دوره Azure Data Lake Storage: ساخت دریاچه های داده مقیاس پذیر همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

1,990,000 تومان
Azure Data Lake Storage: دوره جامع ساخت دریاچه‌های داده مقیاس‌پذیر Azure Data Lake Storage: کلید طلایی ساخت دریاچه‌های داده قدرتمند 1. معرفی دوره: آینده داده‌های بزرگ در دستان شماست! آیا می‌خواهید با ...
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 497,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Azure Data Lake Storage: ساخت دریاچه های داده مقیاس پذیر

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Microsoft Azure

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر Azure Data Lake Storage
  • 2. مفاهیم دریاچه داده (Data Lake)
  • 3. مزایای Azure Data Lake Storage
  • 4. تفاوت Data Lake و Data Warehouse
  • 5. معرفی Azure Data Lake Storage Gen1
  • 6. معرفی Azure Data Lake Storage Gen2
  • 7. مبانی ذخیره سازی در Azure
  • 8. قالب های داده در Data Lake
  • 9. انواع داده ها (ساختاریافته، نیمه ساختاریافته، بدون ساختار)
  • 10. حجم داده ها و مقیاس پذیری
  • 11. ملاحظات امنیتی در Data Lake
  • 12. مدیریت دسترسی در Azure
  • 13. سیاست های دسترسی (Access Policies)
  • 14. نقش های مدیریتی (RBAC)
  • 15. هویت در Azure AD
  • 16. استفاده از Service Principals
  • 17. استفاده از Managed Identities
  • 18. رمزگذاری داده ها (Encryption)
  • 19. رمزگذاری در حالت سکون (Encryption at Rest)
  • 20. رمزگذاری در حین انتقال (Encryption in Transit)
  • 21. مدیریت کلیدها (Key Management)
  • 22. ایجاد یک حساب Azure Data Lake Storage Gen2
  • 23. تنظیمات اولیه حساب ADLS Gen2
  • 24. ساختار فایل سیستم (File System)
  • 25. مفاهیم کانتینر (Container)
  • 26. مفاهیم پوشه (Directory)
  • 27. ایجاد و حذف کانتینرها
  • 28. ایجاد و حذف پوشه ها
  • 29. بارگذاری فایل ها در ADLS Gen2
  • 30. آپلود فایل های کوچک
  • 31. آپلود فایل های بزرگ (Multipart Upload)
  • 32. استفاده از Azure Storage Explorer
  • 33. استفاده از Azure CLI برای مدیریت فایل ها
  • 34. استفاده از Azure PowerShell برای مدیریت فایل ها
  • 35. کار با SDK های مختلف (Python, .NET, Java)
  • 36. خواندن داده ها از ADLS Gen2
  • 37. خواندن فایل های CSV
  • 38. خواندن فایل های JSON
  • 39. خواندن فایل های Parquet
  • 40. خواندن فایل های Avro
  • 41. کار با فرمت های بهینه برای تجزیه و تحلیل (Optimized Formats)
  • 42. فشرده سازی داده ها (Data Compression)
  • 43. فشرده سازی Gzip
  • 44. فشرده سازی Snappy
  • 45. فشرده سازی LZO
  • 46. مدیریت نسخه بندی فایل ها (File Versioning)
  • 47. حذف هوشمند (Soft Delete)
  • 48. بازیابی فایل های حذف شده
  • 49. تغییر نام فایل ها و پوشه ها
  • 50. انتقال فایل ها و پوشه ها
  • 51. مدیریت متادیتا (Metadata Management)
  • 52. تگ گذاری فایل ها (File Tagging)
  • 53. تنظیمات دسترسی سطحی (ACLs)
  • 54. تنظیمات دسترسی POSIX
  • 55. شرحی بر ACL های POSIX
  • 56. کار با ACL های POSIX برای فایل ها
  • 57. کار با ACL های POSIX برای پوشه ها
  • 58. اجرا کردن دستورات در ACL های POSIX
  • 59. سیاست های چرخه حیات (Lifecycle Management)
  • 60. انتقال خودکار داده ها بین لایه های ذخیره سازی
  • 61. حذف خودکار داده های قدیمی
  • 62. قوانین چرخه حیات
  • 63. تنظیمات چرخه حیات
  • 64. مانیتورینگ و لاگینگ در ADLS Gen2
  • 65. Azure Monitor
  • 66. متریک های ADLS Gen2
  • 67. لاگ های تشخیصی (Diagnostic Logs)
  • 68. تنظیمات لاگینگ
  • 69. داشبوردهای سفارشی (Custom Dashboards)
  • 70. هشدارها (Alerts)
  • 71. بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery)
  • 72. پشتیبان گیری (Backup)
  • 73. بازیابی (Restore)
  • 74. همگام سازی داده ها (Data Synchronization)
  • 75. پشتیبان گیری از Azure Data Lake Storage
  • 76. استفاده از Azure Backup
  • 77. تنظیمات پشتیبان گیری
  • 78. استراتژی های بازگردانی
  • 79. پیکربندی Replication (Geo-replication)
  • 80. دسترسی از طریق سرویس های دیگر Azure
  • 81. یکپارچگی با Azure Databricks
  • 82. یکپارچگی با Azure Synapse Analytics
  • 83. یکپارچگی با Azure HDInsight
  • 84. یکپارچگی با Azure Data Factory
  • 85. یکپارچگی با Azure Stream Analytics
  • 86. اجرای پرس و جو بر روی داده ها
  • 87. استفاده از Azure Synapse Analytics Serverless SQL Pool
  • 88. استفاده از Azure Databricks SQL Analytics
  • 89. استفاده از Azure HDInsight (Hive, Spark)
  • 90. پرس و جو بر روی فایل های CSV
  • 91. پرس و جو بر روی فایل های Parquet
  • 92. پرس و جو بر روی فایل های JSON
  • 93. بهینه سازی عملکرد پرس و جو
  • 94. انتخاب فرمت مناسب برای داده ها
  • 95. استفاده از پارتیشن بندی (Partitioning)
  • 96. استفاده از کامپایل کردن (Compaction)
  • 97. بهترین شیوه ها برای سازماندهی داده ها
  • 98. ساختار پوشه ای منطقی
  • 99. انتخاب استراتژی نامگذاری
  • 100. استانداردسازی فرمت های داده
Azure Data Lake Storage: دوره جامع ساخت دریاچه‌های داده مقیاس‌پذیر

