سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب اصول مهندسی داده برای ساخت زیرساخت‌های داده‌ای امن و کارآمد

کتاب اصول مهندسی داده برای ساخت زیرساخت‌های داده‌ای امن و کارآمد

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول مهندسی داده برای ساخت زیرساخت‌های داده‌ای امن و کارآمد

موضوع کلی: مهندسی داده

موضوع میانی: مبانی مهندسی داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مهندسی داده در ایران
  • 2. معرفی مهندسی داده و کاربردهای آن
  • 3. اهمیت زیرساخت‌های داده‌ای امن
  • 4. اصول طراحی پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 5. مدل‌سازی داده‌های رابطه‌ای
  • 6. معماری‌های پایگاه داده
  • 7. بهینه‌سازی پرس‌وجو در پایگاه‌های داده
  • 8. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
  • 9. انواع پایگاه‌های داده NoSQL
  • 10. کاربرد پایگاه‌های داده NoSQL
  • 11. مفاهیم داده‌های جریانی (Streaming Data)
  • 12. معماری داده‌های جریانی
  • 13. ابزارهای پردازش داده‌های جریانی
  • 14. مقدمه‌ای بر انبار داده (Data Warehousing)
  • 15. طراحی انبار داده
  • 16. انواع انبار داده
  • 17. مدل‌سازی ابعادی (Dimensional Modeling)
  • 18. مقدمه‌ای بر دریاچه داده (Data Lake)
  • 19. معماری دریاچه داده
  • 20. مزایا و معایب دریاچه داده
  • 21. رمزنگاری داده‌ها
  • 22. مدیریت دسترسی به داده‌ها
  • 23. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 24. استانداردهای کیفیت داده
  • 25. روش‌های پاکسازی داده
  • 26. اعتبارسنجی داده‌ها
  • 27. مقدمه‌ای بر مهندسی داده کلان (Big Data Engineering)
  • 28. چارچوب‌های پردازش داده کلان (مانند Spark)
  • 29. مفاهیم پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
  • 30. مفاهیم پردازش بلادرنگ (Real-time Processing)
  • 31. معماری‌های داده مدرن
  • 32. الگوهای طراحی مهندسی داده
  • 33. مقدمه‌ای بر ETL و ELT
  • 34. ابزارهای ETL/ELT
  • 35. طراحی پایپ‌لاین‌های داده
  • 36. نظارت بر پایپ‌لاین‌های داده
  • 37. مدیریت فراداده (Metadata Management)
  • 38. کاتالوگ داده (Data Catalog)
  • 39. حاکمیت داده (Data Governance)
  • 40. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (Business Intelligence)
  • 41. ابزارهای هوش تجاری
  • 42. ساخت داشبوردهای مدیریتی
  • 43. تحلیل اکتشافی داده (Exploratory Data Analysis)
  • 44. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای مهندسی داده
  • 45. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 46. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 47. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 48. مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی (Spatial Data)
  • 49. مدل‌سازی داده‌های مکانی
  • 50. پردازش داده‌های مکانی
  • 51. مقدمه‌ای بر داده‌های گراف (Graph Data)
  • 52. مدل‌سازی داده‌های گراف
  • 53. پردازش داده‌های گراف
  • 54. امنیت در پردازش داده‌های کلان
  • 55. ملاحظات اخلاقی در مهندسی داده
  • 56. حریم خصوصی داده‌ها
  • 57. قوانین مربوط به داده در ایران
  • 58. مدیریت چرخه عمر داده
  • 59. مفاهیم DataOps
  • 60. اصول CI/CD در مهندسی داده
  • 61. تست در مهندسی داده
  • 62. معماری‌های داده توزیع‌شده
  • 63. ذخیره‌سازی داده‌های توزیع‌شده
  • 64. پردازش داده‌های توزیع‌شده
  • 65. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
  • 66. الگوریتم‌های داده‌کاوی
  • 67. کاربرد داده‌کاوی در کسب‌وکار
  • 68. مقدمه‌ای بر تحلیل آماری داده‌ها
  • 69. روش‌های نمونه‌گیری
  • 70. آزمون فرض آماری
  • 71. مقدمه‌ای بر زبان‌های برنامه‌نویسی برای مهندسی داده (Python, SQL)
  • 72. ساختارهای داده در Python
  • 73. کار با کتابخانه‌های داده در Python (Pandas, NumPy)
  • 74. اصول SQL پیشرفته
  • 75. بهینه‌سازی عملکرد SQL
  • 76. مقدمه‌ای بر ابزارهای اورکستراسیون (مانند Apache Airflow)
  • 77. طراحی گردش کار با Airflow
  • 78. نظارت و مدیریت گردش کار
  • 79. مقدمه‌ای بر مفهوم Data Mesh
  • 80. اصول Data Mesh
  • 81. پیاده‌سازی Data Mesh
  • 82. چالش‌های Data Mesh
  • 83. مقدمه‌ای بر داده‌های سری زمانی (Time Series Data)
  • 84. مدل‌سازی داده‌های سری زمانی
  • 85. تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 86. مقدمه‌ای بر داده‌های متنی (Text Data)
  • 87. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 88. تحلیل احساسات
  • 89. مقدمه‌ای بر داده‌های تصویری (Image Data)
  • 90. پردازش تصویر
  • 91. بینایی ماشین
  • 92. مقدمه‌ای بر مهندسی داده در فضای ابری (Cloud Data Engineering)
  • 93. خدمات ابری برای داده
  • 94. معماری‌های داده در ابر
  • 95. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری در مهندسی داده
  • 96. روش‌های پیشگیری از حملات سایبری
  • 97. پاسخ به حوادث امنیتی
  • 98. اهمیت مستندسازی در مهندسی داده
  • 99. اصول مستندسازی فنی
  • 100. ابزارهای مستندسازی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.