمات شبکه و فایروال برای انتقال داده
• 18. مقدمه‌ای بر انتقال داده‌های حجیم (Big Data)
• 19. بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌های BigQuery
• 20. مدیریت هزینه‌ها در Cloud Composer و BigQuery
• 21. برنامه‌ریزی و زمان‌بندی وظایف در Airflow
• 22. استفاده از Variables و Connections در Airflow
• 23. مدیریت خطا و بازگردانی در Airflow DAGs
• 24. مانیتورینگ و گزارش‌دهی اجرای DAGs
• 25. مفاهیم Data Lake و نقش آن در معماری داده
• 26. معماری‌های داده مدرن و الگوهای رایج
• 27. استفاده از Cloud Storage برای ذخیره‌سازی داده
• 28. انتقال داده از Cloud Storage به BigQuery
• 29. استفاده از Dataflow برای پردازش استریمینگ داده
• 30. مقدمه‌ای بر پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
• 31. طراحی Pipelineهای پردازش دسته‌ای خودکار
• 32. مقایسه روش‌های انتقال داده در ابر
• 33. استفاده از BigQuery Data Transfer Service
• 34. پیکربندی تنظیمات منطقه در BigQuery
• 35. مدیریت نسخه و تاریخچه داده در BigQuery
• 36. بازیابی داده‌ها و Point-in-Time Recovery
• 37. مفاهیم Data Governance و اهمیت آن
• 38. استانداردهای کیفیت داده در پروژه‌های ابری
• 39. روش‌های پاکسازی و اعتبارسنجی داده
• 40. خودکارسازی فرآیندهای پاکسازی داده
• 41. ملاحظات قانونی و حریم خصوصی داده‌ها
• 42. قوانین حفاظت از داده در سطح بین‌المللی
• 43. تطبیق با مقررات داخلی جمهوری اسلامی ایران
• 44. اصول امنیت سایبری در محیط ابری
• 45. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و انتقال
• 46. مدیریت هویت و دسترسی (IAM) در Google Cloud
• 47. استفاده از Service Accounts در Airflow
• 48. تنظیمات امنیتی پیشرفته برای BigQuery
• 49. پایش دسترسی‌ها و فعالیت‌های کاربران
• 50. آموزش مبانی SQL برای کار با BigQuery
• 51. توابع و دستورات پرکاربرد SQL در BigQuery
• 52. بهینه‌سازی SQL برای کاهش هزینه‌ها
• 53. ساخت Viewها و Materialized Viewها در BigQuery
• 54. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (Business Intelligence)
• 55. ابزارهای BI و ارتباط آن‌ها با BigQuery
• 56. ساخت داشبوردهای تحلیلی با داده‌های BigQuery
• 57. استفاده از Looker Studio (Data Studio)
• 58. تجزیه و تحلیل داده‌های مکانی در BigQuery
• 59. مفاهیم داده‌های سری زمانی (Time Series Data)
• 60. تحلیل داده‌های سری زمانی با BigQuery
• 61. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 62. کاربرد ML در تحلیل داده‌های ابری
• 63. استفاده از BigQuery ML برای ساخت مدل‌ها
• 64. مراحل ساخت و استقرار مدل ML
• 65. ملاحظات عملیاتی در مدیریت داده ابری
• 66. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی
• 67. مدیریت چرخه عمر داده (Data Lifecycle Management)
• 68. بهینه‌سازی زیرساخت ابری برای BigQuery
• 69. روش‌های کاهش تأخیر در پردازش داده
• 70. استفاده از Caching در BigQuery
• 71. مفاهیم Data Mesh و مزایای آن
• 72. پیاده‌سازی اصول Data Mesh در پروژه‌های ابری
• 73. مدیریت داده‌های غیرساختاریافته
• 74. استفاده از Cloud Storage برای داده‌های غیرساختاریافته
• 75. پردازش داده‌های غیرساختاریافته با Dataflow
• 76. مقدمه‌ای بر امنیت داده در فضای ابری
• 77. روش‌های تشخیص و پاسخ به حوادث امنیتی
• 78. تدوین طرح واکنش به حوادث امنیتی
• 79. آموزش اصول اخلاق در کار با داده
• 80. مسئولیت‌پذیری در پردازش و تحلیل داده
• 81. اهمیت شفافیت در فرآیندهای داده
• 82. مستندسازی فنی و عملیاتی Pipelineها
• 83. استفاده از ابزارهای مستندسازی خودکار
• 84. فرهنگ‌سازی برای مدیریت داده در سازمان
• 85. برنامه‌ریزی برای مقیاس‌پذیری سیستم‌ها
• 86. ارزیابی و انتخاب ابزارهای مناسب
• 87. ملاحظات فنی در انتخاب ابزارها
• 88. استراتژی‌های مهاجرت به محیط ابری
• 89. برنامه‌ریزی و اجرای پروژه‌های ابری
• 90. ارزیابی عملکرد و بازنگری در Pipelineها
• 91. بهبود مستمر فرآیندهای داده
• 92. مقدمه‌ای بر امنیت اطلاعات در سازمان
• 93. نقش فناوری اطلاعات در حفاظت از داده
• 94. آشنایی با استانداردهای امنیتی رایج
• 95. مدیریت ریسک در پروژه‌های داده ابری
• 96. برنامه‌ریزی برای استمرار کسب‌وکار
• 97. طراحی زیرساخت مقاوم در برابر خطا
• 98. مدیریت تغییرات در محیط ابری
• 99. تست و اعتبارسنجی راه‌حل‌های داده
• 100. ارزیابی نهایی و جمع‌بندی دوره