فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و پیاده‌سازی زیرساخت‌های پلتفرم داده در مقیاس صنعتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی زیرساخت‌های پلتفرم داده در مقیاس صنعتی

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و زیرساخت‌های فناوری اطلاعات

موضوع میانی: معماری و مدیریت پلتفرم‌های داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی زیرساخت پلتفرم داده
• 2. مفاهیم کلیدی معماری داده
• 3. مدل‌سازی داده در مقیاس بزرگ
• 4. اصول طراحی پایگاه داده رابطه‌ای
• 5. اصول طراحی پایگاه داده NoSQL
• 6. انتخاب فناوری‌های ذخیره‌سازی داده
• 7. انواع پایگاه داده ستونی
• 8. انواع پایگاه داده سندی
• 9. انواع پایگاه داده کلید-مقدار
• 10. انواع پایگاه داده گراف
• 11. مفاهیم Data Lake و Data Warehouse
• 12. معماری Lambda و Kappa
• 13. طراحی Data Lakehouse
• 14. مدیریت متادیتا در پلتفرم داده
• 15. ابزارهای مدیریت متادیتا
• 16. پایپ‌لاین‌های پردازش داده
• 17. پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
• 18. پردازش جریانی (Stream Processing)
• 19. فریم‌ورک‌های پردازش دسته‌ای
• 20. Apache Spark برای پردازش دسته‌ای
• 21. Apache Flink برای پردازش جریانی
• 22. Apache Kafka برای مدیریت پیام
• 23. معماری Microservices برای پلتفرم داده
• 24. ارتباطات بین سرویس‌ها
• 25. مدیریت وضعیت در سیستم‌های توزیع‌شده
• 26. اصول طراحی API
• 27. امنیت در پلتفرم‌های داده
• 28. احراز هویت و مجوزدهی
• 29. رمزنگاری داده‌ها
• 30. مدیریت دسترسی به داده‌ها
• 31. حریم خصوصی داده‌ها
• 32. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها (مطابق با قوانین ایران)
• 33. استقرار پلتفرم داده
• 34. زیرساخت ابری (Cloud Infrastructure)
• 35. مفاهیم Infrastructure as Code (IaC)
• 36. ابزارهای IaC (مانند Terraform)
• 37. استقرار با استفاده از Kubernetes
• 38. مدیریت منابع محاسباتی
• 39. مدیریت ذخیره‌سازی
• 40. مانیتورینگ و لاگینگ پلتفرم داده
• 41. ابزارهای مانیتورینگ (مانند Prometheus)
• 42. سیستم‌های جمع‌آوری لاگ (مانند ELK Stack)
• 43. مدیریت خطا و بازیابی
• 44. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی
• 45. تحلیل عملکرد پلتفرم داده
• 46. بهینه‌سازی هزینه‌های زیرساخت
• 47. بهینه‌سازی عملکرد پایگاه داده
• 48. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری
• 49. مقیاس‌پذیری افقی و عمودی
• 50. مدیریت چرخه عمر داده
• 51. حاکمیت داده (Data Governance)
• 52. نقش حاکمیت داده در سازمان
• 53. تعریف نقش‌ها و مسئولیت‌ها در پلتفرم داده
• 54. مدیریت کیفیت داده
• 55. تکنیک‌های پاکسازی داده
• 56. اعتبارسنجی داده‌ها
• 57. مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم داده
• 58. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 59. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 60. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 61. نظارت بر مدل‌های در حال اجرا
• 62. امنیت در پردازش داده‌های یادگیری ماشین
• 63. ملاحظات قانونی در استفاده از داده‌ها (مطابق با قوانین ایران)
• 64. طراحی پلتفرم داده برای تحلیل بلادرنگ
• 65. معماری‌های Real-time Analytics
• 66. ابزارهای تحلیل بلادرنگ
• 67. تجسم داده‌ها (Data Visualization)
• 68. ابزارهای تجسم داده (مانند Tableau)
• 69. داشبوردهای مدیریتی
• 70. استانداردهای امنیتی برای پلتفرم داده
• 71. مدیریت امنیتی در محیط‌های توزیع‌شده
• 72. پروتکل‌های ارتباطی امن
• 73. مدیریت ریسک در پلتفرم داده
• 74. طرح‌های تداوم کسب‌وکار (BCP)
• 75. بازیابی فاجعه (Disaster Recovery)
• 76. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌ها
• 77. شفافیت در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
• 78. مسئولیت‌پذیری در مدیریت داده‌ها
• 79. آیندهٔ پلتفرم‌های داده
• 80. نوآوری در معماری داده
• 81. تکنولوژی‌های نوظهور در حوزه داده
• 82. معماری‌های داده مبتنی بر رویداد (Event-Driven Architecture)
• 83. اصول معماری رویداد محور
• 84. پیاده‌سازی معماری رویداد محور
• 85. نکات عملی در طراحی و پیاده‌سازی
• 86. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
• 87. درس‌آموخته‌ها از پروژه‌های واقعی
• 88. بهینه‌سازی فرایندهای توسعه و استقرار
• 89. مدیریت دانش در پلتفرم داده
• 90. فرهنگ داده‌محور در سازمان
• 91. ارزیابی و انتخاب ابزارهای پلتفرم داده
• 92. مستندسازی پلتفرم داده
• 93. آموزش و توانمندسازی تیم‌ها
• 94. مقایسهٔ رویکردهای مختلف پلتفرم داده
• 95. ارزیابی ریسک‌های فنی و عملیاتی
• 96. مدیریت هزینه‌ها و بودجه‌بندی
• 97. استراتژی‌های مهاجرت به پلتفرم جدید
• 98. پلتفرم داده برای هوش تجاری (BI)
• 99. معماری داده برای هوش مصنوعی (AI)
• 100. ملاحظات حقوقی و انطباق با مقررات (در چارچوب جمهوری اسلامی ایران)