سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیاده‌سازی Data Lake و Data Warehouse در Cloud

کتاب پیاده‌سازی Data Lake و Data Warehouse در Cloud

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 پیاده‌سازی Data Lake و Data Warehouse در Cloud

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: رایانش ابری (Cloud Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر دریاچه‌های داده و انباره‌های داده
  • 2. معماری کلان دریاچه داده
  • 3. انواع داده‌ها در دریاچه داده
  • 4. ذخیره‌سازی در دریاچه داده (Object Storage)
  • 5. مدیریت داده در دریاچه داده
  • 6. کیفیت داده در دریاچه داده
  • 7. امنیت داده در دریاچه داده
  • 8. حاکمیت داده در دریاچه داده
  • 9. معماری کلان انبار داده
  • 10. مفاهیم مدل‌سازی در انبار داده (Star Schema)
  • 11. مفاهیم مدل‌سازی در انبار داده (Snowflake Schema)
  • 12. انواع جداول در انبار داده (Fact Tables)
  • 13. انواع جداول در انبار داده (Dimension Tables)
  • 14. چرخه عمر داده در انبار داده
  • 15. ETL چیست؟
  • 16. مراحل استخراج داده (Extraction)
  • 17. مراحل تبدیل داده (Transformation)
  • 18. مراحل بارگذاری داده (Loading)
  • 19. مقدمه‌ای بر انباره‌های داده ابری
  • 20. مزایای انباره داده ابری
  • 21. معماری دریاچه انباره داده (Data Lakehouse)
  • 22. ابزارهای مدیریت دریاچه داده
  • 23. ابزارهای مدیریت انبار داده
  • 24. ابزارهای ETL/ELT در ابر
  • 25. معرفی سرویس‌های کلان داده ابری (AWS)
  • 26. معرفی سرویس‌های کلان داده ابری (Azure)
  • 27. معرفی سرویس‌های کلان داده ابری (GCP)
  • 28. استقرار دریاچه داده در AWS (S3)
  • 29. استقرار انبار داده در AWS (Redshift)
  • 30. استقرار دریاچه داده در Azure (ADLS Gen2)
  • 31. استقرار انبار داده در Azure (Synapse Analytics)
  • 32. استقرار دریاچه داده در GCP (Cloud Storage)
  • 33. استقرار انبار داده در GCP (BigQuery)
  • 34. انتخاب پلتفرم ابری مناسب
  • 35. ملاحظات امنیتی در دریاچه داده ابری
  • 36. ملاحظات امنیتی در انبار داده ابری
  • 37. مدیریت هزینه‌ها در دریاچه داده ابری
  • 38. مدیریت هزینه‌ها در انبار داده ابری
  • 39. مانیتورینگ و لاگینگ در دریاچه داده ابری
  • 40. مانیتورینگ و لاگینگ در انبار داده ابری
  • 41. استفاده از کانتینرها (Docker) در معماری داده
  • 42. استفاده از ارکستراسیون (Kubernetes) در معماری داده
  • 43. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های جریانی
  • 44. معماری پردازش داده‌های جریانی
  • 45. ابزارهای پردازش داده‌های جریانی (Kafka)
  • 46. ابزارهای پردازش داده‌های جریانی (Kinesis)
  • 47. ابزارهای پردازش داده‌های جریانی (Event Hubs)
  • 48. پردازش داده‌های جریانی با Spark Streaming
  • 49. پردازش داده‌های جریانی با Flink
  • 50. ذخیره‌سازی داده‌های جریانی
  • 51. تحلیل داده‌های جریانی
  • 52. مباحث پیشرفته در دریاچه داده
  • 53. مباحث پیشرفته در انبار داده
  • 54. بهینه‌سازی عملکرد دریاچه داده
  • 55. بهینه‌سازی عملکرد انبار داده
  • 56. خودکارسازی فرآیندهای داده
  • 57. مستندسازی معماری داده
  • 58. مدیریت تغییرات در معماری داده
  • 59. برنامه‌ریزی ظرفیت در معماری داده
  • 60. معرفی ابزارهای BI (Business Intelligence)
  • 61. اتصال ابزارهای BI به انبار داده
  • 62. ساخت داشبوردهای مدیریتی
  • 63. تحلیلگران داده و نقش آن‌ها
  • 64. دانشمندان داده و نقش آن‌ها
  • 65. مهندسان داده و نقش آن‌ها
  • 66. اخلاق در علم داده
  • 67. حریم خصوصی داده‌ها
  • 68. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
  • 69. سازگاری با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 70. ملاحظات شرعی در مدیریت داده
  • 71. قواعد فقهی در حوزه داده
  • 72. اقتصاد داده و ارزش‌گذاری آن
  • 73. مدل‌های کسب‌وکار مبتنی بر داده
  • 74. نقش داده در تحول دیجیتال
  • 75. مقاومت در برابر تغییر و مدیریت آن
  • 76. آموزش کاربران نهایی
  • 77. تست و اعتبارسنجی سیستم داده
  • 78. نگهداری و پشتیبانی سیستم داده
  • 79. بازنگری معماری داده
  • 80. سنجه‌های موفقیت پروژه داده
  • 81. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 82. پیاده‌سازی موفق دریاچه داده
  • 83. پیاده‌سازی موفق انبار داده
  • 84. چالش‌های رایج در پیاده‌سازی
  • 85. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
  • 86. نقشه راه پیاده‌سازی
  • 87. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده
  • 88. ارزیابی ریسک در پروژه‌های داده
  • 89. مدیریت ذینفعان در پروژه‌های داده
  • 90. استراتژی داده سازمان
  • 91. داده‌کاوی در دریاچه داده
  • 92. تحلیل پیش‌بینانه در انبار داده
  • 93. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در معماری داده
  • 94. کاربرد داده در بهبود فرآیندهای سازمانی
  • 95. داده باز و اشتراک‌گذاری آن
  • 96. پایداری در معماری داده
  • 97. تکامل معماری داده
  • 98. معیارهای انتخاب ابزار مناسب
  • 99. آینده دریاچه‌های داده و انباره‌های داده
  • 100. مدیریت داده‌های غیرساختاریافته

📚 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.