اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای کاربردی تحلیل داده‌های حجیم با سرویس Amazon Athena در بستر رایانش ابری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی تحلیل داده‌های حجیم با سرویس Amazon Athena در بستر رایانش ابری

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

موضوع میانی: پردازش و کوئری‌نویسی در محیط‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه رایانش ابری و جایگاه تحلیل داده‌های حجیم
• 2. معرفی سرویس Amazon Athena و مزایای استفاده از آن
• 3. آشنایی با معماری سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری AWS S3
• 4. نحوه مدیریت و سازماندهی داده‌ها در مخازن S3
• 5. پیکربندی دسترسی‌های امنیتی و مدیریت کاربران در محیط ابری
• 6. مبانی کار با زبان SQL در محیط‌های توزیع‌شده
• 7. ساختار جداول و فرمت‌های ذخیره‌سازی داده‌ها
• 8. آشنایی با فرمت‌های داده‌ای بهینه مانند Parquet و ORC
• 9. نحوه تعریف جداول در Athena با استفاده از DDL
• 10. به‌کارگیری متاتورها و مدیریت پایگاه داده در Glue Data Catalog
• 11. اصول نوشتن کوئری‌های SELECT برای تحلیل داده‌ها
• 12. استفاده از توابع تجمعی و گروه‌بندی داده‌ها در مقیاس بالا
• 13. کار با توابع کار با رشته‌ها و تاریخ در Athena
• 14. مدیریت داده‌های حجیم با استفاده از شرط‌های فیلترینگ پیشرفته
• 15. تکنیک‌های اتصال جداول Join در محیط‌های داده‌ای حجیم
• 16. استفاده از توابع پنجره‌ای Window Functions برای تحلیل‌های زمانی
• 17. بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها با استفاده از Partitioning
• 18. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده‌ها برای کاهش هزینه‌ها و افزایش سرعت
• 19. نحوه کار با داده‌های تو در تو JSON در جداول Athena
• 20. استفاده از Views برای ساده‌سازی کوئری‌های پیچیده
• 21. تجسم داده‌ها و اتصال Athena به ابزارهای هوش تجاری
• 22. بررسی مفاهیم هزینه‌یابی و مدیریت منابع در پردازش ابری
• 23. عیب‌یابی کوئری‌های ناموفق و تحلیل لاگ‌های اجرا
• 24. امنیت داده‌ها و رمزنگاری در هنگام ذخیره‌سازی و پردازش
• 25. پیاده‌سازی استانداردهای حریم خصوصی در تحلیل داده‌ها
• 26. تلفیق داده‌های توزیع‌شده از منابع مختلف در یک کوئری واحد
• 27. استفاده از قابلیت‌های پیشرفته کار با فایل‌های فشرده
• 28. نکات کلیدی در مدیریت چرخه‌ی حیات داده‌ها در فضای ابری
• 29. بهینه‌سازی کوئری‌های سنگین برای کاهش زمان پاسخ‌دهی
• 30. ارائه گزارش‌های تحلیلی مبتنی بر داده‌های پردازش‌شده
• 31. جمع‌بندی و استراتژی‌های پیشرفته در تحلیل داده‌های ابری