اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای جامع مدیریت و پردازش داده‌های حجیم با استفاده از Amazon EMR

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع مدیریت و پردازش داده‌های حجیم با استفاده از Amazon EMR

موضوع کلی: علوم داده و پردازش ابری

موضوع میانی: تحلیل کلان‌داده‌ها با زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و مفاهیم کلان‌داده
• 2. معرفی پلتفرم Amazon EMR و کاربردهای آن در تحلیل داده
• 3. آشنایی با معماری خوشه‌های پردازشی در محیط ابری
• 4. پیکربندی حساب کاربری و تنظیمات اولیه در کنسول مدیریت
• 5. اصول ذخیره‌سازی داده‌ها در سرویس S3 برای پردازش‌های توزیع‌شده
• 6. آشنایی با مفاهیم پایه Hadoop و اکوسیستم پردازش داده
• 7. معرفی چارچوب Apache Spark و مزایای آن در تحلیل داده‌های حجیم
• 8. ایجاد و راه‌اندازی اولین خوشه پردازشی در محیط Amazon EMR
• 9. مدیریت منابع و تخصیص حافظه در خوشه‌های پردازشی
• 10. کار با رابط خط فرمان برای مدیریت خوشه‌ها
• 11. نحوه بارگذاری داده‌های خام به محیط پردازشی ابری
• 12. آشنایی با فرمت‌های ذخیره‌سازی بهینه داده مانند Parquet و ORC
• 13. اجرای پرس‌وجوهای SQL با استفاده از Presto در محیط ابری
• 14. پردازش دسته‌ای داده‌ها با استفاده از Apache Spark
• 15. مدیریت کارها و زمان‌بندی اجرای پردازش‌ها
• 16. استفاده از نوت‌بوک‌های Jupyter برای تحلیل تعاملی داده‌ها
• 17. مانیتورینگ و مشاهده لاگ‌های سیستم برای عیب‌یابی پردازش‌ها
• 18. بهینه‌سازی عملکرد الگوریتم‌های پردازشی در مقیاس بزرگ
• 19. مدیریت هزینه‌ها و انتخاب بهینه نوع نمونه‌های پردازشی
• 20. پیکربندی مقیاس‌پذیری خودکار برای مدیریت بارهای کاری متغیر
• 21. یکپارچه‌سازی Amazon EMR با سرویس‌های تحلیل داده دیگر
• 22. استفاده از پایگاه داده‌های Hive برای سازماندهی کلان‌داده‌ها
• 23. اجرای تحلیل‌های بلادرنگ با استفاده از Spark Streaming
• 24. مدیریت خطاها و پایداری در خوشه‌های توزیع‌شده
• 25. بررسی متدولوژی‌های پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های حجیم
• 26. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی داده در کنار پردازش ابری
• 27. طراحی خط لوله انتقال و پردازش داده‌ها
• 28. بررسی الگوهای طراحی برای پردازش‌های توزیع‌شده
• 29. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده‌ها برای کاهش هزینه‌های انتقال
• 30. امنیت شبکه و کنترل دسترسی در محیط‌های ابری خصوصی
• 31. مدیریت نسخه‌های نرم‌افزاری و به‌روزرسانی زیرساخت‌های EMR
• 32. استفاده از اسکریپت‌های سفارشی‌سازی برای نصب کتابخانه‌های جانبی
• 33. مدیریت داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار در پردازش ابری
• 34. ارزیابی عملکرد و تحلیل گلوگاه‌های پردازشی
• 35. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها در محیط ابری
• 36. تطبیق استانداردهای ذخیره‌سازی داده با مقررات داخلی
• 37. آموزش کار با ابزارهای گزارش‌گیری خودکار
• 38. پروژه عملی: تحلیل یک مجموعه داده بزرگ با استفاده از ابزارهای ابری