اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی معماری و پیاده‌سازی دریاچه داده (Data Lakehouse) با Presto در IBM

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری و پیاده‌سازی دریاچه داده (Data Lakehouse) با Presto در IBM

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و داده‌ها

موضوع میانی: مدیریت و تحلیل داده‌های کلان

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر دریاچه‌های داده و معماری آن‌ها
• 2. مفاهیم کلیدی دریاچه داده
• 3. مزایای دریاچه داده در مقایسه با انباره داده
• 4. معماری دریاچه داده در IBM
• 5. نقش Presto در اکوسیستم دریاچه داده
• 6. نصب و پیکربندی اولیه Presto
• 7. مبانی کوئری‌نویسی با Presto
• 8. انواع کانکتورهای Presto
• 9. کار با کانکتور Hive
• 10. کار با کانکتور S3
• 11. کار با کانکتور JDBC
• 12. بهینه‌سازی کوئری‌ها در Presto
• 13. تکنیک‌های پارتیشن‌بندی داده‌ها
• 14. فشرده‌سازی داده‌ها در دریاچه داده
• 15. پروتکل‌های ذخیره‌سازی داده (Parquet, ORC)
• 16. مدیریت متادیتا در دریاچه داده
• 17. نقش کاتالوگ داده
• 18. ابزارهای مدیریت کاتالوگ داده
• 19. مبانی تحلیل داده‌های کلان
• 20. مراحل تحلیل داده
• 21. شناخت و اکتشاف داده (EDA)
• 22. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها
• 23. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده
• 24. انواع داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
• 25. مدل‌سازی داده برای تحلیل
• 26. طراحی طرح‌واره (Schema) در دریاچه داده
• 27. مفاهیم انبار داده (Data Warehousing)
• 28. تفاوت دریاچه داده و انبار داده
• 29. مبانی انبار داده مدرن
• 30. معماری انبار داده ابری
• 31. مفاهیم داده‌کاوی (Data Mining)
• 32. الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل
• 33. طبقه‌بندی داده‌ها
• 34. خوشه‌بندی داده‌ها
• 35. قوانین انجمنی
• 36. پیش‌بینی مقادیر عددی
• 37. مبانی هوش تجاری (BI)
• 38. ابزارهای هوش تجاری
• 39. طراحی داشبوردهای مدیریتی
• 40. نمایش بصری داده‌ها (Data Visualization)
• 41. مفاهیم کلیدی در بصری‌سازی
• 42. انتخاب نمودار مناسب
• 43. ابزارهای بصری‌سازی داده
• 44. کار با کتابخانه‌های بصری‌سازی
• 45. مبانی حاکمیت داده (Data Governance)
• 46. اهمیت حاکمیت داده
• 47. اصول حاکمیت داده
• 48. مدیریت کیفیت داده
• 49. استانداردسازی داده‌ها
• 50. امنیت داده‌ها در دریاچه داده
• 51. مدیریت دسترسی به داده‌ها
• 52. رمزنگاری داده‌ها
• 53. ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها
• 54. قوانین و مقررات مرتبط با داده در ایران
• 55. چارچوب‌های قانونی حفاظت از داده
• 56. پیاده‌سازی امنیت در Presto
• 57. ملاحظات عملیاتی Presto
• 58. نظارت و پایش عملکرد Presto
• 59. عیب‌یابی در Presto
• 60. مقیاس‌پذیری دریاچه داده
• 61. راهکارهای مقیاس‌پذیری افقی و عمودی
• 62. مدیریت هزینه‌ها در دریاچه داده
• 63. مفاهیم Open Source در IBM
• 64. نقش جامعه متن‌باز در توسعه Presto
• 65. مشارکت در پروژه‌های متن‌باز
• 66. معماری ماژولار Presto
• 67. قابلیت توسعه Presto
• 68. کاربرد Presto در سناریوهای مختلف صنعتی
• 69. تحلیل داده‌های مالی با Presto
• 70. تحلیل داده‌های مشتریان با Presto
• 71. تحلیل داده‌های IoT با Presto
• 72. تحلیل داده‌های لاگ با Presto
• 73. کاربرد Presto در IBM Cloud
• 74. یکپارچه‌سازی Presto با سایر سرویس‌های IBM
• 75. چالش‌های پیاده‌سازی دریاچه داده
• 76. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
• 77. آینده دریاچه‌های داده
• 78. روندهای نوظهور در تحلیل داده‌های کلان
• 79. معرفی ابزارهای مشابه Presto (با رویکرد سازگار)
• 80. مقایسه Presto با Apache Spark SQL
• 81. مقایسه Presto با Apache Drill
• 82. مبانی معماری داده‌های توزیع‌شده
• 83. نکات پیشرفته در کوئری‌نویسی Presto
• 84. بهینه‌سازی پیشرفته کوئری‌ها
• 85. ملاحظات امنیتی در سطح ردیف و ستون
• 86. مدیریت چرخه حیات داده
• 87. استراتژی‌های آرشیو و حذف داده
• 88. ارزیابی عملکرد سیستم
• 89. اندازه‌گیری معیارهای کلیدی عملکرد
• 90. درس‌های آموخته از پروژه‌های Presto در IBM
• 91. پیش‌بینی آینده Presto و دریاچه‌های داده
• 92. نقش Presto در تحول دیجیتال سازمانی
• 93. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
• 94. توصیه‌های نهایی برای پیاده‌سازی موفق