მონაცემთა ინჟინერია
( 24 )

მოდული #1
შესავალი მონაცემთა ინჟინერიაში
მონაცემთა ინჟინერიის მიმოხილვა, მნიშვნელობა და როლი მონაცემთა მეცნიერებაში

მოდული #2
მონაცემთა ინჟინერიის საფუძვლები
მონაცემთა დამუშავება, მონაცემთა შენახვა და მონაცემთა არქიტექტურის საფუძვლები

მოდული #3
მონაცემთა გადატანის ნიმუშები
მონაცემთა გადაყვანის მილსადენების დიზაინი და დანერგვა

მოდული #4
მონაცემთა შენახვის პარამეტრები
რელატიური მონაცემთა ბაზები, NoSQL მონაცემთა ბაზები და მონაცემთა საწყობი

მოდული #5
Big Data Storage Solutions
HDFS, HBase და სხვა დიდი მონაცემთა საცავი პარამეტრები

მოდული #6
მონაცემთა დამუშავების საფუძვლები
ჯგუფური დამუშავება, ნაკადის დამუშავება და რეალურ დროში დამუშავება

მოდული #7
Apache Spark საფუძვლები
შესავალი Apache Spark-ში, Spark Core-სა და Spark SQL-ში

მოდული #8
სერიული დამუშავება Apache Spark-ით
პარტიული დამუშავების გამოყენების შემთხვევები და დანერგვები Spark-ით

მოდული #9
Stream Processing with Apache Spark
Stream Processing use cases and implements with Spark

მოდული #10
Real-Time Processing with Apache Flink
Apache Flink-ის შესავალი და რეალურ დროში დამუშავების გამოყენების შემთხვევები

მოდული #11
მონაცემთა მილსადენები და სამუშაო ნაკადის მართვა
მონაცემთა მილსადენების დიზაინი და დანერგვა Apache Airflow-ით და Apache NiFi

მოდული #12
მონაცემთა ხარისხი და მონაცემთა მართვა
მონაცემთა ხარისხის მეტრიკა, მონაცემთა მართვა და მონაცემთა ხაზი

მოდული #13
მონაცემთა უსაფრთხოება და წვდომის კონტროლი
მონაცემთა დაშიფვრა, წვდომის კონტროლი და უსაფრთხოების საუკეთესო პრაქტიკა

მოდული #14
Cloud-ზე დაფუძნებული მონაცემთა ინჟინერია
Cloud-ზე დაფუძნებული მონაცემები ინჟინერია AWS-ით, GCP-ით და Azure-ით

მოდული #15
კონტეინერიზაცია და ორკესტრირება
კონტეინერიზაცია დოკერით და ორკესტრირება Kubernetes-ით

მოდული #16
მონიტორინგი და შესვლა მონაცემთა ინჟინერიაში
მონიტორინგი და ჟურნალის საუკეთესო პრაქტიკა მონაცემთა ინჟინერიაში

მოდული #17
Testing and Validation in Data Engineering
Testing and Validation სტრატეგიები მონაცემთა მილსადენებისა და სისტემებისთვის

მოდული #18
Data Engineering for Machine Learning
Data Engineering for Machine Learning Models and AI applications

მოდული #19
Real- World Data Engineering Use Cases
Case კვლევები და მონაცემთა ინჟინერიის აპლიკაციების რეალურ სამყაროში მაგალითები

მოდული #20
Data Engineering Tools and Technologies
Survey of Data Engineering Tools and Technology

მოდული #21
Data Engineering Best Practices
მონაცემთა ინჟინერიის დიზაინის, განვითარებისა და დანერგვის საუკეთესო პრაქტიკა

მოდული #22
მონაცემთა ინჟინერია მასშტაბით
მასშტაბიანი მონაცემთა ინჟინერიის სისტემების მასშტაბურობისა და შესრულების მოსაზრებები

მოდული #23
მონაცემთა ინჟინერია მონაცემთა მეცნიერებისთვის
თანამშრომლობა შორის მონაცემთა ინჟინრები და მონაცემთა მეცნიერები

მოდული #24
კურსის შეჯამება და დასკვნა
შემდეგი ნაბიჯების დაგეგმვა მონაცემთა ინჟინერიის კარიერაში

მზად ხართ ისწავლოთ, გაზიაროთ და კონკურენცია გაუწიონ?

საავტორო უფლებები 2025 @ wizape.com
ყველა უფლება დაცულია