فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و پیاده‌سازی Data Lake در Microsoft Azure برای تحلیل داده‌های سازمانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی Data Lake در Microsoft Azure برای تحلیل داده‌های سازمانی

موضوع کلی: مدیریت و پردازش داده‌های کلان (Big Data)

موضوع میانی: راهکارهای ذخیره‌سازی و تحلیل داده در ابر (Cloud Data Storage and Analytics)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی کلان داده و نیاز به Data Lake
• 2. معرفی Microsoft Azure و خدمات داده‌ای آن
• 3. مفاهیم کلیدی Data Lake و معماری آن
• 4. انتخاب استراتژی مناسب برای Data Lake
• 5. طراحی معماری Data Lake در Azure
• 6. مخازن ذخیره‌سازی داده در Azure: Azure Data Lake Storage Gen2
• 7. مقایسه Azure Data Lake Storage Gen2 با سایر گزینه‌ها
• 8. مراحل راه‌اندازی Azure Data Lake Storage Gen2
• 9. مدیریت دسترسی و امنیت در Azure Data Lake Storage Gen2
• 10. استفاده از Azure Active Directory برای کنترل دسترسی
• 11. تنظیم سیاست‌های دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
• 12. ایمن‌سازی داده‌ها در Azure Data Lake Storage Gen2
• 13. انتقال داده‌ها به Data Lake: رویکردها و ابزارها
• 14. استفاده از Azure Data Factory برای بارگذاری داده
• 15. تنظیم پایپ‌لاین‌های ETL/ELT در Azure Data Factory
• 16. انتقال داده‌های جریانی (Streaming Data)
• 17. مدیریت داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
• 18. استفاده از فرمت‌های داده بهینه در Data Lake (Parquet, Avro)
• 19. سازماندهی داده‌ها با استفاده از پوشه‌ها و پارتیشن‌بندی
• 20. مدیریت فراداده (Metadata) در Data Lake
• 21. معرفی ابزارهای تحلیل داده در Azure
• 22. Azure Synapse Analytics: یکپارچه‌سازی تحلیل داده
• 23. مخازن داده (Data Warehousing) در Azure Synapse Analytics
• 24. تحلیل داده با استفاده از Apache Spark در Azure Synapse
• 25. اجرای کوئری‌های SQL بر روی Data Lake با Azure Synapse
• 26. استفاده از Azure Databricks برای تحلیل پیشرفته
• 27. مفاهیم Apache Spark و کاربرد آن در Big Data
• 28. راه‌اندازی و پیکربندی Azure Databricks
• 29. تحلیل داده‌های تعاملی با Azure Databricks
• 30. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بر روی Data Lake
• 31. معرفی Azure Machine Learning
• 32. ایجاد و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 33. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در Azure
• 34. تحلیل داده‌های بلادرنگ (Real-time)
• 35. استفاده از Azure Stream Analytics
• 36. پردازش رویدادها در Azure Stream Analytics
• 37. نمایش و بصری‌سازی داده‌های بلادرنگ
• 38. کاربرد Power BI در تحلیل داده‌های Data Lake
• 39. اتصال Power BI به Azure Data Lake Storage Gen2
• 40. ایجاد داشبوردهای تحلیلی با Power BI
• 41. بصری‌سازی داده‌ها در Azure Synapse Analytics
• 42. مدیریت چرخه عمر داده در Data Lake
• 43. سیاست‌های نگهداری و حذف داده
• 44. آرشیو کردن داده‌ها در Azure
• 45. تضمین کیفیت داده‌ها در Data Lake
• 46. اعتبارسنجی داده‌ها در زمان بارگذاری
• 47. پایش و مانیتورینگ Data Lake
• 48. استفاده از Azure Monitor برای پایش
• 49. شناسایی و رفع مشکلات عملکردی
• 50. امنیت پیشرفته در Azure Data Lake
• 51. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و در حال انتقال
• 52. مدیریت کلیدهای رمزنگاری
• 53. انطباق با مقررات و حریم خصوصی داده‌ها
• 54. استانداردهای حاکمیت داده در Azure
• 55. طراحی Data Lake برای سناریوهای سازمانی
• 56. مطالعات موردی پیاده‌سازی Data Lake
• 57. تحلیل داده‌های مشتریان
• 58. تحلیل داده‌های عملیاتی
• 59. تحلیل داده‌های زنجیره تأمین
• 60. تحلیل داده‌های مالی
• 61. تحلیل داده‌های IoT
• 62. بهینه‌سازی هزینه‌های Data Lake در Azure
• 63. مدیریت مصرف منابع
• 64. انتخاب سطوح دسترسی مناسب
• 65. استفاده از Azure Cost Management
• 66. مباحث پیشرفته در Data Lake
• 67. تکنیک‌های بهینه‌سازی کوئری
• 68. مدیریت داده‌های حجیم و توزیع‌شده
• 69. استفاده از ابزارهای خط فرمان (CLI) Azure
• 70. اتوماسیون وظایف در Data Lake
• 71. مقدمات توسعه نرم‌افزار در Azure
• 72. کار با Azure SDK
• 73. اصول برنامه‌نویسی برای تحلیل داده
• 74. مفاهیم NoSQL و کاربرد آن در Big Data
• 75. معرفی Azure Cosmos DB
• 76. استفاده از Azure Cosmos DB در معماری Data Lake
• 77. مدیریت داده‌های مکانی (Geospatial Data)
• 78. تحلیل داده‌های مکانی با Azure
• 79. مقدمات پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 80. کاربرد NLP در تحلیل متن در Data Lake
• 81. مباحث پیشرفته در امنیت داده
• 82. کنترل دسترسی مبتنی بر ویژگی (Attribute-based Access Control)
• 83. مدیریت ریسک‌های امنیتی
• 84. مباحث پیشرفته در تحلیل داده
• 85. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 86. تحلیل سری‌های زمانی
• 87. یادگیری تقویتی در تحلیل داده
• 88. مقدمات Data Governance
• 89. تعریف سیاست‌های حاکمیت داده
• 90. پیاده‌سازی حاکمیت داده در Azure
• 91. مدیریت استعدادیابی داده (Data Cataloging)
• 92. استفاده از Azure Purview
• 93. مبانی Data Mesh
• 94. مفاهیم و اصول Data Mesh
• 95. مقایسه Data Lake با Data Mesh
• 96. برنامه‌ریزی برای آینده Data Lake
• 97. روندهای نوظهور در Big Data Analytics
• 98. توسعه مهارت‌های لازم برای کار با Data Lake
• 99. ارزیابی و بهبود مستمر Data Lake
• 100. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث