آموزش آماده سازی مصاحبه مهندس داده AWS: بیش از 500 سوال که بیشتر پرسیده شده است

برای مصاحبه مهندس داده AWS خود با این دوره جامع، که بیش از 500 سوال و پاسخ بیشتر در مورد مصاحبه پرسیده شده را پوشش می دهد، آماده شوید. این دوره برای داوطلبانی طراحی شده است که می خواهند مهارت های خود را در خدمات اصلی AWS، جذب داده ها، پردازش، ذخیره سازی، تجزیه و تحلیل، امنیت و بهترین شیوه ها تقویت کنند. هر موضوع به دقت تنظیم شده است تا به شما در تسلط بر خدمات AWS و درک کاربردهای دنیای واقعی آنها کمک کند. ساختار این دوره به گونه ای است که تمام حوزه های حیاتی، از مفاهیم بنیادی گرفته تا پیاده سازی های پیشرفته را پوشش می دهد.

موضوعات دوره تحت پوشش:

1. خدمات اصلی AWS برای مهندسی داده

• Amazon S3 (سرویس ذخیره سازی ساده)

  • اصول و نسخه‌سازی ذخیره‌سازی شی

  • رمزگذاری داده‌ها، نقش‌های IAM و خط‌مشی‌های سطل

  • اعلان‌های رویداد S3 و بهینه‌سازی عملکرد

• Amazon EC2 (Elastic Compute Cloud)

  • انواع نمونه EC2، مدل‌های قیمت‌گذاری و مقیاس‌بندی خودکار

  • تعادل بار، پیکربندی‌های شبکه و گروه‌های امنیتی

• AWS IAM (مدیریت هویت و دسترسی)

  • نقش‌ها، خط‌مشی‌ها، دسترسی فدرال، و MFA

  • کنترل دسترسی دقیق به داده

• Amazon VPC (ابر خصوصی مجازی)

  • زیر شبکه‌ها، جدول‌های مسیر، NACL و گروه‌های امنیتی

  • VPN، Direct Connect، و VPC Peering

2. انتقال داده و جریان

• چسب AWS

  • فهرست نویسی داده، پیکربندی خزنده، و مشاغل ETL

  • ادغام با S3، RDS و Redshift

• Amazon Kinesis

  • Kinesis Streams در مقابل Kinesis Firehose

  • پردازش بیدرنگ با Kinesis Data Analytics

  • ادغام با AWS Lambda و S3

• Amazon MSK (مدیریت جریان برای آپاچی کافکا)

  • کافکا در مقابل کینزیس: درک موارد استفاده

  • پارتیشن بندی کافکا، تکثیر و مقیاس بندی MSK

3. پردازش داده

• AWS Lambda

  • اجرای بدون سرور مبتنی بر رویداد و ادغام با سرویس‌های AWS

  • نظارت و مقیاس‌بندی عملکردهای لامبدا

• Amazon EMR (Elastic MapReduce)

  • Apache Hadoop، Spark، HBase و Presto در EMR

  • تنظیم خوشه، مقیاس‌بندی خودکار، و نمونه‌های نقطه‌ای

• چسب AWS

  • تغییر داده ها، کاتالوگ داده چسب، و پرس و جو با آتنا

• آمازون آتنا

  • پرس و جوهای SQL بدون سرور در داده های S3

  • شما در مورد تکنیک های خواندن و پارتیشن بندی برای بهینه سازی

4. ذخیره سازی داده

• Amazon Redshift

  • معماری Redshift، ذخیره سازی ستونی، و فشرده سازی

  • تنظیم عملکرد و جستجوی داده ها با Redshift Spectrum

• Amazon RDS (سرویس پایگاه داده رابطه ای)