Azure Data Lake Storage: کلید طلایی ساخت دریاچه‌های داده قدرتمند

1. معرفی دوره: آینده داده‌های بزرگ در دستان شماست!

آیا می‌خواهید با قدرت داده‌های بزرگ، کسب‌وکار خود را متحول کنید؟ آیا به دنبال راهی برای ذخیره، پردازش و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها با سرعت و کارایی بالا هستید؟ دوره آموزشی Azure Data Lake Storage: ساخت دریاچه‌های داده مقیاس‌پذیر دقیقا همان چیزی است که به دنبالش هستید! در این دوره، شما با استفاده از قدرتمندترین سرویس ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ در Microsoft Azure، یعنی Azure Data Lake Storage، به یک متخصص در زمینه ساخت و مدیریت دریاچه‌های داده تبدیل می‌شوید. با این دانش، می‌توانید داده‌های خود را از منابع مختلف جمع‌آوری، سازماندهی و برای تحلیل‌های پیشرفته آماده کنید.

این دوره نه تنها یک آموزش فنی، بلکه یک تجربه یادگیری جامع است که شما را از مفاهیم پایه‌ای تا تکنیک‌های پیشرفته در Azure Data Lake Storage همراهی می‌کند. فرقی نمی‌کند یک توسعه‌دهنده باتجربه باشید یا تازه وارد دنیای داده‌ها شده‌اید، این دوره برای هر سطحی از دانش طراحی شده است. با یادگیری مهارت‌های عملی و کاربردی، می‌توانید بلافاصله پس از اتمام دوره، پروژه‌های واقعی خود را در این زمینه آغاز کنید و مزیت رقابتی قابل‌توجهی برای خود و سازمان‌تان ایجاد کنید.

