کتاب آشنایی با BigQuery برای متخصصان Redshift: انتقال و بهینه‌سازی داده‌ها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آشنایی با BigQuery برای متخصصان Redshift: انتقال و بهینه‌سازی داده‌ها

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل اطلاعات

موضوع میانی: مدیریت و تحلیل داده‌های کلان

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر علوم داده و تحلیل اطلاعات
  • 2. مفاهیم اساسی پایگاه داده رابطه‌ای
  • 3. معماری و عملکرد Redshift
  • 4. مفاهیم کلیدی Redshift: پارتیشن‌بندی و مرتب‌سازی
  • 5. طراحی اسکیمای مناسب در Redshift
  • 6. بهینه‌سازی کوئری در Redshift
  • 7. مدیریت هزینه‌ها در Redshift
  • 8. مقدمه ای بر BigQuery
  • 9. مقایسه BigQuery با پایگاه داده‌های سنتی
  • 10. معماری ستونی BigQuery
  • 11. مزایای BigQuery برای تحلیل داده‌های کلان
  • 12. انتقال داده از Redshift به BigQuery
  • 13. استراتژی‌های انتقال داده
  • 14. ابزارهای انتقال داده BigQuery
  • 15. بهینه‌سازی فرآیند انتقال داده
  • 16. مدیریت داده در BigQuery
  • 17. ذخیره‌سازی داده در BigQuery
  • 18. انواع داده در BigQuery
  • 19. مدیریت جدول در BigQuery
  • 20. پارتیشن‌بندی و خوشه‌بندی در BigQuery
  • 21. بهینه‌سازی اسکیمای BigQuery
  • 22. کوئری‌نویسی در BigQuery
  • 23. سینتکس SQL در BigQuery
  • 24. توابع و عملگرهای BigQuery
  • 25. کوئری‌های پیچیده در BigQuery
  • 26. بهینه‌سازی کوئری در BigQuery
  • 27. کشف الگوها در داده‌ها
  • 28. تحلیل اکتشافی داده‌ها
  • 29. مقدمه ای بر یادگیری ماشین
  • 30. مفاهیم اساسی یادگیری ماشین
  • 31. یادگیری ماشین با BigQuery
  • 32. یادگیری ماشین بدون کدنویسی در BigQuery
  • 33. استفاده از BigQuery ML
  • 34. مدل‌های پیش‌بینی در BigQuery ML
  • 35. طبقه‌بندی در BigQuery ML
  • 36. خوشه‌بندی در BigQuery ML
  • 37. تحلیل سری‌های زمانی در BigQuery ML
  • 38. مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 39. مقدمه ای بر هوش تجاری
  • 40. ابزارهای هوش تجاری
  • 41. مصورسازی داده‌ها در BigQuery
  • 42. ایجاد داشبوردهای مدیریتی
  • 43. تحلیل روندها با هوش تجاری
  • 44. گزارش‌گیری در هوش تجاری
  • 45. کاربرد هوش تجاری در تصمیم‌گیری
  • 46. امنیت داده در BigQuery
  • 47. مدیریت دسترسی به داده‌ها
  • 48. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش
  • 49. رمزنگاری داده‌ها در BigQuery
  • 50. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 51. پایش و ممیزی دسترسی به داده‌ها
  • 52. مدیریت هزینه‌ها در BigQuery
  • 53. بهینه‌سازی مصرف منابع
  • 54. نظارت بر هزینه‌های BigQuery
  • 55. استراتژی‌های کاهش هزینه
  • 56. مدیریت پروژه‌های BigQuery
  • 57. مقایسه BigQuery با سایر سرویس‌های ابری
  • 58. BigQuery و Google Cloud Platform
  • 59. یکپارچه‌سازی BigQuery با سایر سرویس‌ها
  • 60. ابزارهای توسعه BigQuery
  • 61. API های BigQuery
  • 62. کتابخانه‌های کلاینت BigQuery
  • 63. ابزارهای خط فرمان BigQuery
  • 64. بهترین شیوه‌ها در BigQuery
  • 65. طراحی مقیاس‌پذیر
  • 66. مدیریت داده‌های حجیم
  • 67. بهبود عملکرد کوئری
  • 68. کاهش هزینه‌های عملیاتی
  • 69. کاربرد BigQuery در صنایع مختلف
  • 70. تحلیل داده در بازاریابی
  • 71. تحلیل داده در امور مالی
  • 72. تحلیل داده در بهداشت و درمان
  • 73. تحلیل داده در خرده‌فروشی
  • 74. تحلیل داده در صنعت
  • 75. مطالعات موردی BigQuery
  • 76. مثال‌های عملی از BigQuery
  • 77. پروژه‌های واقعی با BigQuery
  • 78. آینده BigQuery و تحلیل داده‌ها
  • 79. روندهای جدید در تحلیل داده
  • 80. نوآوری‌ها در BigQuery
  • 81. توسعه مهارت‌های علوم داده
  • 82. مسیر شغلی در علوم داده
  • 83. گواهینامه‌های BigQuery
  • 84. منابع آموزشی تکمیلی
  • 85. انجمن‌های کاربری BigQuery
  • 86. وبلاگ‌ها و مقالات تخصصی
  • 87. کتاب‌های مرتبط با BigQuery
  • 88. کارگاه‌های آموزشی BigQuery
  • 89. پروژه‌های عملی برای تمرین
  • 90. مقدمه ای بر مفاهیم آماری
  • 91. آمار توصیفی در تحلیل داده
  • 92. آمار استنباطی در تحلیل داده
  • 93. آزمون فرض آماری
  • 94. رگرسیون خطی
  • 95. مقدمه ای بر مبانی اقتصاد اسلامی
  • 96. اقتصاد بدون ربا در چارچوب قوانین
  • 97. اصول بانکداری بدون ربا
  • 98. عقود اسلامی در نظام اقتصادی
  • 99. مقررات بانک مرکزی ایران در حوزه بانکداری
  • 100. کاربرد تحلیل داده در پیش‌بینی اقتصادی
تگ‌ها: BigQuery Redshift SQL انتقال داده بهینه‌سازی داده پایگاه داده تحلیل داده داده‌های کلان علوم داده مدیریت داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.