فلش‌کارت‌های آموزشی متخصص تحلیل داده در AWS: مهارت‌های عملی و کاربردی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره متخصص تحلیل داده در AWS: مهارت‌های عملی و کاربردی

موضوع کلی: پردازش و تحلیل داده در محیط ابری

موضوع میانی: راهکارهای ابری برای تحلیل داده‌های حجیم

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش داده در محیط ابری
• 2. آشنایی با خدمات AWS برای تحلیل داده
• 3. مفاهیم کلیدی Big Data و تحلیل داده
• 4. معماری‌های رایج تحلیل داده در AWS
• 5. ذخیره‌سازی داده در AWS: S3 و DynamoDB
• 6. انتقال و بارگذاری داده در AWS
• 7. AWS Glue: ETL در محیط ابری
• 8. AWS EMR: پردازش داده‌های حجیم با Hadoop و Spark
• 9. Amazon Kinesis: تحلیل جریان داده بلادرنگ
• 10. Amazon Redshift: انبار داده ابری
• 11. Amazon Athena: کوئری‌گیری مستقیم از S3
• 12. Amazon QuickSight: هوش تجاری و داشبوردهای تعاملی
• 13. امنیت داده در AWS
• 14. مدیریت دسترسی و هویت در AWS (IAM)
• 15. رمزنگاری داده در AWS
• 16. نظارت و لاگ‌برداری در AWS
• 17. بهینه‌سازی هزینه‌ها در خدمات تحلیل داده AWS
• 18. معماری‌های پیشرفته تحلیل داده
• 19. یادگیری ماشین در AWS برای تحلیل داده
• 20. Amazon SageMaker: ساخت و استقرار مدل‌های ML
• 21. پردازش زبان طبیعی (NLP) با AWS
• 22. بینایی ماشین (Computer Vision) با AWS
• 23. تحلیل داده‌های مکانی در AWS
• 24. اینترنت اشیاء (IoT) و تحلیل داده‌های آن در AWS
• 25. معماری‌های داده‌محور برای کسب‌وکار
• 26. تکنیک‌های پاکسازی و پیش‌پردازش داده
• 27. مدل‌سازی داده برای انبار داده
• 28. طراحی اسکیمای ستاره‌ای و دانه‌برفی
• 29. بهینه‌سازی عملکرد Redshift
• 30. فشرده‌سازی داده در Redshift
• 31. مدیریت کلاستر EMR
• 32. تنظیمات Spark برای عملکرد بهتر
• 33. استفاده از Hive و Presto در EMR
• 34. انواع جریان‌های داده در Kinesis
• 35. پردازش داده‌های Kinesis با Lambda
• 36. پیکربندی Kinesis Data Firehose
• 37. ساخت داشبوردهای پویا با QuickSight
• 38. اتصال QuickSight به منابع داده مختلف
• 39. استفاده از پارامترها و محاسبات در QuickSight
• 40. امنیت در Kinesis و EMR
• 41. مدیریت دسترسی به S3 و DynamoDB
• 42. رمزنگاری داده‌های در حال انتقال و ذخیره
• 43. نظارت بر عملکرد خدمات تحلیل داده
• 44. استفاده از CloudWatch برای مانیتورینگ
• 45. لاگ‌برداری در Glue و EMR
• 46. بهینه‌سازی هزینه‌های S3
• 47. مدیریت چرخه حیات داده در S3
• 48. کاهش هزینه‌های EMR با Spot Instances
• 49. تخمین هزینه‌های Redshift
• 50. استراتژی‌های کاهش هزینه در QuickSight
• 51. معماری‌های داده‌باز برای هوش مصنوعی
• 52. مفهوم Data Lakehouse
• 53. استفاده از Delta Lake و Apache Hudi
• 54. مدیریت متادیتای داده در AWS Lake Formation
• 55. امنیت در Lake Formation
• 56. یکپارچه‌سازی Lake Formation با سایر خدمات AWS
• 57. استفاده از AWS Step Functions برای ارکستراسیون گردش کار
• 58. طراحی گردش کارهای ETL پیچیده
• 59. مدیریت خطا و بازیابی در گردش کارها
• 60. تحلیل داده‌های زمان واقعی با Kinesis Analytics
• 61. استفاده از SQL در Kinesis Data Analytics
• 62. اتصال Kinesis Data Analytics به Redshift
• 63. معرفی AWS Glue Data Catalog
• 64. مدیریت داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
• 65. قابلیت جستجو و کشف داده در Glue Data Catalog
• 66. معماری‌های داده برای تحلیل‌های پیشرفته
• 67. پردازش گراف در AWS
• 68. Amazon Neptune: پایگاه داده گراف
• 69. کاربرد Neptune در تحلیل شبکه‌ها
• 70. تحلیل داده‌های سری زمانی در AWS
• 71. Amazon Timestream: پایگاه داده سری زمانی
• 72. کوئری‌گیری و تحلیل داده‌های Timestream
• 73. معرفی AWS Data Pipeline
• 74. اتصال منابع داده ناهمگن
• 75. مدیریت وابستگی‌ها در Data Pipeline
• 76. استفاده از AWS Batch برای پردازش دسته‌ای
• 77. مدیریت صف‌های کار در AWS Batch
• 78. مقیاس‌پذیری در AWS Batch
• 79. معماری‌های امن برای تحلیل داده‌های حساس
• 80. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
• 81. رمزنگاری End-to-End
• 82. مدیریت کلیدهای رمزنگاری با AWS KMS
• 83. حفاظت از داده‌ها در برابر دسترسی غیرمجاز
• 84. مانیتورینگ امنیتی و تشخیص نفوذ
• 85. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده
• 86. مدیریت حوادث امنیتی
• 87. اصول طراحی معماری‌های داده مقیاس‌پذیر
• 88. انتخاب ابزارهای مناسب برای هر سناریو
• 89. بهینه‌سازی جریان داده
• 90. مدیریت کیفیت داده
• 91. استفاده از ابزارهای پروفایلینگ داده
• 92. تکنیک‌های اعتبارسنجی داده
• 93. اهمیت مستندسازی داده‌ها
• 94. اصول حاکمیت داده (Data Governance)
• 95. مسئولیت‌پذیری در مدیریت داده
• 96. ایجاد فرهنگ داده‌محور در سازمان
• 97. بهینه‌سازی هزینه‌های کلی زیرساخت ابری
• 98. انتخاب بهترین سرویس برای نیازهای خاص
• 99. استفاده از مدل‌های پرداخت Pay-as-you-go
• 100. نظارت مستمر بر مصرف منابع