اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای نوین جستجو و تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از Elasticsearch

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین جستجو و تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از Elasticsearch

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: مدیریت و تحلیل کلان‌داده‌ها (Big Data)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین در کلان‌داده‌ها و معماری جستجو
• 2. آشنایی با ساختار و اکوسیستم الاستیک‌سرچ
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط عملیاتی الاستیک‌سرچ
• 4. معماری توزیع‌شده و مفاهیم نود و کلاستر
• 5. آشنایی با مدل داده‌ای و اسناد در الاستیک‌سرچ
• 6. مفهوم ایندکس‌ها و مدیریت قطعات داده
• 7. فرآیند تحلیل متن و توکن‌سازی در الاستیک‌سرچ
• 8. تحلیل‌گرهای استاندارد و سفارشی‌سازی آن‌ها
• 9. عملیات پایه در کار با اسناد شامل درج و حذف
• 10. به‌روزرسانی اسناد و مدیریت نسخه‌ها
• 11. جستجوی ساده و بازیابی اطلاعات بر اساس فیلدها
• 12. استفاده از زبان پرس‌وجوی کوئری (Query DSL)
• 13. جستجوهای مبتنی بر فیلتر و بهینه‌سازی عملکرد
• 14. جستجوهای متنی تمام‌متن (Full-text Search)
• 15. کار با انواع داده‌های عددی و زمانی
• 16. جستجوی ساختاریافته در داده‌های پیچیده
• 17. مفاهیم امتیازدهی و رتبه‌بندی نتایج جستجو
• 18. مدیریت نگاشت‌ها و تعیین نوع داده‌ها
• 19. استفاده از پویاسازی نگاشت‌ها در زمان ایندکس‌گذاری
• 20. عملیات تجمیع داده‌ها و محاسبات آماری
• 21. توابع پیشرفته در تجمیع و گروه‌بندی داده‌ها
• 22. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی عملکرد کلاستر
• 23. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری و افزایش ظرفیت
• 24. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها در محیط عملیاتی
• 25. امنیت و کنترل دسترسی در خوشه‌های الاستیک‌سرچ
• 26. یکپارچه‌سازی الاستیک‌سرچ با ابزارهای جمع‌آوری داده
• 27. مقدمه‌ای بر لاگ‌ستش و انتقال داده‌های حجیم
• 28. تجسم‌سازی داده‌ها با استفاده از کیبانا
• 29. طراحی داشبوردهای مدیریتی برای تحلیل داده‌ها
• 30. مانیتورینگ وضعیت سلامت کلاستر
• 31. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در سیستم
• 32. تکنیک‌های افزایش سرعت جستجو
• 33. پیکربندی پیشرفته برای محیط‌های تولیدی
• 34. مدیریت چرخه حیات داده‌ها و سیاست‌های جابجایی
• 35. آشنایی با معماری چند‌مستأجری در جستجو
• 36. به‌کارگیری یادگیری ماشین برای شناسایی ناهنجاری‌ها
• 37. پیاده‌سازی جستجوی جغرافیایی و داده‌های مکان‌محور
• 38. استفاده از افزونه‌ها و توسعه قابلیت‌های بومی
• 39. ارزیابی عملکرد و بنچ‌مارک سیستم
• 40. بهترین تجربیات در نگهداری و ارتقای کلاستر