دوره آموزش جامع DuckDB: افزایش سرعت و کارایی پرس‌وجوهای SQL در پروژه‌های تحلیل داده پایتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع DuckDB: افزایش سرعت و کارایی پرس‌وجوهای SQL در پروژه‌های تحلیل داده پایتون

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

موضوع میانی: بهینه‌سازی پردازش داده‌ها در محیط پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری پایگاه داده‌های ستونی در علوم داده
• 2. آشنایی با DuckDB و مزایای آن در تحلیل داده‌های حجیم
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه DuckDB در پایتون
• 4. مقایسه عملکرد DuckDB با کتابخانه‌های سنتی مانند Pandas
• 5. ساختار داده‌ها و مدیریت حافظه در DuckDB
• 6. بارگذاری داده‌ها از فایل‌های CSV و پارکت با استفاده از DuckDB
• 7. اجرای دستورات پایه SQL بر روی دیتافریم‌های پانداز
• 8. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای تحلیلی با استفاده از موتور DuckDB
• 9. استفاده از توابع پنجره‌ای در تحلیل کلان‌داده
• 10. مدیریت انواع داده‌ها و تبدیل نوع در DuckDB
• 11. اتصال DuckDB به پایگاه داده‌های خارجی و منابع داده‌ای
• 12. استفاده از قابلیت‌های پردازش موازی در DuckDB
• 13. بهینه‌سازی عملیات پیوند جداول در مقیاس بزرگ
• 14. کار با داده‌های زمانی و تقویمی در پرس‌وجوهای SQL
• 15. تحلیل داده‌های آماری با استفاده از توابع پیشرفته DuckDB
• 16. فیلتر کردن و گروه‌بندی داده‌های حجیم با کارایی بالا
• 17. کاربرد DuckDB در خط لوله پردازش داده‌های ETL
• 18. استفاده از Scalar Functions و Aggregate Functions سفارشی
• 19. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها در فرمت‌های بهینه
• 20. ترکیب قدرت SQL و انعطاف‌پذیری پایتون در تحلیل داده
• 21. نحوه اجرای پرس‌وجوهای پیچیده به صورت درجا بر روی فایل‌ها
• 22. مدیریت حافظه در تحلیل داده‌های بزرگتر از ظرفیت RAM
• 23. استفاده از DuckDB در محیط‌های Jupyter Notebook
• 24. تکنیک‌های ایندکس‌گذاری و افزایش سرعت بازیابی
• 25. بررسی طرح اجرای پرس‌وجو یا Query Plan
• 26. خطایابی و بهینه‌سازی پرس‌وجوهای کند
• 27. استفاده از DuckDB برای پیش‌پردازش داده‌های ورودی مدل‌های یادگیری ماشین
• 28. یکپارچه‌سازی DuckDB با کتابخانه‌های مصورسازی داده‌ها
• 29. امنیت داده‌ها و مدیریت دسترسی‌ها در محیط DuckDB
• 30. پیاده‌سازی سناریوهای تحلیل داده در مقیاس گیگابایت
• 31. مستندسازی و گزارش‌گیری از نتایج تحلیل با DuckDB
• 32. مطالعه موردی: بهینه‌سازی پردازش داده‌های مالی در چارچوب مقررات بانکی
• 33. توسعه ابزارهای تحلیل داده با بهره‌گیری از DuckDB
• 34. بهترین روش‌های نگهداری و بروزرسانی پایگاه داده‌های مبتنی بر DuckDB
• 35. آینده تحلیل داده و نقش موتورهای پردازش ستونی در ایران