کتاب راهکارهای پیاده‌سازی دریاچه داده‌های مدرن (Data Lakehouse) با استفاده از فرمت‌های متن‌باز 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 راهکارهای پیاده‌سازی دریاچه داده‌های مدرن (Data Lakehouse) با استفاده از فرمت‌های متن‌باز

موضوع کلی: علوم داده و مهندسی داده‌های بزرگ

موضوع میانی: معماری نوین ذخیره‌سازی و تحلیل کلان‌داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و مفاهیم معماری دریاچه داده مدرن
  • 2. تکامل معماری داده از انبار داده تا دریاچه داده
  • 3. اصول و مزایای معماری لیک‌هاوس در مدیریت کلان‌داده
  • 4. شناسایی فرمت‌های متن‌باز ذخیره‌سازی لایه‌ای
  • 5. معرفی ساختار ذخیره‌سازی آپاچی پارکت و کاربرد آن
  • 6. مدیریت تراکنش‌ها و تضمین سازگاری در دریاچه داده
  • 7. مبانی و معماری فنی دلتا لیک
  • 8. کاربرد آپاچی آیسبرگ در سازماندهی داده‌ها
  • 9. مقایسه فرمت‌های آیسبرگ، دلتا و هودی در محیط‌های عملیاتی
  • 10. طراحی لایه‌های ذخیره‌سازی داده خام و پردازش‌شده
  • 11. استراتژی‌های پارتیشن‌بندی و ایندکس‌گذاری در داده‌های حجیم
  • 12. مدیریت متاداده‌ها و کاتالوگ‌های مرکزی داده
  • 13. اصول یکپارچگی داده‌ها در محیط‌های توزیع شده
  • 14. پیاده‌سازی کنترل دسترسی و امنیت در دریاچه داده
  • 15. مدیریت چرخه حیات داده و سیاست‌های نگهداری
  • 16. روش‌های بهینه‌سازی پرس‌وجو در فرمت‌های ستونی
  • 17. تحلیل کارایی موتورهای پردازش توزیع شده در لیک‌هاوس
  • 18. یکپارچه‌سازی ابزارهای پردازش جریانی با فرمت‌های متن‌باز
  • 19. اصول پیاده‌سازی خط لوله داده‌ای مبتنی بر معماری مدال
  • 20. پایش سلامت داده و تضمین کیفیت در لایه‌های ذخیره‌سازی
  • 21. مدیریت تغییرات شمای داده بدون ایجاد اختلال در سرویس
  • 22. استفاده از فرمت‌های باز برای تحلیل‌های هوش تجاری
  • 23. معماری تحلیل داده‌های غیرساختارمند در لیک‌هاوس
  • 24. پیاده‌سازی حاکمیت داده در محیط‌های متن‌باز
  • 25. اتصال ابزارهای گزارش‌گیری به دریاچه داده مدرن
  • 26. روش‌های مقیاس‌پذیری افقی در پردازش کلان‌داده
  • 27. مدیریت نسخه در داده‌ها و بازگشت به تراکنش‌های پیشین
  • 28. ارتقای امنیت داده‌ها با استفاده از رمزنگاری در سطح فایل
  • 29. مستندسازی و مدیریت رده‌بندی داده‌ها در سازمان
  • 30. تلفیق یادگیری ماشین با زیرساخت‌های لیک‌هاوس
  • 31. چالش‌های هم‌زمانی در دسترسی به داده‌های حجیم
  • 32. بهینه‌سازی عملیات ورود و خروج داده در مقیاس بزرگ
  • 33. بررسی استانداردهای ذخیره‌سازی برای رعایت حریم خصوصی
  • 34. تطبیق معماری لیک‌هاوس با الزامات قانونی داده‌ها
  • 35. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی در دریاچه‌های داده
  • 36. ارزیابی عملکرد سیستم در محیط‌های تولیدی
  • 37. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده برای کاهش هزینه‌های ذخیره‌سازی
  • 38. خودکارسازی فرایندهای پاک‌سازی و نگهداری داده
  • 39. آینده معماری داده و روند تحول فرمت‌های باز
تگ‌ها: Data Lakehouse پردازش کلان‌داده تحلیل داده‌ها دریاچه داده ذخیره‌سازی داده زیرساخت داده‌ای فرمت‌های متن‌باز کلان‌داده معماری داده مهندسی داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.