فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای نوین تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از Spark و SQL Server 2019

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از Spark و SQL Server 2019

موضوع کلی: مدیریت و تحلیل داده‌های کلان در پایگاه‌های داده سازمانی

موضوع میانی: معماری و پردازش توزیع‌شده داده‌ها با استفاده از پلتفرم SQL Server

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم تحلیل داده‌های حجیم در بسترهای سازمانی
• 2. آشنایی با معماری کلاسترهای داده‌های بزرگ در SQL Server 2019
• 3. نقش و جایگاه Apache Spark در اکوسیستم داده‌های مایکروسافت
• 4. نصب و راه‌اندازی اولیه کلاستر داده‌های بزرگ
• 5. مدیریت منابع و پیکربندی گره‌های محاسباتی در کلاستر
• 6. آشنایی با ساختار ذخیره‌سازی داده‌های توزیع‌شده در HDFS
• 7. مدیریت امنیت و احراز هویت در کلاسترهای داده‌ای
• 8. اتصال SQL Server به منابع داده خارجی از طریق PolyBase
• 9. مفاهیم پایه در پردازش موازی داده‌ها با Spark
• 10. کار با Spark SQL برای تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 11. مدیریت دیتافریم‌ها و عملیات تبدیل داده‌ها در Spark
• 12. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای توزیع‌شده در محیط Spark
• 13. یکپارچه‌سازی داده‌های SQL Server با مدل‌های تحلیلی Spark
• 14. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری ماشین در Spark برای تحلیل داده
• 15. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های کلان در فرمت‌های پارکت و آورو
• 16. مدیریت تراکنش‌ها در محیط‌های توزیع‌شده داده‌ای
• 17. مانیتورینگ و عیب‌یابی عملکرد کلاستر داده‌های بزرگ
• 18. استفاده از ابزارهای مدیریت کلاستر در محیط خط فرمان
• 19. به‌کارگیری Azure Data Studio برای مدیریت کلاسترهای داده‌ای
• 20. طراحی مدل‌های داده‌ای برای پردازش‌های مقیاس‌پذیر
• 21. پیاده‌سازی فرآیندهای ETL در مقیاس کلان با استفاده از Spark
• 22. تحلیل داده‌های جریانی در کلاسترهای داده‌های بزرگ
• 23. روش‌های پیشرفته ایندکس‌گذاری در جداول توزیع‌شده
• 24. مدیریت حافظه و تنظیمات بهینه در کارهای Spark
• 25. امنیت و حریم خصوصی در تحلیل داده‌های سازمانی
• 26. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها در کلاسترهای بزرگ
• 27. توسعه برنامه‌های تحلیل داده با استفاده از زبان‌های پایتون و اسکالا
• 28. یکپارچه‌سازی داده‌های غیرساختاریافته در پایگاه داده SQL Server
• 29. تکنیک‌های فشرده‌سازی و بهینه‌سازی حجم داده‌ها
• 30. مدیریت سطوح دسترسی در محیط‌های چندکاربره
• 31. ارائه گزارش‌ها و داشبوردهای تحلیلی بر پایه داده‌های پردازش‌شده
• 32. مستندسازی و استانداردسازی فرآیندهای مدیریت داده‌های حجیم