🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: SQL و ادغام با Hadoop

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: SQL

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی پایگاه داده رابطه‌ای
• 2. مقدمه ای بر SQL
• 3. هدف SQL
• 4. انواع داده در SQL
• 5. ساختارهای پایگاه داده
• 6. جداول و ستون ها
• 7. کلیدهای اصلی و خارجی
• 8. قوانین یکپارچگی داده
• 9. ایجاد جداول
• 10. اصلاح جداول
• 11. حذف جداول
• 12. مقدمه ای بر زبان پرس و جو SQL
• 13. دستور SELECT
• 14. فیلتر کردن داده ها با WHERE
• 15. مرتب سازی نتایج با ORDER BY
• 16. محدود کردن تعداد نتایج با LIMIT
• 17. استفاده از GROUP BY
• 18. توابع تجمیعی (Aggregate Functions)
• 19. COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX
• 20. فیلتر کردن گروه ها با HAVING
• 21. انواع JOIN
• 22. INNER JOIN
• 23. LEFT JOIN
• 24. RIGHT JOIN
• 25. FULL OUTER JOIN
• 26. CROSS JOIN
• 27. Self JOIN
• 28. Union و Union All
• 29. مقدمه ای بر Subqueries
• 30. Subqueries در WHERE
• 31. Subqueries در SELECT
• 32. Correlated Subqueries
• 33. انواع داده های پیشرفته در SQL
• 34. تاریخ و زمان
• 35. رشته ها
• 36. اعداد
• 37. بولین (Boolean)
• 38. انواع داده های JSON و XML
• 39. ایندکس گذاری (Indexing)
• 40. انواع ایندکس
• 41. ایندکس های ترکیبی
• 42. بهبود عملکرد با ایندکس گذاری
• 43. نرمال سازی (Normalization)
• 44. فرم های نرمال (1NF, 2NF, 3NF)
• 45. مضرات نرمال سازی بیش از حد
• 46. مقدمه ای بر View ها
• 47. ایجاد View
• 48. استفاده از View
• 49. اصلاح View
• 50. حذف View
• 51. رویه های ذخیره شده (Stored Procedures)
• 52. ایجاد رویه ذخیره شده
• 53. اجرای رویه ذخیره شده
• 54. پارامترها در رویه های ذخیره شده
• 55. مدیریت خطا در رویه های ذخیره شده
• 56. تریگرها (Triggers)
• 57. انواع تریگر (Before, After)
• 58. تریگرهای INSERT, UPDATE, DELETE
• 59. نوشتن تریگرهای پیچیده
• 60. مفاهیم ACID در پایگاه داده
• 61. Atomicity
• 62. Consistency
• 63. Isolation
• 64. Durability
• 65. Transaction ها
• 66. مدیریت Transaction
• 67. Commit و Rollback
• 68. مفاهیم امنیت در SQL
• 69. سطوح دسترسی
• 70. GRANT و REVOKE
• 71. ایجاد و حذف کاربران
• 72. سطوح دسترسی به اشیاء
• 73. مقدمه ای بر سیستم های توزیع شده
• 74. مقدمه ای بر Hadoop
• 75. اکوسیستم Hadoop
• 76. HDFS (Hadoop Distributed File System)
• 77. MapReduce
• 78. Spark
• 79. Hive
• 80. HBase
• 81. SQOOP
• 82. Flume
• 83. Kafka
• 84. پایگاه داده های NoSQL
• 85. مقدمه ای بر داده های Big Data
• 86. چالش های داده های Big Data
• 87. SQL در Hadoop (Hive)
• 88. مقدمه ای بر Apache Hive
• 89. محیط Hive
• 90. HiveQL
• 91. تفاوت HiveQL و SQL
• 92. ایجاد جداگانه جداول (External Tables)
• 93. ایجاد جداول داخلی (Managed Tables)
• 94. انواع فرمت های فایل در Hive
• 95. ORC, Parquet, TextFile
• 96. تنظیمات Partitioning در Hive
• 97. تنظیمات Bucketing در Hive
• 98. بهبود عملکرد کوئری ها در Hive
• 99. فیلتر کردن داده ها در Hive
• 100. استفاده از Window Functions در Hive

SQL و ادغام با Hadoop: دوره‌ای که آینده تحلیل داده را می‌سازد

1. معرفی دوره: به دنیای داده‌های بزرگ خوش آمدید!

دنیای داده‌ها در حال انفجار است! حجم اطلاعاتی که هر روز تولید می‌شود، به طور سرسام‌آوری در حال افزایش است و اینجاست که مهارت‌های SQL و Hadoop، به عنوان دو ابزار قدرتمند برای مدیریت و تحلیل این داده‌ها، اهمیت پیدا می‌کنند. دوره‌ی "SQL و ادغام با Hadoop" شما را به سفری هیجان‌انگیز در این دنیای بی‌کران دعوت می‌کند. در این دوره، شما نه‌تنها SQL را به طور کامل یاد می‌گیرید، بلکه با قدرت بی‌نظیر Hadoop و چگونگی ادغام این دو فناوری برای استخراج بینش‌های ارزشمند از داده‌های بزرگ آشنا می‌شوید.

