کتاب راهنمای جامع مهاجرت و مدیریت داده در Google BigQuery برای متخصصان پایگاهداده Oracle با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره راهنمای جامع مهاجرت و مدیریت داده در Google BigQuery برای متخصصان پایگاهداده Oracle
موضوع کلی: علوم داده و تحلیل کلانداده (Big Data)
موضوع میانی: مهندسی داده و سامانههای مدیریت پایگاهداده ابری
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی معماری داده در محیطهای ابری و مقایسه با پایگاهدادههای سنتی
- 2. اصول و مفاهیم بنیادین در Google BigQuery
- 3. بررسی تفاوتهای ساختاری بین Oracle و BigQuery
- 4. مدیریت پروژهها و سازمانها در بستر Google Cloud Platform
- 5. کار با کنسول مدیریتی و ابزارهای خط فرمان bq
- 6. طراحی و معماری جداول در BigQuery
- 7. انواع دادهها و ساختارهای ذخیرهسازی در BigQuery
- 8. مفهوم پارتیشنبندی و کلاسترینگ دادهها برای بهینهسازی عملکرد
- 9. استراتژیهای انتقال داده از Oracle به محیط ابری
- 10. آشنایی با سرویس انتقال داده Google Cloud Data Transfer Service
- 11. استفاده از ابزارها و اسکریپتهای تبدیل اسکیمای پایگاهداده
- 12. مدیریت بارگذاری دادههای حجیم از منابع مختلف
- 13. کار با فرمتهای فایل Avro Parquet و CSV در محیط ابری
- 14. مبانی زبان SQL در BigQuery و سازگاری با استانداردهای ANSI
- 15. توابع و عملگرهای پیشرفته در پرسوجوهای BigQuery
- 16. بهینهسازی پرسوجوها برای کاهش هزینههای پردازشی
- 17. مدیریت تراکنشها و محدودیتهای یکپارچگی دادهها
- 18. کار با جداول موقت و جداول غیرمستقیم
- 19. مفهوم جداول خارجی و دسترسی مستقیم به دادههای Cloud Storage
- 20. پیادهسازی امنیت و کنترل دسترسی در سطح پروژه و مجموعه داده
- 21. مدیریت نقشها و سطوح دسترسی بر اساس سیاستهای IAM
- 22. رمزنگاری دادهها و مدیریت کلیدهای امنیتی
- 23. مانیتورینگ و مشاهده گزارشهای عملکرد در Google Cloud
- 24. بررسی هزینهها و مدیریت بودجهبندی در BigQuery
- 25. استفاده از ابزارهای بصریسازی داده متصل به BigQuery
- 26. تکنیکهای عیبیابی و رفع خطاهای رایج در مهاجرت دادهها
- 27. آشنایی با یادگیری ماشین دروندادهای با BigQuery ML
- 28. یکپارچهسازی BigQuery با سرویسهای تحلیل داده و هوش تجاری
- 29. مفاهیم پیشرفته در مقیاسپذیری و پردازش موازی
- 30. بهترین روشهای نگهداری و پشتیبانگیری از دادههای ابری
- 31. مدیریت چرخهحیات داده و سیاستهای حذف خودکار
- 32. ارزیابی عملکرد و تنظیمات بهینهسازی در مقیاس کلان
- 33. استفاده از APIهای BigQuery برای اتوماسیون وظایف
- 34. پیادهسازی خطلولههای داده با ابزارهای هماهنگسازی
- 35. مباحث پیشرفته در بهینهسازی کوئریهای پیچیده تحلیلی
- 36. استراتژیهای خروج و انتقال داده از محیط ابری به زیرساختهای محلی
- 37. اصول اخلاقی و حریم خصوصی در پردازش دادههای کلان مطابق با قوانین جاری
- 38. بررسی موردی مهاجرت موفق پایگاهدادههای بزرگ سازمانی به BigQuery
- 39. آیندهنگری در حوزه مهندسی داده و فناوریهای ابری جایگزین
تگها:
Google BigQuery
بیگ کوئری
پایگاه داده اوراکل
پردازش ابری
تحلیل داده
کلان داده
مدیریت دیتابیس
مهاجرت پایگاه داده
مهندسی داده
هوش تجاری
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.