اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی Data Lake و Data Warehouse: همزیستی یا رقابت؟

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Data Lake و Data Warehouse: همزیستی یا رقابت؟

موضوع کلی: معماری و مهندسی کامپیوتر

موضوع میانی: معماری معماری Data Lake (Data Lake Architecture)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. درآمدی بر دریاچه‌های داده و انبارهای داده
• 2. مفاهیم کلیدی در انبارهای داده
• 3. طراحی شمای انبار داده: ستاره‌ای، برف‌دانه ای و غیره
• 4. ETL: استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها
• 5. ابزارهای ETL رایج در بازار
• 6. بهینه‌سازی عملکرد ETL
• 7. معماری‌های انبار داده
• 8. مدل‌سازی ابعاد
• 9. آشنایی با داده‌های چندبعدی
• 10. مقدمه‌ای بر دریاچه‌های داده
• 11. تفاوت‌های کلیدی بین دریاچه داده و انبار داده
• 12. سناریوهای کاربردی برای دریاچه‌های داده
• 13. ذخیره‌سازی داده در دریاچه‌های داده: فرمت‌ها و روش‌ها
• 14. پردازش داده در دریاچه‌های داده با استفاده از Apache Spark
• 15. معرفی Apache Hadoop و اجزای آن
• 16. HDFS: سیستم فایل توزیع‌شده هادوپ
• 17. MapReduce: چارچوبی برای پردازش داده‌های بزرگ
• 18. Apache Hive: پرس‌وجو و تحلیل داده‌های ذخیره شده در HDFS
• 19. Apache Pig: زبان برنامه‌نویسی سطح بالا برای پردازش داده
• 20. Apache Spark: موتور پردازش داده سریع و توزیع‌شده
• 21. Spark SQL: پرس‌وجو و تحلیل داده با استفاده از SQL در Spark
• 22. Spark Streaming: پردازش داده‌های جریانی با Spark
• 23. مقایسه Spark با Hadoop MapReduce
• 24. بهینه‌سازی عملکرد Spark
• 25. امنیت در دریاچه‌های داده و انبارهای داده
• 26. کیفیت داده و مدیریت Metadata
• 27. حاکمیت داده و مدیریت دسترسی
• 28. استفاده از داده‌های دریاچه و انبار داده در هوش تجاری
• 29. تحلیل داده و گزارش‌گیری
• 30. Data Mining: کشف الگوها در داده‌ها
• 31. Machine Learning: یادگیری ماشین و کاربردهای آن
• 32. مقدمه‌ای بر Data Science
• 33. ابزارهای Data Science رایج
• 34. ادغام دریاچه داده و انبار داده
• 35. معماری Lambda
• 36. معماری Kappa
• 37. انتخاب راه‌حل مناسب: دریاچه داده، انبار داده یا ترکیبی از هر دو
• 38. ملاحظات مربوط به مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری
• 39. مبانی Cloud Data Warehousing
• 40. آشنایی با سرویس‌های ابری مرتبط با Data Lake و Data Warehouse
• 41. آینده دریاچه‌های داده و انبارهای داده
• 42. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
• 43. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک دریاچه داده
• 44. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک انبار داده
• 45. بهترین روش‌ها در طراحی و پیاده‌سازی دریاچه داده و انبار داده