2. درباره دوره: سفری به قلب داده‌ها

دوره Azure Data Lake Storage: ساخت دریاچه‌های داده مقیاس‌پذیر یک راهنمای جامع و عملی برای درک و استفاده از Azure Data Lake Storage است. این دوره شامل آموزش‌های ویدئویی، تمرین‌های عملی، نمونه‌کدها و پروژه‌های واقعی است که به شما کمک می‌کند تا مفاهیم را به‌طور کامل درک کرده و مهارت‌های خود را تقویت کنید. ما در این دوره، شما را با تمامی جنبه‌های Azure Data Lake Storage آشنا می‌کنیم، از جمله مفاهیم پایه، ذخیره‌سازی داده‌ها، امنیت، مدیریت دسترسی، پردازش داده‌ها، و ادغام با سایر سرویس‌های Azure.

3. موضوعات کلیدی: آنچه در این دوره خواهید آموخت

  • آشنایی کامل با مفهوم دریاچه داده (Data Lake) و مزایای آن
  • بررسی اجمالی سرویس Azure Data Lake Storage Gen2
  • مقایسه Azure Data Lake Storage با سایر سرویس‌های ذخیره‌سازی Azure
  • ایجاد و پیکربندی حساب Azure Data Lake Storage
  • مدیریت داده‌ها در Azure Data Lake Storage: آپلود، دانلود، حذف و سازماندهی
  • امنیت و مدیریت دسترسی: کنترل دسترسی به داده‌ها با استفاده از ACL ها و RBAC
  • بهینه‌سازی عملکرد Azure Data Lake Storage
  • ادغام Azure Data Lake Storage با سایر سرویس‌های Azure (Azure Databricks, Azure Synapse Analytics, ...)
  • مدیریت داده‌ها و امنیت در Azure Data Lake Storage
  • پیاده‌سازی راه‌حل‌های پردازش داده‌های بزرگ بر اساس Azure Data Lake Storage

4. مخاطبان دوره: این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

دوره Azure Data Lake Storage: ساخت دریاچه‌های داده مقیاس‌پذیر برای طیف وسیعی از افراد مناسب است، از جمله:

  • متخصصان داده (Data Professionals): افرادی که در زمینه داده‌های بزرگ، هوش تجاری (BI) و علم داده (Data Science) فعالیت می‌کنند.
  • توسعه‌دهندگان نرم‌افزار (Software Developers): توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند دانش خود را در زمینه پردازش و تحلیل داده‌ها گسترش دهند.
  • مدیران فناوری اطلاعات (IT Managers): مدیرانی که مسئولیت مدیریت و نگهداری زیرساخت‌های داده‌ای سازمان را بر عهده دارند.
  • مهندسان داده (Data Engineers): افرادی که به دنبال یادگیری مهارت‌های عملی در زمینه ساخت و مدیریت دریاچه‌های داده هستند.
  • دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مرتبط: افرادی که علاقه‌مند به ورود به دنیای داده‌های بزرگ هستند.
  • هر کسی که می‌خواهد از داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌های بهتر استفاده کند.

5. چرا این دوره را بگذرانیم؟: سرمایه‌گذاری مطمئن برای آینده شما

با گذراندن دوره Azure Data Lake Storage: ساخت دریاچه‌های داده مقیاس‌پذیر، شما مزایای زیر را کسب خواهید کرد:

  • افزایش مهارت و دانش: دانش عمیق و به‌روز در زمینه Azure Data Lake Storage و تکنولوژی‌های مرتبط.
  • افزایش فرصت‌های شغلی: تقاضای بالا برای متخصصان Azure Data Lake Storage در بازار کار.
  • بهبود کارایی و بهره‌وری: یادگیری تکنیک‌های بهینه‌سازی و مدیریت داده‌ها برای افزایش بهره‌وری.
  • کسب مزیت رقابتی: تبدیل شدن به یک متخصص در زمینه داده‌های بزرگ و تمایز از دیگران.
  • دسترسی به محتوای باکیفیت: آموزش‌های ویدئویی با کیفیت بالا، تمرین‌های عملی، و پشتیبانی فنی.
  • یادگیری گام به گام: آموزش از پایه تا پیشرفته، مناسب برای هر سطح دانش.
  • پروژه‌های عملی: تجربه عملی در پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی.

