کتاب صوتی SQL Server Big Data Clusters

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره SQL Server Big Data Clusters

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Microsoft SQL Server

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معماری Big Data Clusters در SQL Server
• 2. مروری بر اجزای کلیدی SQL Server Big Data Clusters
• 3. نصب و پیکربندی SQL Server Big Data Clusters
• 4. مدیریت و نگهداری SQL Server Big Data Clusters
• 5. امنیت در SQL Server Big Data Clusters
• 6. مفاهیم کلیدی پردازش کلان داده
• 7. معرفی Apache Spark و نقش آن
• 8. معرفی Apache Hadoop و HDFS
• 9. ذخیره‌سازی داده‌ها در HDFS
• 10. کار با فایل‌های پارکت و ORC
• 11. مقدمه‌ای بر زبان SQL برای تحلیل کلان داده
• 12. Querying HDFS Data with SQL
• 13. استفاده از Spark SQL برای تحلیل داده
• 14. مفاهیم داده‌های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و بدون ساختار
• 15. چالش‌های داده‌های حجیم و متنوع
• 16. معماری‌های مبتنی بر میکروسرویس در Big Data
• 17. استفاده از Kubernetes در Big Data Clusters
• 18. استقرار Big Data Clusters با Azure Data Studio
• 19. تنظیمات اولیه Big Data Clusters
• 20. مدیریت کانتینرها در Big Data Clusters
• 21. استفاده از Docker در Big Data Clusters
• 22. مفاهیم مقیاس‌پذیری افقی و عمودی
• 23. طراحی پایگاه داده برای Big Data
• 24. مدل‌سازی داده‌ها در محیط Big Data
• 25. کار با جداول خارجی در SQL Server
• 26. یکپارچه‌سازی SQL Server با Spark
• 27. استفاده از PolyBase برای دسترسی به داده‌های خارجی
• 28. تحلیل داده‌های گراف با SQL Server Graph Database
• 29. مفاهیم داده‌کاوی و یادگیری ماشین
• 30. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در SQL Server
• 31. کار با الگوریتم‌های یادگیری ماشین در Spark
• 32. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها
• 33. انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی
• 34. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی
• 35. آموزش مدل‌های رگرسیون
• 36. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 37. مدیریت چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین
• 38. مقدمه‌ای بر پردازش جریان داده (Stream Processing)
• 39. استفاده از Spark Streaming
• 40. پردازش رویدادهای لحظه‌ای
• 41. کار با Apache Kafka
• 42. یکپارچه‌سازی Kafka با SQL Server Big Data Clusters
• 43. تکنیک‌های تجمیع و خلاصه‌سازی داده‌ها
• 44. ایجاد داشبوردهای مدیریتی
• 45. مصورسازی داده‌ها با ابزارهای BI
• 46. استفاده از Power BI برای تحلیل Big Data
• 47. طراحی گزارش‌های تعاملی
• 48. امنیت داده‌ها در Big Data Clusters
• 49. مدیریت دسترسی و مجوزها
• 50. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و در حال انتقال
• 51. پایش و ثبت وقایع امنیتی
• 52. مدیریت کاربران و نقش‌ها
• 53. پیکربندی فایروال برای Big Data Clusters
• 54. پشتیبان‌گیری و بازیابی در Big Data Clusters
• 55. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری
• 56. بازیابی از فجایع (Disaster Recovery)
• 57. بهینه‌سازی عملکرد Big Data Clusters
• 58. تنظیمات Spark برای عملکرد بهتر
• 59. بهینه‌سازی Queryها در Spark SQL
• 60. مدیریت منابع محاسباتی
• 61. مانیتورینگ عملکرد سیستم
• 62. ابزارهای پایش Big Data Clusters
• 63. عیب‌یابی در SQL Server Big Data Clusters
• 64. شناسایی و رفع مشکلات رایج
• 65. تکنیک‌های اشکال‌زدایی در Spark
• 66. کار با لاگ‌ها و پیام‌های خطا
• 67. مقدمه‌ای بر Data Lakes و Data Warehouses
• 68. تفاوت بین Data Lake و Data Warehouse
• 69. استفاده از Big Data Clusters به عنوان Data Lake
• 70. استفاده از Big Data Clusters در معماری Data Warehouse
• 71. استراتژی‌های مهاجرت داده
• 72. مدیریت فراداده (Metadata Management)
• 73. کاتالوگ داده‌ها
• 74. حاکمیت داده (Data Governance)
• 75. اصول حاکمیت داده در Big Data
• 76. مدیریت کیفیت داده‌ها
• 77. تکنیک‌های بهبود کیفیت داده‌ها
• 78. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (Business Intelligence)
• 79. نقش Big Data در هوش تجاری
• 80. کاربرد Big Data Clusters در تحلیل کسب‌وکار
• 81. تحلیل پیش‌بینی‌کننده (Predictive Analytics)
• 82. تحلیل توصیفی (Descriptive Analytics)
• 83. تحلیل تجویزی (Prescriptive Analytics)
• 84. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT)
• 85. جمع‌آوری و پردازش داده‌های IoT
• 86. کاربرد Big Data Clusters در تحلیل داده‌های IoT
• 87. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 88. کاربرد NLP در تحلیل متن
• 89. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر و ویدئو
• 90. کاربرد پردازش تصویر و ویدئو در Big Data
• 91. مدیریت کلان داده در سازمان‌ها
• 92. نقش مدیران داده
• 93. ایجاد استراتژی کلان داده
• 94. چالش‌های پیاده‌سازی Big Data Clusters
• 95. درس‌های آموخته از پروژه‌های Big Data
• 96. روندهای آینده در Big Data Clusters
• 97. امنیت در عصر کلان داده
• 98. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در Big Data
• 99. آینده تحلیل داده‌ها
• 100. ملاحظات اخلاقی در کلان داده