کتاب پیاده‌سازی راهکارهای جامع مدیریت داده و تحلیل هوشمند با استفاده از پلتفرم داده مایکروسافت 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 پیاده‌سازی راهکارهای جامع مدیریت داده و تحلیل هوشمند با استفاده از پلتفرم داده مایکروسافت

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات

موضوع میانی: معماری زیرساخت‌های نوین داده (Data Lakehouse)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم نوین در معماری پلتفرم‌های داده مدرن
  • 2. معرفی اکوسیستم داده مایکروسافت و راهکار لیک‌هاوس
  • 3. نقش Azure Data Lake Storage در ذخیره‌سازی مقیاس‌پذیر داده‌ها
  • 4. ساختاربندی فایل‌ها و فرمت‌های بهینه ذخیره‌سازی داده
  • 5. مبانی پردازش موازی و توزیع‌شده در پلتفرم‌های ابری
  • 6. معرفی و کاربرد Azure Synapse Analytics در یکپارچه‌سازی داده‌ها
  • 7. طراحی لایه‌های ذخیره‌سازی داده: برنزی نقره‌ای و طلایی
  • 8. مدیریت و بهینه‌سازی ورود داده‌ها با Azure Data Factory
  • 9. پیاده‌سازی خط لوله‌های انتقال داده ETL و ELT در محیط ابری
  • 10. استفاده از Apache Spark برای پردازش کلان‌داده‌ها
  • 11. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای تحلیلی در مخازن داده بزرگ
  • 12. یکپارچه‌سازی داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 13. مدیریت متادیتای داده‌ها و کاتالوگ‌سازی هوشمند
  • 14. امنیت در پلتفرم داده: احراز هویت و کنترل دسترسی بر اساس نقش
  • 15. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و در حال انتقال
  • 16. پایش و نظارت بر سلامت خط لوله‌های داده
  • 17. مدیریت کیفیت داده‌ها و پاک‌سازی هوشمند اطلاعات
  • 18. استفاده از Microsoft Purview برای حاکمیت داده و انطباق
  • 19. یکپارچه‌سازی Power BI با معماری لیک‌هاوس برای تحلیل بصری
  • 20. مدیریت هزینه‌های زیرساخت داده در محیط ابری
  • 21. طراحی راهکارهای تحلیل بلادرنگ با استفاده از Stream Analytics
  • 22. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین بر روی داده‌های لیک‌هاوس
  • 23. استفاده از Azure Machine Learning برای استخراج دانش از داده‌ها
  • 24. تکنیک‌های بهینه‌سازی کارایی و مدیریت حافظه در Spark
  • 25. مدیریت تغییرات و نسخه‌بندی داده‌ها در محیط عملیاتی
  • 26. پیاده‌سازی محیط‌های توسعه و تست در پلتفرم‌های داده
  • 27. بررسی معماری‌های توزیع‌شده و مقیاس‌پذیری افقی
  • 28. یکپارچه‌سازی داده‌های توزیع‌شده با استفاده از Azure Data Share
  • 29. اصول مهندسی داده اخلاق‌مدار و رعایت حریم خصوصی کاربران
  • 30. ارائه گزارش‌های مدیریتی و داشبوردهای عملیاتی با هوش تجاری
  • 31. مستندسازی معماری و راهکارهای پیاده‌سازی شده
  • 32. تکنیک‌های پیشرفته عیب‌یابی در خط لوله‌های داده ابری
  • 33. مدیریت چرخه‌حیات داده و آرشیو کردن اطلاعات قدیمی
  • 34. به‌کارگیری الگوهای طراحی داده برای افزایش بهره‌وری
  • 35. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک سامانه تحلیل داده جامع در سطح سازمانی
تگ‌ها: Data Lakehouse Microsoft Intelligent Data Platform پردازش داده پلتفرم داده مایکروسافت تحلیل هوشمند داده دریاچه داده زیرساخت داده مدیریت داده‌های کلان معماری داده هوش تجاری

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.