دوره تحلیلگر داده‌های بزرگ: از مبتدی تا متخصص همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیلگر داده‌های بزرگ: از مبتدی تا متخصص

موضوع کلی: علم داده و تحلیل

موضوع میانی: داده‌های بزرگ و تحلیل آن‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ: چالش‌ها و فرصت‌ها
• 2. تعریف داده‌های بزرگ: حجم، سرعت، تنوع، صحت و ارزش
• 3. معماری‌های ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ: Hadoop، Spark، NoSQL
• 4. Hadoop Ecosystem: اجزا و کاربردها
• 5. HDFS: مفاهیم، پیکربندی و مدیریت
• 6. MapReduce: اصول و پیاده‌سازی
• 7. Spark: معرفی، معماری و مزایا
• 8. Spark Core: RDDها و عملیات اولیه
• 9. Spark SQL: کار با داده‌های ساخت‌یافته
• 10. Spark Streaming: پردازش جریان داده
• 11. NoSQL Databases: انواع و کاربردها
• 12. MongoDB: نصب، پیکربندی و استفاده
• 13. Cassandra: مدل داده و عملیات
• 14. Redis: حافظه داده و کاربردها
• 15. Python for Data Analytics: مقدمه‌ای
• 16. Pandas: کار با داده‌ها در پایتون
• 17. NumPy: محاسبات عددی در پایتون
• 18. Data Visualization with Matplotlib and Seaborn
• 19. Data Cleaning and Preprocessing
• 20. Exploratory Data Analysis (EDA)
• 21. Feature Engineering
• 22. Machine Learning: مفاهیم پایه
• 23. Supervised Learning: رگرسیون و طبقه‌بندی
• 24. Unsupervised Learning: خوشه‌بندی و کاهش ابعاد
• 25. Model Evaluation and Selection
• 26. Big Data Analytics with Machine Learning
• 27. Real-time Data Analytics
• 28. Data Mining Techniques
• 29. Association Rule Learning
• 30. Anomaly Detection
• 31. Time Series Analysis
• 32. Text Mining and Natural Language Processing (NLP)
• 33. Sentiment Analysis
• 34. Recommender Systems
• 35. Graph Databases and Analysis
• 36. Data Governance and Security
• 37. Data Privacy and Compliance
• 38. Cloud Computing for Big Data: AWS, Azure, GCP
• 39. Big Data Analytics Tools: Tableau, Power BI
• 40. Data Warehousing and ETL Processes
• 41. Data Lake Concepts
• 42. Schema on Read vs. Schema on Write
• 43. Data Pipelines: Building and Managing
• 44. Big Data Infrastructure: Scaling and Optimization
• 45. Performance Tuning for Big Data Applications
• 46. A/B Testing and Experimentation
• 47. Data Storytelling: Communicating Insights
• 48. Big Data and the Internet of Things (IoT)
• 49. Big Data in Healthcare
• 50. Big Data in Finance
• 51. Big Data in Marketing
• 52. Future Trends in Big Data Analytics