6. سرفصل‌های دوره: سفری جامع به دنیای Azure Data Lake Storage

در این دوره، شما با بیش از 100 سرفصل جامع و کاربردی آشنا خواهید شد. این سرفصل‌ها به شما کمک می‌کنند تا به یک متخصص در زمینه Azure Data Lake Storage تبدیل شوید. در زیر، تنها تعدادی از سرفصل‌های مهم دوره را مشاهده می‌کنید:

  • مقدمه و آشنایی با دریاچه داده و Azure Data Lake Storage Gen2
    • مفاهیم پایه دریاچه داده
    • مزایای استفاده از Azure Data Lake Storage Gen2
    • مقایسه Azure Data Lake Storage Gen2 با Azure Blob Storage
    • بررسی معماری و اجزای Azure Data Lake Storage Gen2
  • ایجاد و پیکربندی Azure Data Lake Storage
    • ایجاد حساب Azure Data Lake Storage از طریق Azure Portal
    • تنظیمات مربوط به امنیت و دسترسی
    • تنظیمات مربوط به عملکرد و مقیاس‌پذیری
    • مدیریت حساب Azure Data Lake Storage با استفاده از Azure CLI و PowerShell
  • مدیریت داده‌ها در Azure Data Lake Storage
    • آپلود و دانلود داده‌ها با استفاده از ابزارهای مختلف
    • سازماندهی داده‌ها با استفاده از پوشه‌ها و دایرکتوری‌ها
    • مدیریت فایل‌ها و فولدرها
    • نسخه‌بندی داده‌ها و مدیریت نسخه های مختلف
  • امنیت و دسترسی
    • مدیریت دسترسی با استفاده از ACL ها (Access Control Lists)
    • مدیریت دسترسی با استفاده از RBAC (Role-Based Access Control)
    • رمزنگاری داده‌ها در حالت ذخیره و انتقال
    • مدیریت سیاست‌های امنیتی و مانیتورینگ
  • بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری
    • بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از تکنیک‌های مختلف
    • تنظیمات مربوط به مقیاس‌پذیری و مدیریت ظرفیت
    • استفاده از ابزارهای مانیتورینگ و عیب‌یابی
    • بهینه‌سازی هزینه ذخیره‌سازی
  • ادغام با سایر سرویس‌های Azure
    • ادغام Azure Data Lake Storage با Azure Databricks
    • ادغام Azure Data Lake Storage با Azure Synapse Analytics
    • ادغام Azure Data Lake Storage با Azure Data Factory
    • استفاده از Azure Data Lake Storage با سایر سرویس‌های پردازش داده
  • پردازش داده‌ها و تحلیل
    • پردازش داده‌ها با استفاده از Spark
    • تحلیل داده‌ها با استفاده از SQL و Azure Synapse Analytics
    • استفاده از ابزارهای تحلیل داده‌های بزرگ
    • ایجاد داشبوردهای داده و گزارش‌های تحلیلی
  • مدیریت و مانیتورینگ
    • مانیتورینگ عملکرد و سلامت Azure Data Lake Storage
    • مدیریت لاگ‌ها و ردیابی فعالیت‌ها
    • مدیریت هزینه‌ها و بودجه‌بندی
    • پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها
  • پروژه‌های عملی
    • ایجاد یک دریاچه داده کامل از ابتدا
    • پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ از منابع مختلف
    • پیاده‌سازی یک راه‌حل امنیت داده
    • ادغام با سایر سرویس‌های Azure و ایجاد یک راه‌حل end-to-end
  • و ده‌ها سرفصل کاربردی دیگر...

همین امروز در دوره Azure Data Lake Storage: ساخت دریاچه‌های داده مقیاس‌پذیر ثبت‌نام کنید و آینده شغلی خود را متحول سازید!