فرقی نمی‌کند برنامه‌نویس تازه‌کار باشید یا یک متخصص باتجربه در حوزه داده؛ این دوره به شما کمک می‌کند تا با بهره‌گیری از SQL و Hadoop، داده‌های خود را به بهترین شکل مدیریت و تحلیل کنید و تصمیمات بهتری بگیرید. آماده‌اید تا از رقبا پیشی بگیرید و آینده شغلی خود را متحول کنید؟ پس این دوره را از دست ندهید!

2. درباره دوره: سفری به قلب داده‌ها

دوره‌ی "SQL و ادغام با Hadoop" یک دوره‌ی جامع و کاربردی است که از مقدماتی‌ترین مفاهیم SQL شروع می‌شود و تا پیشرفته‌ترین تکنیک‌های ادغام SQL با Hadoop ادامه می‌یابد. در این دوره، شما با استفاده از مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی، نه‌تنها دانش تئوری خود را افزایش می‌دهید، بلکه مهارت‌های عملی خود را نیز تقویت می‌کنید. این دوره به شما کمک می‌کند تا به یک متخصص داده‌ی مسلط به SQL و Hadoop تبدیل شوید و در دنیای رقابتی امروز، یک قدم از دیگران جلوتر باشید.

3. موضوعات کلیدی: آنچه در این دوره یاد می‌گیرید

• مبانی SQL: مفاهیم پایه‌ای، دستورات SELECT، INSERT، UPDATE، DELETE و WHERE.
• SQL پیشرفته: JOIN ها، زیر کوئری‌ها، توابع aggregate، window functions.
• آشنایی با Hadoop: معماری Hadoop، HDFS، MapReduce، YARN.
• نصب و راه‌اندازی Hadoop: نصب و پیکربندی Hadoop در محیط‌های مختلف.
• Hive: معرفی Hive، SQL on Hadoop، دستورات HiveQL.
• Pig: معرفی Pig، زبان Pig Latin، انجام ETL با Pig.
• Impala: معرفی Impala، کوئری‌های سریع SQL بر روی Hadoop.
• ادغام SQL و Hadoop: اتصال SQL به Hadoop، استفاده از JDBC و ODBC.
• کاربردها و مثال‌های عملی: تحلیل داده‌های بزرگ با استفاده از SQL و Hadoop.
• بهینه‌سازی کوئری‌ها: تکنیک‌های بهینه‌سازی کوئری‌ها در Hadoop.

4. مخاطبان دوره: این دوره برای کیست؟

این دوره برای طیف وسیعی از مخاطبان طراحی شده است:

• برنامه‌نویسان: علاقه‌مند به یادگیری SQL و Hadoop.
• متخصصان داده: که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه تحلیل داده‌های بزرگ ارتقا دهند.
• دانشجویان: رشته‌های مرتبط با علوم کامپیوتر، آمار و ریاضیات.
• مدیران: علاقه‌مند به درک بهتر داده‌ها و تصمیم‌گیری مبتنی بر داده.
• علاقه‌مندان: به حوزه داده و تحلیل داده که می‌خواهند وارد این حوزه شوند.

5. چرا این دوره را بگذرانیم؟ مزایای بی‌شمار برای شما

با گذراندن دوره‌ی "SQL و ادغام با Hadoop"، شما به مزایای زیر دست می‌یابید:

• افزایش مهارت‌های شغلی: یادگیری مهارت‌های ارزشمند SQL و Hadoop که تقاضای زیادی در بازار کار دارند.
• بهبود فرصت‌های شغلی: افزایش شانس استخدام در شرکت‌های بزرگ و معتبر.
• افزایش درآمد: کسب دانش و مهارت‌هایی که به شما امکان می‌دهد درآمد بیشتری کسب کنید.
• کسب دانش عملی: یادگیری از طریق مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی.
• درک بهتر داده‌ها: یادگیری چگونگی استخراج بینش‌های ارزشمند از داده‌ها.
• به‌روز بودن: آشنایی با آخرین تکنولوژی‌ها و ابزارهای تحلیل داده.
• ارتقای رزومه: اضافه کردن مهارت‌های ارزشمند به رزومه و متمایز شدن از دیگران.

6. سرفصل‌های دوره: سفری به سوی تسلط بر داده

دوره‌ی "SQL و ادغام با Hadoop" شامل بیش از 100 سرفصل جامع است که به شما کمک می‌کند تا به یک متخصص SQL و Hadoop تبدیل شوید. در زیر به تعدادی از این سرفصل‌ها اشاره می‌کنیم:

بخش 1: مبانی SQL

• مقدمه‌ای بر پایگاه داده و سیستم‌های مدیریت پایگاه داده (DBMS)
• نصب و راه‌اندازی محیط توسعه SQL
• ساختار و سینتکس دستورات SQL
• دستور SELECT: بازیابی داده‌ها از جداول
• دستور WHERE: فیلتر کردن داده‌ها
• عملگرهای منطقی و مقایسه‌ای
• دستور ORDER BY: مرتب‌سازی داده‌ها
• دستورات INSERT، UPDATE و DELETE: مدیریت داده‌ها
• عملگرهای LIKE و IN
• کار با انواع داده‌ها
• تمرینات عملی و پروژه‌های کوچک

