اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع PrestoPy: بهینه‌سازی تحلیل داده‌ها با ترکیب SQL و پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع PrestoPy: بهینه‌سازی تحلیل داده‌ها با ترکیب SQL و پایتون

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

موضوع میانی: ابزارهای پردازش توزیع‌شده و پرس‌وجوی داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و معماری سیستم‌های پردازش توزیع‌شده داده‌ها
• 2. آشنایی با جایگاه PrestoPy در اکوسیستم تحلیل کلان‌داده
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای کار با PrestoPy
• 4. ساختار و مفاهیم پایه‌ای زبان SQL در محیط‌های توزیع‌شده
• 5. اتصال به پایگاه‌های داده توزیع‌شده با استفاده از رابط‌های پایتونی
• 6. مدیریت کانکشن‌ها و نشست‌ها در PrestoPy
• 7. نگاشت داده‌های جدولی به ساختارهای داده‌ای پایتون
• 8. به‌کارگیری کتابخانه Pandas برای تحلیل داده‌های دریافتی از SQL
• 9. اجرای پرس‌وجوهای پیچیده SQL با استفاده از توابع پایتونی
• 10. مدیریت فیلترها و شرایط شرطی در پرس‌وجوهای ترکیبی
• 11. تجمیع و گروه‌بندی داده‌ها با استفاده از دستورات SQL و پردازش پایتونی
• 12. بهینه‌سازی عملکرد پرس‌وجوها در مقیاس کلان‌داده
• 13. استفاده از توابع پنجره‌ای (Window Functions) در تحلیل‌های پیشرفته
• 14. کار با داده‌های حجیم (Big Data) و مدیریت حافظه در پایتون
• 15. پردازش داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته با فرمت‌های JSON
• 16. اتصال به انبار داده‌های ابری و محلی با استانداردهای امنیتی
• 17. پیاده‌سازی توابع تعریف‌شده توسط کاربر (UDF) در محیط PrestoPy
• 18. ترکیب جداول (Joins) در محیط توزیع‌شده و بهینه‌سازی آن
• 19. تحلیل سری‌های زمانی با ترکیب قابلیت‌های زمانی SQL و پایتون
• 20. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها پیش از تحلیل نهایی
• 21. مدیریت خطاها و استثناها در پرس‌وجوهای توزیع‌شده
• 22. خودکارسازی فرآیندهای استخراج و تبدیل داده‌ها (ETL)
• 23. ذخیره‌سازی نتایج تحلیل در قالب‌های استاندارد داده‌ای
• 24. کاربرد PrestoPy در داشبوردهای تحلیلی و گزارش‌گیری
• 25. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در محیط‌های پردازش توزیع‌شده
• 26. بهینه‌سازی تراکنش‌ها و کاهش سربار شبکه در پرس‌وجوها
• 27. مقایسه کارایی PrestoPy با سایر ابزارهای پردازش توزیع‌شده
• 28. پیاده‌سازی یک پروژه جامع تحلیل داده‌های کلان با PrestoPy
• 29. روش‌های عیب‌یابی و مانیتورینگ پرس‌وجوهای اجرا شده
• 30. تکنیک‌های پیشرفته در مدل‌سازی داده‌ها برای پرس‌وجوهای سریع
• 31. یکپارچه‌سازی PrestoPy با ابزارهای تجسم داده‌ها
• 32. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری در پردازش‌های توزیع‌شده داده‌ها