کتاب راهنمای کاربردی مهاجرت و مدیریت داده‌ها در Google BigQuery برای متخصصان Redshift 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 کاربردی مهاجرت و مدیریت داده‌ها در Google BigQuery برای متخصصان Redshift

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

موضوع میانی: سامانه‌های انبار داده ابری (Cloud Data Warehousing)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و معماری کلی انبار داده‌های ابری
  • 2. مقایسه ساختاری Redshift و Google BigQuery
  • 3. بررسی مدل‌های پردازش داده در پلتفرم‌های ابری
  • 4. مفاهیم پایه و معماری داخلی BigQuery
  • 5. مدیریت پروژه‌ها و سازمان‌دهی منابع در Google Cloud
  • 6. مراحل آماده‌سازی برای مهاجرت داده از Redshift به BigQuery
  • 7. استراتژی‌های انتقال داده با استفاده از سرویس‌های انتقال داده
  • 8. مفاهیم جداول و مجموعه‌های داده در محیط BigQuery
  • 9. تفاوت در مدل‌های ذخیره‌سازی ستونی و ردیفی
  • 10. تطبیق انواع داده‌ها از Redshift به BigQuery
  • 11. اصول طراحی و بهینه‌سازی جداول پارتیشن‌بندی شده
  • 12. استفاده از جداول خوشه‌بندی شده برای بهبود کارایی پرس‌وجوها
  • 13. نگاشت مفاهیم SQL از Redshift به گویش استاندارد BigQuery
  • 14. مدیریت توابع تعریف‌شده توسط کاربر در محیط ابری
  • 15. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده و تحلیلی
  • 16. بررسی هزینه‌ها و مدیریت بودجه در BigQuery
  • 17. پیاده‌سازی امنیت و کنترل دسترسی بر اساس نقش‌ها
  • 18. مدیریت سطوح دسترسی در سطح ستون و ردیف
  • 19. یکپارچه‌سازی با سرویس‌های ذخیره‌سازی فایل در Cloud Storage
  • 20. استفاده از ابزارهای خط فرمان برای مدیریت داده‌ها
  • 21. اتصال BigQuery به ابزارهای هوش تجاری و گزارش‌گیری
  • 22. بررسی عملکرد و مانیتورینگ در کنسول Google Cloud
  • 23. استراتژی‌های بارگذاری داده‌های حجیم به صورت دسته‌ای
  • 24. مدیریت جریان داده‌های بلادرنگ با استفاده از BigQuery Streaming
  • 25. تحلیل لاگ‌ها و عیب‌یابی در محیط مهاجرت
  • 26. بهینه‌سازی کارایی با استفاده از متریالایز ویو
  • 27. استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در BigQuery
  • 28. بررسی قابلیت‌های BigLake برای یکپارچه‌سازی داده‌ها
  • 29. مدیریت چرخه حیات داده و سیاست‌های نگهداری
  • 30. امنیت داده‌ها و رمزنگاری در محیط ابری
  • 31. تطبیق استانداردهای گزارش‌گیری و حاکمیت داده
  • 32. بهترین روش‌های نگهداری و پشتیبانی سیستم‌های داده‌ای ابری
تگ‌ها: آمازون ردشیفت انبار داده ابری بیگ‌کوئری پردازش ابری تحلیل کلان‌داده تحلیلگر داده گوگل کلاود مدیریت پایگاه داده مهاجرت داده‌ها مهندسی داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.