دوره راهنمای کاربردی مهاجرت و مدیریت پایگاه داده‌های ابری: از اسنوفلیک به بیگ‌کوئری (BigQuery) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی مهاجرت و مدیریت پایگاه داده‌های ابری: از اسنوفلیک به بیگ‌کوئری (BigQuery)

موضوع کلی: مدیریت داده‌ها و مهندسی داده‌های کلان (Big Data)

موضوع میانی: سامانه‌های هوش تجاری و تحلیل داده‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در سامانه‌های داده‌محور ابری
• 2. مقایسه معماری اسنوفلیک و گوگل بیگ‌کوئری
• 3. بررسی مدل‌های اشتراک منابع در پلتفرم‌های ابری
• 4. مدیریت پروژه و پیکربندی اولیه در کنسول گوگل‌کلاود
• 5. مفاهیم بنیادی دیتاست‌ها و جداول در بیگ‌کوئری
• 6. ساختار ذخیره‌سازی داده‌ها و مدیریت ستون‌محور
• 7. مهاجرت طرح‌واره‌ها از اسنوفلیک به بیگ‌کوئری
• 8. انتقال داده‌ها با استفاده از سرویس‌های انتقال داده گوگل
• 9. استراتژی‌های انتقال داده‌های حجیم به صورت دسته‌ای
• 10. مدیریت دسترسی‌ها و سطوح امنیتی در محیط ابری
• 11. اصول پیاده‌سازی کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (IAM)
• 12. تطبیق نقش‌های امنیتی اسنوفلیک با ساختار گوگل‌کلاود
• 13. مبانی زبان پرس‌وجوی ساختاریافته در بیگ‌کوئری
• 14. تفاوت‌های سینتکس SQL در اسنوفلیک و بیگ‌کوئری
• 15. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده برای افزایش کارایی
• 16. مدیریت پارتیشن‌بندی جداول برای کاهش هزینه‌ها
• 17. استفاده از جداول خوشه‌بندی شده برای بهبود سرعت خواندن
• 18. مفهوم کشینگ و مدیریت حافظه در بیگ‌کوئری
• 19. بررسی توابع داخلی و ابزارهای تحلیل داده
• 20. پیاده‌سازی ویوهای منطقی و ویوهای مادی‌سازی‌شده
• 21. کار با داده‌های نیمه‌ساختاریافته و نوع داده JSON
• 22. مدیریت جداول موقت و جداول دائمی
• 23. استفاده از جداول خارجی برای اتصال به منابع داده‌ای دیگر
• 24. پیکربندی زمان‌بندی پرس‌وجوها و اتوماسیون وظایف
• 25. مانیتورینگ عملکرد و تحلیل لاگ‌های اجرایی
• 26. مدیریت هزینه‌ها و بودجه‌بندی در پروژه‌های ابری
• 27. اصول عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در مهاجرت داده
• 28. استفاده از ابزارهای خط فرمان برای مدیریت بیگ‌کوئری
• 29. یکپارچه‌سازی بیگ‌کوئری با ابزارهای هوش تجاری
• 30. اتصال بیگ‌کوئری به سرویس‌های گزارش‌گیری و داشبوردسازی
• 31. مفاهیم یادگیری ماشین درون‌داده‌ای با بیگ‌کوئری ام‌ال
• 32. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی روی داده‌های ابری
• 33. امنیت داده‌ها و رمزنگاری در حالت سکون و انتقال
• 34. رعایت حریم خصوصی و مدیریت داده‌های حساس مطابق با استانداردهای داخلی
• 35. پشتیبان‌گیری و استراتژی‌های بازیابی فاجعه در فضای ابری
• 36. مدیریت تغییرات و کنترل نسخه در پایگاه داده‌های ابری
• 37. بهینه‌سازی هزینه‌های ذخیره‌سازی با چرخه‌حیات داده
• 38. استفاده از اسکریپت‌نویسی برای خودکارسازی فرآیندهای داده‌ای
• 39. ارزیابی نهایی عملکرد سیستم پس از مهاجرت
• 40. بهترین تجربیات در نگهداری و توسعه پلتفرم‌های داده‌محور