سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب آشنایی با انباره داده کلان و پردازش در Amazon Redshift

کتاب آشنایی با انباره داده کلان و پردازش در Amazon Redshift

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آشنایی با انباره داده کلان و پردازش در Amazon Redshift

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم کامپیوتر

موضوع میانی: پایگاه داده و سیستم‌های اطلاعاتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر انباره داده کلان
  • 2. مفاهیم کلیدی انباره داده
  • 3. معماری انباره داده کلان
  • 4. تفاوت انباره داده و پایگاه داده عملیاتی
  • 5. کاربرد انباره داده در کسب و کار
  • 6. آشنایی با Amazon Redshift
  • 7. مزایای Amazon Redshift
  • 8. نمای کلی خدمات Redshift
  • 9. مراحل اولیه راه‌اندازی Redshift
  • 10. ایجاد یک خوشه Redshift
  • 11. پیکربندی خوشه Redshift
  • 12. اتصال به خوشه Redshift
  • 13. مفاهیم داده ستونی (Columnar Storage)
  • 14. مزایای ذخیره‌سازی ستونی
  • 15. کاربرد ذخیره‌سازی ستونی در Redshift
  • 16. طراحی اسکیمای پایگاه داده در Redshift
  • 17. انتخاب نوع داده مناسب
  • 18. تکنیک‌های پارتیشن‌بندی جدول
  • 19. مزایای پارتیشن‌بندی
  • 20. نحوه پیاده‌سازی پارتیشن‌بندی
  • 21. مرتب‌سازی داده‌ها در Redshift
  • 22. اهمیت مرتب‌سازی داده‌ها
  • 23. انتخاب کلید مرتب‌سازی مناسب
  • 24. نحوه پیاده‌سازی مرتب‌سازی
  • 25. فشرده‌سازی داده‌ها در Redshift
  • 26. انواع الگوریتم‌های فشرده‌سازی
  • 27. انتخاب الگوریتم فشرده‌سازی مناسب
  • 28. نحوه پیاده‌سازی فشرده‌سازی
  • 29. بارگذاری داده‌ها در Redshift
  • 30. روش‌های بارگذاری داده
  • 31. استفاده از AWS Data Pipeline
  • 32. استفاده از AWS Glue
  • 33. استفاده از COPY Command
  • 34. بهینه‌سازی فرآیند بارگذاری داده
  • 35. پرس‌وجو (Query) در Redshift
  • 36. نوشتن پرس‌وجوهای کارآمد
  • 37. استفاده از SQL استاندارد
  • 38. توابع و اپراتورهای Redshift
  • 39. بهینه‌سازی پرس‌وجوها
  • 40. تجزیه و تحلیل برنامه پرس‌وجو (Query Plan)
  • 41. شناسایی گلوگاه‌ها در پرس‌وجوها
  • 42. نکات پیشرفته در نوشتن پرس‌وجو
  • 43. مفاهیم فاکتور توزیع (Distribution Factor)
  • 44. انواع فاکتور توزیع (ALL, KEY, EVEN)
  • 45. انتخاب استراتژی توزیع مناسب
  • 46. تأثیر توزیع بر عملکرد پرس‌وجو
  • 47. مدیریت کار (Workload Management - WLM)
  • 48. پیکربندی صف‌های WLM
  • 49. تعیین اولویت پرس‌وجوها
  • 50. نظارت بر اجرای پرس‌وجوها
  • 51. امنیت در Amazon Redshift
  • 52. مدیریت دسترسی کاربران
  • 53. استفاده از IAM برای احراز هویت
  • 54. رمزنگاری داده‌ها در Redshift
  • 55. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها
  • 56. تنظیمات پشتیبان‌گیری خودکار
  • 57. فرآیند بازیابی داده‌ها
  • 58. نظارت و نگهداری خوشه
  • 59. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)
  • 60. ابزارهای نظارتی Redshift
  • 61. بهینه‌سازی مداوم عملکرد
  • 62. مدیریت هزینه‌ها در Redshift
  • 63. انتخاب نوع خوشه مناسب
  • 64. مقیاس‌پذیری خوشه Redshift
  • 65. استراتژی‌های کاهش هزینه
  • 66. یکپارچه‌سازی Redshift با سایر خدمات AWS
  • 67. استفاده از Amazon S3
  • 68. استفاده از Amazon EMR
  • 69. استفاده از Amazon QuickSight
  • 70. تجزیه و تحلیل داده‌های کلان
  • 71. کاربرد Redshift در هوش تجاری
  • 72. ساخت داشبوردهای مدیریتی
  • 73. گزارش‌گیری و تحلیل روندها
  • 74. مفاهیم داده‌کاوی در Redshift
  • 75. استفاده از توابع آماری
  • 76. تحلیل رگرسیون در Redshift
  • 77. خوشه‌بندی داده‌ها
  • 78. پیش‌بینی در Redshift
  • 79. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در Redshift
  • 80. استفاده از Redshift ML
  • 81. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 82. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 83. کاربردهای عملی Redshift در صنایع مختلف
  • 84. تجزیه و تحلیل داده‌های مشتریان
  • 85. تحلیل داده‌های مالی
  • 86. تحلیل داده‌های زنجیره تأمین
  • 87. تحلیل داده‌های بازاریابی
  • 88. ملاحظات قانونی و انطباق در پردازش داده
  • 89. اصول حفاظت از داده‌ها
  • 90. مقررات مربوط به داده‌های حساس
  • 91. استانداردهای امنیتی داده‌ها
  • 92. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
  • 93. آینده انباره داده کلان
  • 94. روندهای نوظهور در صنعت
  • 95. نقش هوش مصنوعی در انباره داده
  • 96. چالش‌های آینده
  • 97. جمع‌بندی و آمادگی برای گام‌های بعدی
  • 98. مرور مفاهیم کلیدی
  • 99. منابع بیشتر برای مطالعه
  • 100. پرسش‌های متداول

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.