سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی و پیاده‌سازی دریاچه داده در ابر با استفاده از دیتابریکس و AWS

کتاب طراحی و پیاده‌سازی دریاچه داده در ابر با استفاده از دیتابریکس و AWS

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 طراحی و پیاده‌سازی دریاچه داده در ابر با استفاده از دیتابریکس و AWS

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مهندسی داده

موضوع میانی: مدیریت و تحلیل داده‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر دریاچه‌های داده در ابر
  • 2. اصول طراحی دریاچه داده
  • 3. انتخاب پلتفرم ابری مناسب (AWS)
  • 4. معرفی دیتابریکس (Databricks)
  • 5. معماری دریاچه داده در AWS
  • 6. ذخیره‌سازی داده در AWS S3
  • 7. مدل‌سازی داده در دریاچه داده
  • 8. ساختار فایل و فرمت‌ها (Parquet, Delta Lake)
  • 9. مفاهیم اولیه Delta Lake
  • 10. مزایای Delta Lake برای دریاچه داده
  • 11. انتقال داده به دریاچه داده (Ingestion)
  • 12. روش‌های ورود داده دسته‌ای (Batch Ingestion)
  • 13. روش‌های ورود داده جریانی (Streaming Ingestion)
  • 14. استفاده از AWS Glue برای ETL
  • 15. کار با جداول در Delta Lake
  • 16. تغییرات داده و Time Travel در Delta Lake
  • 17. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی در Delta Lake
  • 18. فشرده‌سازی و پارتیشن‌بندی داده
  • 19. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 20. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های بزرگ
  • 21. چارچوب‌های پردازش توزیع‌شده (Spark)
  • 22. کار با Apache Spark در دیتابریکس
  • 23. ساختار Notebook در دیتابریکس
  • 24. دستورات SQL در دیتابریکس
  • 25. زبان پایتون در دیتابریکس
  • 26. تحلیل داده با Spark SQL
  • 27. تحلیل داده با PySpark
  • 28. مقدمه‌ای بر مهندسی داده
  • 29. پاکسازی و پیش‌پردازش داده
  • 30. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
  • 31. تکنیک‌های نرمال‌سازی داده
  • 32. استانداردسازی داده‌ها
  • 33. اعتبارسنجی کیفیت داده
  • 34. مانیتورینگ کیفیت داده
  • 35. مدیریت چرخه عمر داده
  • 36. امنیت در دریاچه داده
  • 37. اصول امنیتی در AWS
  • 38. مدیریت دسترسی در AWS IAM
  • 39. امنیت داده در S3
  • 40. رمزنگاری داده در S3
  • 41. امنیت در دیتابریکس
  • 42. کنترل دسترسی در دیتابریکس
  • 43. مدیریت متادیتا (Metadata Management)
  • 44. کاتالوگ داده (Data Catalog)
  • 45. اهمیت کاتالوگ داده
  • 46. استفاده از AWS Glue Data Catalog
  • 47. ادغام کاتالوگ دیتابریکس و AWS Glue
  • 48. حاکمیت داده (Data Governance)
  • 49. اصول حاکمیت داده
  • 50. پیاده‌سازی حاکمیت داده
  • 51. مدیریت ریسک داده
  • 52. ملاحظات انطباق با مقررات (قوانین داخلی)
  • 53. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 54. ملاحظات اخلاقی در مدیریت داده
  • 55. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های ابری
  • 56. ابزارهای تحلیل داده در AWS
  • 57. استفاده از Amazon Athena
  • 58. استفاده از Amazon Redshift
  • 59. ادغام دیتابریکس با ابزارهای BI
  • 60. مصورسازی داده‌ها (Data Visualization)
  • 61. اصول مصورسازی داده
  • 62. ابزارهای مصورسازی (مانند Tableau، Power BI)
  • 63. کار با ابزارهای BI در AWS
  • 64. ساخت داشبوردهای مدیریتی
  • 65. تحلیل داده‌های جریانی
  • 66. پردازش زنده داده‌ها (Real-time Processing)
  • 67. استفاده از Spark Streaming
  • 68. کار با Kafka و Kinesis
  • 69. پایپ‌لاین‌های داده (Data Pipelines)
  • 70. طراحی پایپ‌لاین‌های ETL/ELT
  • 71. اتوماسیون پایپ‌لاین‌های داده
  • 72. مدیریت وظایف (Job Scheduling)
  • 73. استفاده از Databricks Jobs
  • 74. استفاده از AWS Step Functions
  • 75. بهینه‌سازی عملکرد دریاچه داده
  • 76. نظارت بر عملکرد دریاچه داده
  • 77. ابزارهای مانیتورینگ AWS
  • 78. بهینه‌سازی هزینه‌ها در ابر
  • 79. مدیریت هزینه‌های AWS
  • 80. مدیریت هزینه‌های دیتابریکس
  • 81. راهکارهای کاهش هزینه
  • 82. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در دریاچه داده
  • 83. آماده‌سازی داده برای یادگیری ماشین
  • 84. استفاده از MLflow در دیتابریکس
  • 85. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 86. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 87. نظارت بر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 88. مقدمه‌ای بر مهندسی داده مدرن
  • 89. معماری‌های داده نوین
  • 90. تکامل دریاچه داده به Data Lakehouse
  • 91. مزایای رویکرد Lakehouse
  • 92. جمع‌بندی و آینده دریاچه‌های داده
  • 93. کاربردهای صنعتی دریاچه‌های داده
  • 94. مطالعات موردی موفق
  • 95. چالش‌های پیاده‌سازی دریاچه داده
  • 96. بهترین شیوه‌ها در طراحی و پیاده‌سازی
  • 97. روندها و نوآوری‌های آینده
  • 98. ملاحظات امنیتی پیشرفته
  • 99. مدیریت داده‌های حجیم و متغیر
  • 100. اهمیت داده‌های تمیز و قابل اعتماد

📚 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.