بخش 2: SQL پیشرفته

• دستور JOIN: ترکیب داده‌ها از چند جدول
• انواع JOIN (INNER، LEFT، RIGHT، FULL)
• زیر کوئری‌ها (Subqueries)
• توابع aggregate (SUM, AVG, COUNT, MAX, MIN)
• گروه‌بندی داده‌ها با GROUP BY
• دستور HAVING: فیلتر کردن گروه‌ها
• Window functions: تحلیل داده‌ها بر اساس پنجره‌های داده
• Stored procedures و Views
• امنیت و مدیریت دسترسی در SQL
• بهینه‌سازی کوئری‌ها
• تمرینات عملی و پروژه‌های بزرگ

بخش 3: آشنایی با Hadoop

• مفاهیم اولیه Hadoop و Big Data
• معماری Hadoop و اجزای اصلی (HDFS, MapReduce, YARN)
• نصب و راه‌اندازی Hadoop در محیط‌های مختلف
• معرفی HDFS (Hadoop Distributed File System)
• آشنایی با MapReduce Programming Model
• پیکربندی Hadoop
• مدیریت منابع با YARN
• زیرساخت‌های Hadoop و اکوسیستم آن
• تمرینات عملی و آشنایی با محیط Hadoop

بخش 4: Hive

• معرفی Hive و نقش آن در Hadoop
• مقایسه Hive با SQL
• HiveQL: زبان کوئری Hive
• ایجاد جداول در Hive
• بارگذاری داده‌ها در Hive
• اجرای کوئری‌ها در Hive
• توابع داخلی Hive
• پارتیشن‌بندی و Bucketing
• بهینه‌سازی Hive Queries
• تمرینات عملی با Hive

بخش 5: Pig

• معرفی Pig و زبان Pig Latin
• ساختار زبان Pig Latin
• آشنایی با عملیات در Pig (LOAD, FILTER, GROUP, JOIN, FOREACH)
• استفاده از Pig در ETL
• توابع داخلی Pig
• توابع UDF (User Defined Functions) در Pig
• بهینه‌سازی Pig Scripts
• تمرینات عملی و انجام پروژه‌های ETL با Pig

بخش 6: Impala

• معرفی Impala و معماری آن
• مقایسه Impala با Hive و Spark
• نصب و راه‌اندازی Impala
• کوئری زدن با Impala
• بهینه‌سازی کوئری‌ها در Impala
• مدیریت داده‌ها در Impala
• امنیت Impala
• تمرینات عملی و مقایسه Impala با Hive

بخش 7: ادغام SQL و Hadoop

• اتصال SQL به Hadoop با استفاده از JDBC و ODBC
• دسترسی به داده‌های Hadoop از طریق SQL
• استفاده از SQL برای تحلیل داده‌های Hadoop
• تبادل داده‌ها بین SQL و Hadoop
• پروژه‌های عملی ادغام SQL و Hadoop
• بهینه‌سازی کوئری‌های ترکیبی
• راهکارهای امنیتی برای دسترسی به داده‌ها
• تمرینات پیشرفته و پروژه‌های واقعی

بخش 8: کاربردها و مثال‌های عملی

• تحلیل داده‌های وب‌سایت
• تحلیل داده‌های فروش
• تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده با استفاده از داده‌های بزرگ
• طراحی داشبوردهای مدیریتی
• بهبود عملکرد کسب‌وکار با تحلیل داده‌ها
• مطالعه موردی در صنایع مختلف
• پروژه‌های نهایی و ارائه نمونه‌کار

بخش 9: بهینه‌سازی کوئری‌ها در Hadoop

• شناسایی Bottleneck در کوئری‌ها
• استفاده از Partitioning و Bucketing
• بهینه‌سازی JOIN ها
• بهینه‌سازی MapReduce
• بهینه‌سازی Hive و Impala
• شاخص‌گذاری داده‌ها
• مدیریت حافظه در Hadoop
• ابزارهای مانیتورینگ Hadoop

بخش 10: جمع‌بندی و آینده

• مروری بر مفاهیم کلیدی
• آماده‌سازی برای آزمون‌های بین‌المللی
• آینده‌ی تحلیل داده‌ها و نقش SQL و Hadoop
• ادامه یادگیری و منابع آموزشی
• ایجاد شبکه ارتباطی با متخصصان داده
• پروژه‌های نهایی و ارائه گواهینامه

همین حالا ثبت‌نام کنید و به جمع متخصصان داده بپیوندید! این فرصت طلایی را از دست ندهید!

📦 مجموعه شامل:

• ✅ ویدیوهای فارسی
• ✅ پادکست های صوتی فارسی
• ✅ کتاب PDF فارسی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته فارسی خودمونی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته رسمی فارسی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ پرسش و پاسخ ۴ گزینه ای فارسی