کتاب راهکارهای عملی تحلیل داده‌های مخابراتی و شبکه‌های اجتماعی با استفاده از اکوسیستم Hadoop و Hive با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملی تحلیل داده‌های مخابراتی و شبکه‌های اجتماعی با استفاده از اکوسیستم Hadoop و Hive

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

موضوع میانی: ابزارهای پردازش توزیع‌شده و مدیریت پایگاه‌داده‌های حجیم

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل کلان‌داده در مخابرات و شبکه‌های اجتماعی
• 2. آشنایی با اکوسیستم Hadoop: HDFS و MapReduce
• 3. نصب و پیکربندی Hadoop
• 4. مبانی ذخیره‌سازی داده در HDFS
• 5. پردازش داده با MapReduce: مفاهیم و اجزا
• 6. نوشتن اولین برنامه MapReduce
• 7. بهینه‌سازی برنامه‌های MapReduce
• 8. معرفی Apache Hive: انبار داده برای Hadoop
• 9. نصب و پیکربندی Hive
• 10. مبانی زبان HiveQL
• 11. طراحی و ایجاد جداول در Hive
• 12. انواع داده در Hive
• 13. بارگذاری داده در جداول Hive
• 14. کوئری‌نویسی پیشرفته در Hive
• 15. بهینه‌سازی کوئری‌های Hive
• 16. استفاده از UDFها (توابع تعریف شده توسط کاربر) در Hive
• 17. پردازش داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته با Hive
• 18. کار با داده‌های XML در Hive
• 19. تحلیل داده‌های مخابراتی با Hive
• 20. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی با Hive
• 21. مطالعه موردی: تحلیل الگوهای تماس در مخابرات
• 22. مطالعه موردی: تحلیل احساسات کاربران در شبکه‌های اجتماعی
• 23. مقدمه‌ای بر Apache Pig
• 24. نصب و پیکربندی Pig
• 25. مبانی زبان Pig Latin
• 26. نوشتن اسکریپت‌های Pig
• 27. بهینه‌سازی اسکریپت‌های Pig
• 28. پردازش داده‌های ناهمگون با Pig
• 29. مقایسه Hive و Pig
• 30. مقدمه‌ای بر ابزارهای مدیریت پایگاه‌داده‌های حجیم
• 31. مبانی طراحی پایگاه‌داده برای کلان‌داده
• 32. مدیریت داده‌های حجیم در مقیاس بزرگ
• 33. روش‌های استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) برای کلان‌داده
• 34. امنیت در اکوسیستم Hadoop
• 35. مانیتورینگ و مدیریت کلاستر Hadoop
• 36. ابزارهای تجسم داده برای کلان‌داده
• 37. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در تحلیل کلان‌داده
• 38. کاربرد یادگیری ماشین در مخابرات و شبکه‌های اجتماعی
• 39. مدل‌سازی پیش‌بینانه با استفاده از داده‌های حجیم
• 40. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 41. مقدمه‌ای بر پردازش جریان داده (Stream Processing)
• 42. ابزارهای پردازش جریان داده (مانند Spark Streaming)
• 43. کاربرد پردازش جریان داده در تحلیل بلادرنگ
• 44. نکات پیشرفته در تحلیل کلان‌داده
• 45. مقدمه‌ای بر مباحث اخلاقی و حریم خصوصی در کلان‌داده
• 46. آینده تحلیل کلان‌داده