اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل داده‌های حجیم با آمازون آتنا (Amazon Athena)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های حجیم با آمازون آتنا (Amazon Athena)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم کامپیوتر

موضوع میانی: پایگاه داده و تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با تحلیل داده‌های حجیم
• 2. مبانی پایگاه داده رابطه‌ای
• 3. مبانی پایگاه داده NoSQL
• 4. مفهوم داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار
• 5. معرفی آمازون وب سرویسز (AWS)
• 6. آشنایی با سرویس‌های AWS مرتبط با داده
• 7. مفهوم انبار داده (Data Warehouse)
• 8. مفهوم دریاچه داده (Data Lake)
• 9. معرفی آمازون آتنا
• 10. مزایای استفاده از آمازون آتنا
• 11. معماری آمازون آتنا
• 12. نحوه اتصال آمازون آتنا به منابع داده
• 13. فرمت‌های داده پشتیبانی شده در آتنا
• 14. کار با داده‌های CSV در آتنا
• 15. کار با داده‌های JSON در آتنا
• 16. کار با داده‌های Parquet در آتنا
• 17. کار با داده‌های ORC در آتنا
• 18. کار با داده‌های Avro در آتنا
• 19. کار با داده‌های XML در آتنا
• 20. ایجاد جداول در آمازون آتنا
• 21. تعریف اسکیمای جداول
• 22. مدیریت جداول در آتنا
• 23. پرس‌وجو از داده‌ها با SQL
• 24. دستور SELECT در آتنا
• 25. دستور WHERE در آتنا
• 26. دستور GROUP BY در آتنا
• 27. دستور ORDER BY در آتنا
• 28. دستور LIMIT در آتنا
• 29. توابع تجمعی (Aggregate Functions)
• 30. توابع رشته‌ای (String Functions)
• 31. توابع تاریخ و زمان (Date and Time Functions)
• 32. توابع عددی (Numeric Functions)
• 33. توابع شرطی (Conditional Functions)
• 34. استفاده از زیرپرس‌وجوها (Subqueries)
• 35. اتصال جداول (JOINs)
• 36. انواع JOIN در آتنا
• 37. کار با داده‌های بزرگ در آتنا
• 38. بهینه‌سازی پرس‌وجوها در آتنا
• 39. شاخص‌گذاری (Indexing) در آتنا
• 40. فشرده‌سازی داده‌ها (Data Compression)
• 41. پارتیشن‌بندی داده‌ها (Data Partitioning)
• 42. کار با داده‌های پارتیشن‌بندی شده
• 43. مفهوم داده‌های نمونه (Sampled Data)
• 44. استفاده از داده‌های نمونه در آتنا
• 45. مدیریت هزینه‌ها در آمازون آتنا
• 46. مانیتورینگ استفاده از آتنا
• 47. لاگ‌برداری (Logging) در آتنا
• 48. امنیت در آمازون آتنا
• 49. مدیریت دسترسی‌ها با IAM
• 50. رمزگذاری داده‌ها در آتنا
• 51. کار با AWS Glue برای کاتالوگ داده
• 52. ایجاد جداول با AWS Glue
• 53. کشف خودکار اسکیمای داده
• 54. پایپ‌لاین‌های داده با AWS Glue
• 55. ادغام آتنا با سرویس‌های دیگر AWS
• 56. آشنایی با Amazon S3
• 57. ذخیره‌سازی داده در S3 برای آتنا
• 58. کار با داده‌های متنی در S3
• 59. کار با فایل‌های باینری در S3
• 60. استفاده از S3 Select با آتنا
• 61. آشنایی با Amazon EMR
• 62. پردازش داده‌های حجیم با EMR
• 63. ادغام EMR و آتنا
• 64. کار با Apache Spark در EMR
• 65. کار با Apache Hive در EMR
• 66. تجزیه و تحلیل داده‌های لاگ
• 67. تجزیه و تحلیل داده‌های ترافیک وب
• 68. تجزیه و تحلیل داده‌های فروش
• 69. تجزیه و تحلیل داده‌های مشتریان
• 70. مفاهیم اولیه هوش تجاری (BI)
• 71. ابزارهای تجسم داده (Data Visualization)
• 72. ادغام آتنا با ابزارهای BI
• 73. مصورسازی داده با Amazon QuickSight
• 74. ساخت داشبوردهای تعاملی
• 75. تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
• 76. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین (ML)
• 77. استفاده از آتنا در پروژه‌های ML
• 78. آماده‌سازی داده برای مدل‌های ML
• 79. مفاهیم داده‌کاوی (Data Mining)
• 80. شناسایی الگوها در داده‌ها
• 81. خوشه‌بندی داده‌ها (Clustering)
• 82. طبقه‌بندی داده‌ها (Classification)
• 83. پیش‌بینی روندها (Trend Prediction)
• 84. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
• 85. استراتژی‌های آرشیو داده
• 86. قوانین نگهداری داده‌ها
• 87. انطباق با مقررات حفاظت از داده
• 88. آشنایی با مفاهیم حاکمیت داده (Data Governance)
• 89. اهمیت کیفیت داده‌ها
• 90. روش‌های بهبود کیفیت داده
• 91. مدیریت داده‌های حساس
• 92. حفاظت از اطلاعات شخصی (PII)
• 93. ملاحظات امنیتی در تحلیل داده
• 94. آشنایی با اصول معماری داده مدرن
• 95. نقش آتنا در معماری داده مدرن
• 96. مباحث پیشرفته در آتنا
• 97. بهینه‌سازی عملکرد پرس‌وجوهای پیچیده
• 98. کار با داده‌های مکانی (Geospatial Data)
• 99. توابع مکانی در آتنا
• 100. مطالعات موردی (Case Studies) در تحلیل داده