  • پشتیبان‌گیری، مقیاس‌بندی، خواندن کپی‌ها و احراز هویت IAM

  • موتورهای پشتیبانی شده: MySQL، PostgreSQL، Oracle، SQL Server

• Amazon DynamoDB

  • مفاهیم NoSQL، نمایه سازی و مقیاس بندی خودکار

5. تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم

• Amazon Redshift

  • ذخیره‌سازی داده، بهینه‌سازی عملکرد، و طیف برای جستجوی S3

• Amazon QuickSight

  • ابزار BI برای تجسم داده ها، ایجاد داشبورد، و بینش ML

• Amazon Elasticsearch Service

  • جستجوی متن کامل و ادغام با Logstash و Kibana

6. امنیت و انطباق داده

• AWS KMS (سرویس مدیریت کلید)

  • رمزگذاری داده‌ها، چرخش کلید، و خط‌مشی‌ها

• AWS CloudTrail

  • گزارش، حسابرسی و ادغام با S3 و CloudWatch

• مدیر اسرار AWS

  • ذخیره‌سازی ایمن و چرخش اعتبارنامه‌ها و کلیدهای API

• آمازون مکی

  • امنیت و حریم خصوصی داده در S3، شناسایی اطلاعات قابل شناسایی شخصی (PII)

7. نظارت و بهینه سازی

• Amazon CloudWatch

  • نظارت بر منابع AWS، معیارهای سفارشی، هشدارها و گزارش‌ها

• AWS Cost Explorer

  • بهینه سازی هزینه برای خدماتی مانند S3، Redshift، Glue و EMR

• مشاور معتمد AWS

  • توصیه هایی برای عملکرد، بهینه سازی هزینه و امنیت

8. خطوط لوله داده یادگیری ماشین

• Amazon SageMaker

  • ساخت و استقرار مدل‌های ML، ادغام با S3 و Redshift

• چسب آمازون برای ML

  • استفاده از تبدیل‌های ML و تشخیص ناهنجاری در کارهای چسب

• تجزیه و تحلیل داده‌های Kinesis برای یادگیری ماشینی

  • تجزیه و تحلیل داده ها و استنتاج در زمان واقعی

9. ETL (Extract, Transform, Load)

• خط لوله داده AWS

  • ارکستراسیون و نظارت بر گردش کار داده

• توابع مرحله AWS

  • ارکستراسیون بدون سرور با Lambda، Glue و Batch

• دسته AWS

  • اجرای کارهای دسته‌ای، صف‌های شغلی و وابستگی‌ها

10. معماری و بهترین روش ها

• معماری دریاچه داده در AWS

  • بهترین روش‌ها برای ایجاد دریاچه‌های داده با S3، Glue و Athena

• معماری رویداد محور

  • پردازش رویداد بیدرنگ با Lambda، S3، و Kinesis

• چارچوب خوش معماری AWS

  • اصول بهینه سازی هزینه، عملکرد، امنیت و قابلیت اطمینان

• خطوط لوله داده بدون سرور در مقابل سرور

  • مقایسه لامبدا، چسب، دسته در مقابل EMR، EC2 برای خطوط لوله داده

11. ابزارهای کلان داده و ادغام

• چسب AWS با اسپارک آپاچی

  • نوشتن و بهینه سازی کارهای Spark در چسب

• آمازون Redshift با آپاچی هودی، دریاچه دلتا

  • به‌روزرسانی‌های کارآمد جداول Redshift با استفاده از Hudi و Delta Lake

• چسب AWS و ادغام کافکا/MSK

  • ساخت خطوط لوله داده نزدیک به زمان واقعی با Kafka/MSK

این دوره برای حرفه ای هایی ایده آل است که به دنبال تسلط بر خدمات مهندسی داده AWS هستند و با اطمینان برای مصاحبه آماده می شوند. با بیش از 500 سؤال تمرینی، هر سرویس کلیدی را به طور عمیق پوشش خواهید داد و درک کاملی از نحوه ادغام آنها برای ایجاد خطوط لوله داده مقیاس پذیر و کارآمد و معماری به دست خواهید آورد