لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش متدولوژی DataOps (عملیات داده)
- آخرین آپدیت
دانلود DataOps Methodology
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
گارتنر DataOps را به عنوان «یک روش مدیریت مشارکتی دادهها با تمرکز بر بهبود ارتباطات، یکپارچهسازی و اتوماسیون جریانهای داده بین مدیران و مصرفکنندگان داده در سراسر یک سازمان» تعریف میکند. همانند DevOps، متدولوژی DataOps یک دکترین صلب نیست، بلکه روشی مبتنی بر اصول است که بر نحوه ارائه و بهروزرسانی دادهها برای پاسخگویی به نیازات مصرفکنندگان داده در سازمان تأثیر میگذارد.
متدولوژی DataOps به گونهای طراحی شده است تا سازمانها را قادر سازد از یک فرآیند تکرارپذیر برای ساخت و استقرار خطوط لوله تحلیل و داده (Data Pipelines) استفاده کنند. با پیروی از شیوههای حاکمیت داده و مدیریت مدل، سازمانها میتوانند دادههای سازمانی با کیفیت بالا را برای فعالسازی هوش مصنوعی (AI) ارائه دهند. اجرای موفقیتآمیز این متدولوژی به سازمان اجازه میدهد تا دادهها را بشناسد، به آنها اعتماد کند و از آنها برای خلق ارزش استفاده نماید.
در دوره متدولوژی DataOps، شما بهترین روشها برای تعریف یک چارچوب تکرارپذیر و کسبوکارمحور جهت ارائه دادههای قابل اعتماد را خواهید آموخت. این دوره بخشی از تخصص مهندسی داده است که مهارتهای بنیادی مورد نیاز برای تبدیل شدن به یک مهندس داده را در اختیار فراگیران قرار میدهد.
سرفصل ها و درس ها
استقرار DataOps: آمادهسازی برای عملیات
Establish DataOps - Prepare for operation
معرفی متدولوژی DataOps
Introducing the DataOps Methodology
مراحل متدولوژی DataOps
DataOps Methodology Phases
ساختار دوره و اهداف یادگیری
Course Structure and Learning Objectives
مطالعه موردی DataOps
DataOps Case Study
معرفی نردبان هوش مصنوعی و قابلیتهای DataOps
Introduction to AI Ladder and DataOps Capabilities
نمای کلی استراتژی داده
Data Strategy Overview
ملاحظات استراتژی داده
Data Strategy Considerations
مطالعه موردی استراتژی داده
Data Strategy Case Study
معرفی استقرار تیم
Establish Team Introduction
نقشها و مسئولیتهای تیمی
Team Roles and Responsibility
ساختار سازمانی تیم
Team Organizational Structure
استقرار DataOps: بهینهسازی برای عملیات
Establish DataOps – Optimize for operation
زنجیره ابزارهای DataOps چیست؟
What is DataOps Toolchain?
کاربرد زنجیره ابزارهای DataOps در عمل
DataOps Toolchain in Practice
معرفی استقرار خط مبنا (Baseline)
Establish Baseline Introduction
مدلها و استانداردهای عملیاتی
Models and Operating Standards
واژهنامه و کاتالوگ
Glossary and Catalog
سیاستها و قوانین
Policies and Rules
اندازهگیری ارزش کسبوکار
Measuring Business Value
تعریف شاخصهای کلیدی عملکرد (KPI) وظایف داده
Defining Data Task KPIs
اولویتبندی وظایف داده
Prioritizing a Data Task
پیکربندی اسپرینتهای داده
Configuring Data Sprints
تکرار DataOps: شناخت دادهها
Iterate DataOps - Know your data
کشف (Discover)
Discover
دستهبندی (Classify)
Classify
تکرار DataOps: اعتماد به دادهها
Iterate DataOps – Trust your data
کیفیت داده چیست؟
What is Data Quality?
چارچوب کیفیت دادهها
Data Quality Framework
مدیریت سیاستها
Manage Policies
تکرار DataOps: استفاده از دادهها
Iterate DataOps – Use your data
سلفسرویس (Self Service)
Self Service
ملاحظات جابجایی و یکپارچهسازی دادهها
Data Movement and Integration Considerations
جابجایی و یکپارچهسازی دادهها در عمل
Data Movement and Integration in Practice
نمایش نظرات