اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی Presto: ابزاری قدرتمند برای کاوش و تحلیل داده در دریاچه داده (Lakehouse)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Presto: ابزاری قدرتمند برای کاوش و تحلیل داده در دریاچه داده (Lakehouse)

موضوع کلی: علم داده و مهندسی داده

موضوع میانی: مدیریت و پردازش داده‌های کلان (Big Data)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر علم داده و مهندسی داده
• 2. مبانی پایگاه داده و انبار داده
• 3. معرفی دریاچه داده (Data Lake)
• 4. معماری دریاچه داده
• 5. مزایای دریاچه داده
• 6. چالش های دریاچه داده
• 7. معرفی Presto
• 8. تاریخچه و هدف Presto
• 9. معماری Presto
• 10. اجزای اصلی Presto: Coordinator و Worker
• 11. نصب و پیکربندی Presto
• 12. پیش نیازهای نصب Presto
• 13. نصب Presto بر روی سیستم های توزیع شده
• 14. پیکربندی اولیه Presto
• 15. اتصال Presto به منابع داده
• 16. معرفی اتصالات Presto (Connectors)
• 17. اتصال به Hive
• 18. اتصال به HDFS
• 19. اتصال به پایگاه داده های رابطه‌ای (مانند PostgreSQL, MySQL)
• 20. پیکربندی اتصالات Presto
• 21. پرس و جو (Querying) در Presto
• 22. نحو SQL در Presto
• 23. عملیات پایه SELECT
• 24. فیلتر کردن داده ها با WHERE
• 25. مرتب سازی نتایج با ORDER BY
• 26. گروه بندی داده ها با GROUP BY
• 27. توابع تجمیعی (Aggregate Functions)
• 28. استفاده از JOIN ها در Presto
• 29. انواع JOIN ها (INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER)
• 30. بهینه سازی پرس و جوها در Presto
• 31. شاخص گذاری (Indexing) در Presto
• 32. تکنیک های پارتیشن بندی (Partitioning)
• 33. استفاده از Caching
• 34. نظارت بر عملکرد Presto
• 35. مانیتورینگ پرس و جوها
• 36. تحلیل لاگ های Presto
• 37. تنظیم پارامترهای Presto برای عملکرد بهتر
• 38. مدیریت داده در دریاچه داده با Presto
• 39. عملیات DDL (CREATE, ALTER, DROP)
• 40. عملیات DML (INSERT, UPDATE, DELETE) - با احتیاط و چارچوب مجاز
• 41. مدیریت Metadata در دریاچه داده
• 42. یکپارچه سازی داده ها با Presto
• 43. استفاده از Presto برای ETL/ELT
• 44. جریان های کاری داده (Data Pipelines)
• 45. امنیت در Presto
• 46. احراز هویت (Authentication)
• 47. مجوزدهی (Authorization)
• 48. رمزنگاری داده ها
• 49. کاربرد Presto در سناریوهای واقعی
• 50. تحلیل داده های کلان سازمانی
• 51. گزارش دهی و داشبورد سازی
• 52. کشف داده (Data Discovery)
• 53. یادگیری ماشین با Presto
• 54. داده کاوی و تحلیل اکتشافی
• 55. Presto و مفاهیم Data Warehouse مدرن
• 56. مقایسه Presto با ابزارهای مشابه (مانند Spark SQL, Hive)
• 57. Presto و معماری Lakehouse
• 58. امنیت و حاکمیت داده در Lakehouse
• 59. مدیریت داده های نیمه ساختاریافته و بدون ساختار
• 60. استفاده از Presto در اکوسیستم Hadoop
• 61. Presto و ابزارهای مدیریت داده کلان
• 62. پیکربندی پیشرفته Presto
• 63. بهینه سازی های خاص برای انواع داده
• 64. مدیریت منابع در Presto
• 65. تکنیک های پیشرفته پرس و جو
• 66. استفاده از UDF ها (User Defined Functions)
• 67. پشتیبانی از فرمت های مختلف داده (Parquet, ORC, Avro)
• 68. Presto و استانداردهای داده باز
• 69. مدیریت خطا و بازیابی در Presto
• 70. مراحل توسعه و استقرار پرس و جوها
• 71. تست پرس و جوها
• 72. مستند سازی پرس و جوها
• 73. آموزش پیشرفته Presto
• 74. نکات و ترفندهای کاربردی
• 75. بهترین شیوه ها در استفاده از Presto
• 76. آینده Presto و تحولات در حوزه داده
• 77. مباحث پیشرفته در مهندسی داده
• 78. مدیریت چرخه عمر داده (Data Lifecycle Management)
• 79. حاکمیت داده (Data Governance)
• 80. کیفیت داده (Data Quality)
• 81. امنیت داده در مقیاس کلان
• 82. اصول اخلاقی در علم داده
• 83. حفظ حریم خصوصی داده ها
• 84. کاربرد Presto در صنعت مالی (مطابق مقررات)
• 85. کاربرد Presto در بخش دولتی (مطابق مقررات)
• 86. کاربرد Presto در کسب و کارهای آنلاین (مطابق مقررات)
• 87. مطالعات موردی موفقیت آمیز Presto
• 88. چالش های عملی در پیاده سازی Presto
• 89. یادگیری مستمر در حوزه داده
• 90. نقش Presto در تحول دیجیتال
• 91. ساخت Data Lakehouse با Presto
• 92. مدیریت داده های زمانی (Time Series Data)
• 93. تحلیل داده های مکانی (Geospatial Data)
• 94. استفاده از Presto برای داده های IoT
• 95. مقایسه معماری های مختلف دریاچه داده
• 96. اهمیت داده پاک و سازمان یافته
• 97. نقش Presto در تصمیم گیری های سازمانی
• 98. بررسی امنیت در لایه های مختلف Presto
• 99. ملاحظات فنی و مهندسی در Presto
• 100. آینده شغلی در حوزه مهندسی داده