[لینک ثبت نام و اطلاعات بیشتر]

✦ مجموعه ویژه یادگیری

یک دوره، چند مسیر برای یادگیری بهتر

کتاب‌های آموزشی، محتوای صوتی و تصویری و دسترسی به سامانه آنلاین فلش‌کارت؛ مجموعه‌ای برای مطالعه، تمرین و تثبیت آموخته‌ها.

📚 محتوای متنی 🎧 صوت و ویدیو 🧠 مرور هوشمند

محتویات بسته آموزشی

مجموعه‌ای از منابع برای شیوه‌های مختلف یادگیری
📚
کتاب نکته‌های خودمانی
نسخه PDF با زبان ساده، روان و کاربردی برای یادگیری راحت‌تر مفاهیم.
PDF · بیان ساده
📘
کتاب نکته‌های رسمی فارسی
نسخه PDF با نگارش استاندارد، بیان دقیق و رویکرد علمی.
PDF · نگارش رسمی
❓
کتاب پرسش و پاسخ تشریحی
نسخه PDF برای مرور مفاهیم و آشنایی با پاسخ‌های توضیحی.
PDF · یادگیری مفهومی
✅
کتاب پرسش‌های چهارگزینه‌ای
نسخه PDF برای تمرین، سنجش آموخته‌ها و آمادگی بیشتر.
PDF · تمرین و سنجش
🎧
پادکست‌های صوتی فارسی
محتوای صوتی برای یادگیری و مرور مطالب در زمان‌های مختلف.
محتوای صوتی
🎬
ویدیوهای آموزشی فارسی
محتوای ویدیویی برای تکمیل تجربه یادگیری و درک بهتر مطالب.
محتوای ویدیویی
💻
اکانت سامانه آنلاین فلش‌کارت
دسترسی به نرم‌افزار آنلاین فلش‌کارت ویژه این دوره برای تمرین و مرور مطالب.
دسترسی آنلاین
🎓
گواهی پایان دوره
امکان دریافت گواهی پس از تکمیل فعالیت‌های لازم در سامانه و طی مراحل تأیید.
پس از تکمیل شرایط
💾
بسته فیزیکی روی فلش مموری
این محصول به‌صورت فلش مموری حاوی فایل‌های آموزشی، محتوای صوتی و ویدیویی ارائه می‌شود.
تحویل فیزیکی
نکته: استفاده از سامانه آنلاین فلش‌کارت به اتصال اینترنت نیاز دارد؛ محتوای قابل استفاده آفلاین به نوع فایل‌های موجود در بسته بستگی دارد.
SMART LEARNING

🌐 سامانه آنلاین فلش‌کارت؛ مرور هدفمند و هوشمند

اکانت ارائه‌شده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلش‌کارت ویژه این دوره را فراهم می‌کند. این سامانه از الگوریتم زمان‌بندی مرور SM-2 استفاده می‌کند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم می‌کند.

به این ترتیب، کارت‌های دشوارتر می‌توانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسب‌تری داشته باشید.

🧠
مرور زمان‌بندی‌شده
📈
پیگیری پیشرفت
🔄
تمرین و تکرار هدفمند
📚 حجم آموزشی دوره
هزاران
فلش‌کارت آموزشی، به‌صورت تقریبی
۶۰ ساعت
مدت‌زمان معادل برآوردشده آموزشی

مدت‌زمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج می‌شود.

🏅

گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین

گواهی فارسی و انگلیسی · لینک اختصاصی · QR Code

پس از تکمیل فعالیت‌های لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر می‌شود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.

⚖️ توضیح مهم درباره گواهی پایان دوره

این گواهی صرفاً به‌عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.

تجربه‌ای کامل‌تر برای مطالعه، تمرین و یادگیری
express24.ir
تگ‌ها: Azure Azure Data Lake Storage Big Data Cloud Storage Data Engineering Data Lake Microsoft Azure Scalable Data Lake آموزش Azure برنامه نویسی دریاچه داده دریاچه داده Azure مقیاس پذیر

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.