اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای تحلیل کلان‌داده با استفاده از Amazon EMR و Hive در محیط‌های ابری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای تحلیل کلان‌داده با استفاده از Amazon EMR و Hive در محیط‌های ابری

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل کلان‌داده (Big Data Analytics)

موضوع میانی: پردازش توزیع‌شده و تحلیل متون حجیم (Text Mining & Distributed Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری سرویس‌های AWS
• 2. آشنایی با مفاهیم کلان‌داده و پردازش توزیع‌شده
• 3. معرفی اکوسیستم Hadoop و نقش آن در تحلیل داده
• 4. مبانی کار با Amazon EMR و راه‌اندازی کلاستر
• 5. مدیریت منابع و پیکربندی گره‌های پردازشی در EMR
• 6. آشنایی با زبان پرس‌وجوی Hive و معماری آن
• 7. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای کار با Hive
• 8. ساختار داده‌ها در Hive و تفاوت جداول مدیریت‌شده و خارجی
• 9. مدیریت انواع فایل‌ها و فرمت‌های ذخیره‌سازی داده
• 10. نحوه انتقال داده به سرویس S3 برای پردازش‌های توزیع‌شده
• 11. مبانی کار با دستورات HiveQL برای تحلیل داده
• 12. توابع داخلی و عملیات تجمعی در Hive
• 13. کار با داده‌های متنی و استخراج الگوهای زبانی
• 14. مدیریت جداول پارتیشن‌بندی شده برای بهینه‌سازی پرس‌وجوها
• 15. استفاده از فرمت‌های فشرده‌سازی برای کاهش هزینه‌های ذخیره‌سازی
• 16. تحلیل متون حجیم و مفاهیم N-gram
• 17. پیش‌پردازش داده‌های متنی جهت تحلیل‌های آماری
• 18. پیاده‌سازی کوئری‌های پیچیده روی داده‌های حجیم متنی
• 19. استفاده از UDF یا توابع تعریف‌شده توسط کاربر در Hive
• 20. اتصال ابزارهای BI به Amazon EMR برای مصورسازی داده
• 21. امنیت در محیط‌های ابری و مدیریت دسترسی‌ها در AWS
• 22. مانیتورینگ و عیب‌یابی کلاسترهای EMR در محیط تولید
• 23. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی مصرف منابع در پردازش‌های ابری
• 24. خودکارسازی فرایند تحلیل با استفاده از اسکریپت‌های مدیریت کلاستر
• 25. مطالعه موردی تحلیل روند کلمات در مجموعه داده‌های متنی
• 26. استفاده از Amazon Athena به عنوان جایگزین در تحلیل‌های سریع
• 27. یکپارچه‌سازی Hive با سایر سرویس‌های تحلیل داده در AWS
• 28. چالش‌های مقیاس‌پذیری در پردازش متن‌های حجیم
• 29. بهینه‌سازی عملکرد پرس‌وجوها با تنظیم پارامترهای MapReduce
• 30. استفاده از ابزارهای گزارش‌گیری برای خروجی‌های تحلیل داده
• 31. بررسی امنیت داده‌های سازمانی در چارچوب قوانین داخلی
• 32. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها در معماری ابری
• 33. ملاحظات اخلاقی و حقوقی در پردازش داده‌های کلان
• 34. ارائه گزارش نهایی و مستندسازی نتایج تحلیل کلان‌داده