کتاب تسلط بر پاک‌سازی و تحلیل هوشمند داده‌ها با استفاده از پلتفرم Databricks با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر پاک‌سازی و تحلیل هوشمند داده‌ها با استفاده از پلتفرم Databricks

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

موضوع میانی: آماده‌سازی و تحلیل اکتشافی داده‌ها در بستر رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و معماری پلتفرم دیتابریکس در پردازش کلان‌داده
• 2. آشنایی با محیط کاربری و نوت‌بوک‌های دیتابریکس
• 3. مدیریت کلاسترها و پیکربندی منابع پردازشی در فضای ابری
• 4. مفاهیم پایه اکوسیستم آپاچی اسپارک در دیتابریکس
• 5. ساختار داده‌ها در دیتابریکس و کار با دیتافریم‌ها
• 6. اتصال به منابع داده خارجی و بارگذاری داده‌ها
• 7. کار با فرمت‌های ذخیره‌سازی بهینه نظیر پارکت و دلتا لیک
• 8. مبانی کار با پایگاه‌داده‌های دلتا و مدیریت تراکنش‌های داده‌ای
• 9. شناسایی و مدیریت مقادیر مفقود در مجموعه داده‌ها
• 10. تکنیک‌های شناسایی و رفع ناهنجاری‌های داده‌ای
• 11. پاک‌سازی داده‌های متنی و استخراج ویژگی‌های کلیدی
• 12. تبدیل انواع داده و استانداردسازی فرمت‌ها
• 13. مدیریت داده‌های تکراری و یکپارچه‌سازی منابع مختلف
• 14. تحلیل توصیفی و آماری اولیه داده‌ها
• 15. کاربرد توابع پنجره‌ای در تحلیل سری‌های زمانی
• 16. استفاده از کتابخانه‌های بصری‌سازی داخلی دیتابریکس
• 17. طراحی داشبوردهای تحلیلی در محیط دیتابریکس
• 18. بهینه‌سازی کوئری‌های اسپارک برای افزایش کارایی
• 19. استفاده از دیتابریکس اس‌کیو‌ال برای تحلیل‌های ساختاریافته
• 20. مدیریت سطوح دسترسی و امنیت داده‌ها در دیتابریکس
• 21. نظارت بر عملکرد کلاسترها و رفع گلوگاه‌های پردازشی
• 22. اتصال به سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری امن
• 23. مقدمه‌ای بر خط‌لوله‌های داده‌ای در دلتا لایو تیبلز
• 24. پیاده‌سازی فرآیندهای استخراج، تبدیل و بارگذاری در دیتابریکس
• 25. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها با استفاده از قابلیت تایم‌تراول
• 26. مستندسازی و اشتراک‌گذاری تحلیل‌ها در فضای کاری
• 27. کاربرد یادگیری ماشین برای شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها
• 28. به‌کارگیری مدل‌های پیش‌بینی ساده برای تحلیل روندهای آتی
• 29. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری در پردازش داده‌های حجیم
• 30. بهترین شیوه‌های نگهداری و بروزرسانی مخازن داده‌ای
• 31. اخلاق حرفه‌ای در مدیریت داده و حفاظت از حریم خصوصی کاربران
• 32. رعایت استانداردهای ملی در پردازش و ذخیره‌سازی داده‌های حساس
• 33. مستندسازی فنی و گزارش‌نویسی نتایج تحلیل‌های کلان‌داده