کتاب راهنمای جامع مهاجرت و بهینه‌سازی تحلیل داده از Redshift به BigQuery با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 راهنمای جامع مهاجرت و بهینه‌سازی تحلیل داده از Redshift به BigQuery

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

موضوع میانی: مدیریت و پردازش داده‌ها در انباره‌های داده ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی معماری انباره‌های داده در Redshift و BigQuery
  • 2. مقایسه ساختار ذخیره‌سازی ستونی در محیط‌های ابری
  • 3. مفاهیم پایه در مهاجرت داده‌های کلان
  • 4. ارزیابی زیرساخت‌های فعلی در Redshift
  • 5. طراحی استراتژی انتقال داده با رعایت امنیت و حریم خصوصی
  • 6. آشنایی با محیط کاربری و کنسول Google Cloud برای BigQuery
  • 7. مدیریت پروژه‌ها و دسترسی‌ها در محیط ابری
  • 8. تفاوت‌های مدل‌سازی داده در Redshift و BigQuery
  • 9. انتقال و نگاشت جداول و دیتاس‌تایپ‌ها
  • 10. بررسی محدودیت‌ها و سهمیه‌های استفاده در BigQuery
  • 11. ابزارهای انتقال داده و سرویس‌های انتقال ابری
  • 12. استفاده از Data Transfer Service برای همگام‌سازی داده‌ها
  • 13. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای SQL برای محیط BigQuery
  • 14. تکنیک‌های پارتیشن‌بندی جداول در BigQuery
  • 15. استفاده از جداول خوشه‌بندی شده برای افزایش کارایی
  • 16. مدیریت جداول موقت و جداول دائمی
  • 17. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازشی در تحلیل‌های کلان
  • 18. پیاده‌سازی مدل‌های داده‌ای Denormalized در BigQuery
  • 19. بررسی عملکرد توابع پنجره‌ای و تجمیعی
  • 20. مدیریت تراکنش‌ها و یکپارچگی داده‌ها در مهاجرت
  • 21. استفاده از ابزارهای خط فرمان برای مدیریت داده
  • 22. خودکارسازی فرآیندهای بارگذاری داده با Cloud Functions
  • 23. مدیریت امنیت و سطوح دسترسی بر اساس نقش
  • 24. رمزنگاری داده‌ها در حال انتقال و در حالت سکون
  • 25. مانیتورینگ و تحلیل عملکرد پرس‌وجوها
  • 26. عیب‌یابی خطاهای رایج در مهاجرت از Redshift
  • 27. بهینه‌سازی استفاده از منابع محاسباتی اشتراکی
  • 28. استفاده از BigQuery ML برای تحلیل‌های پیش‌بینانه
  • 29. یکپارچه‌سازی با ابزارهای گزارش‌گیری و هوش تجاری
  • 30. مدیریت چرخه حیات داده‌ها و سیاست‌های حذف خودکار
  • 31. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها
  • 32. تست و اعتبارسنجی داده‌های منتقل شده
  • 33. بهینه‌سازی هزینه‌های ذخیره‌سازی با استفاده از جداول Long-term
  • 34. بررسی معماری‌های ترکیبی و هم‌زیستی سیستم‌ها
  • 35. مستندسازی فرآیندهای مهاجرت و نگهداری سیستم
  • 36. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده با استفاده از جداول مادی
  • 37. ملاحظات اخلاقی و قانونی در مدیریت داده‌های کلان
  • 38. گزارش‌گیری از وضعیت سلامت سیستم‌های داده‌ای
  • 39. ارتقای مهارت‌های تیم فنی برای محیط‌های ابری جدید
  • 40. چشم‌انداز آینده در مدیریت داده‌های کلان در ایران
تگ‌ها: آمازون ردشیفت انبار داده ابری بهینه‌سازی پرس‌وجو بیگ‌کوئری پردازش ابری پردازش داده‌های حجیم تحلیل کلان‌داده علم داده مهاجرت پایگاه داده مهندسی داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.