, ,

کتاب آشنایی جامع با Apache Doris برای تحلیل داده‌های کلان

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 جامع با Apache Doris برای تحلیل داده‌های کلان

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و نرم‌افزارهای تخصصی

موضوع میانی: پایگاه داده و تحلیل داده‌های حجیم

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی پایگاه داده‌های تحلیلی
  • 2. معرفی Apache Doris
  • 3. معماری Apache Doris
  • 4. نصب و پیکربندی اولیه
  • 5. ساختار داده در Doris
  • 6. انواع داده پشتیبانی شده
  • 7. ایجاد جداول در Doris
  • 8. پارکتیشن‌بندی جداول
  • 9. ایندکس‌گذاری در Doris
  • 10. بهینه‌سازی کوئری‌ها
  • 11. فهمیدن کوئری پَلَن
  • 12. تنظیمات پارامترهای کوئری
  • 13. فشرده‌سازی داده‌ها
  • 14. فشرده‌سازی Column-oriented
  • 15. فشرده‌سازی Row-oriented
  • 16. فشرده‌سازی ترکیبی
  • 17. فشرده‌سازی داده‌های تاریخی
  • 18. مدیریت داده‌های حجیم
  • 19. استراتژی‌های بارگذاری داده
  • 20. بارگذاری دسته‌ای (Batch Load)
  • 21. بارگذاری جریانی (Stream Load)
  • 22. بارگذاری از طریق Kafka
  • 23. بارگذاری از طریق Flume
  • 24. بارگذاری از طریق Flink
  • 25. بارگذاری از طریق Spark
  • 26. مدیریت داده‌های زنده (Real-time)
  • 27. تکنیک‌های به‌روزرسانی داده
  • 28. حذف داده‌ها
  • 29. تغییر ساختار جداول
  • 30. نظارت بر عملکرد Doris
  • 31. مانیتورینگ منابع سیستم
  • 32. مانیتورینگ کوئری‌ها
  • 33. مانیتورینگ بارگذاری داده
  • 34. گزارش‌گیری و هشداردهی
  • 35. امنیت در Apache Doris
  • 36. مدیریت کاربران و دسترسی‌ها
  • 37. احراز هویت کاربران
  • 38. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش
  • 39. رمزگذاری داده‌ها
  • 40. پشتیبان‌گیری و بازیابی
  • 41. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری
  • 42. بازیابی داده‌ها در صورت خرابی
  • 43. مهاجرت به Apache Doris
  • 44. برنامه‌ریزی مهاجرت
  • 45. انتقال داده‌ها
  • 46. تست و اعتبارسنجی
  • 47. اتصال به ابزارهای BI
  • 48. اتصال به Tableau
  • 49. اتصال به Power BI
  • 50. اتصال به Superset
  • 51. اتصال به ابزارهای تحلیلی
  • 52. استفاده از SQL در Doris
  • 53. دستورات DDL در Doris
  • 54. دستورات DML در Doris
  • 55. توابع آماری در Doris
  • 56. توابع پنجره‌ای (Window Functions)
  • 57. بهینه‌سازی کوئری‌های پیچیده
  • 58. استفاده از CTE (Common Table Expressions)
  • 59. بهینه‌سازی JOIN ها
  • 60. استفاده از Aggregate Functions
  • 61. تحلیل سری‌های زمانی
  • 62. فیلتر کردن داده‌های زمانی
  • 63. تجمع داده‌های زمانی
  • 64. نمونه‌برداری داده‌ها
  • 65. فهمیدن الگوهای داده
  • 66. شناسایی ناهنجاری‌ها
  • 67. پیش‌بینی روندها
  • 68. تحلیل خوشه‌ای (Clustering)
  • 69. تحلیل رگرسیون
  • 70. مدل‌سازی داده‌های کلان
  • 71. مفاهیم پایگاه داده ستونی
  • 72. مزایای پایگاه داده ستونی
  • 73. مقایسه با پایگاه داده ردیفی
  • 74. مفاهیم پردازش تحلیلی آنلاین (OLAP)
  • 75. معماری MPP (Massively Parallel Processing)
  • 76. توزیع پردازش در Doris
  • 77. مقیاس‌پذیری افقی
  • 78. مدیریت کلاستر Doris
  • 79. اضافه کردن و حذف نودها
  • 80. تعادل بار در کلاستر
  • 81. عیب‌یابی کلاستر
  • 82. بهینه‌سازی مصرف حافظه
  • 83. بهینه‌سازی مصرف CPU
  • 84. مدیریت لاگ‌های سیستم
  • 85. تکنیک‌های کوئری‌نویسی بهینه
  • 86. استفاده از WHERE clause مؤثر
  • 87. نکات کلیدی برای Performance Tuning
  • 88. مدیریت داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  • 89. پشتیبانی از JSON در Doris
  • 90. پشتیبانی از XML در Doris
  • 91. تحلیل داده‌های لاگ
  • 92. تحلیل داده‌های سنسورها
  • 93. کاربرد Doris در صنعت مالی
  • 94. کاربرد Doris در تجارت الکترونیک
  • 95. کاربرد Doris در مخابرات
  • 96. کاربرد Doris در تحلیل داده‌های سلامت
  • 97. کاربرد Doris در هوش تجاری

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب آشنایی جامع با Apache Doris برای تحلیل داده‌های کلان”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا