فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای جامع مهاجرت و مدیریت داده در Google BigQuery برای متخصصان پایگاه‌داده Oracle

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع مهاجرت و مدیریت داده در Google BigQuery برای متخصصان پایگاه‌داده Oracle

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

موضوع میانی: مهندسی داده و سامانه‌های مدیریت پایگاه‌داده ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری داده در محیط‌های ابری و مقایسه با پایگاه‌داده‌های سنتی
• 2. اصول و مفاهیم بنیادین در Google BigQuery
• 3. بررسی تفاوت‌های ساختاری بین Oracle و BigQuery
• 4. مدیریت پروژه‌ها و سازمان‌ها در بستر Google Cloud Platform
• 5. کار با کنسول مدیریتی و ابزارهای خط فرمان bq
• 6. طراحی و معماری جداول در BigQuery
• 7. انواع داده‌ها و ساختارهای ذخیره‌سازی در BigQuery
• 8. مفهوم پارتیشن‌بندی و کلاسترینگ داده‌ها برای بهینه‌سازی عملکرد
• 9. استراتژی‌های انتقال داده از Oracle به محیط ابری
• 10. آشنایی با سرویس انتقال داده Google Cloud Data Transfer Service
• 11. استفاده از ابزارها و اسکریپت‌های تبدیل اسکیمای پایگاه‌داده
• 12. مدیریت بارگذاری داده‌های حجیم از منابع مختلف
• 13. کار با فرمت‌های فایل Avro Parquet و CSV در محیط ابری
• 14. مبانی زبان SQL در BigQuery و سازگاری با استانداردهای ANSI
• 15. توابع و عملگرهای پیشرفته در پرس‌وجوهای BigQuery
• 16. بهینه‌سازی پرس‌وجوها برای کاهش هزینه‌های پردازشی
• 17. مدیریت تراکنش‌ها و محدودیت‌های یکپارچگی داده‌ها
• 18. کار با جداول موقت و جداول غیرمستقیم
• 19. مفهوم جداول خارجی و دسترسی مستقیم به داده‌های Cloud Storage
• 20. پیاده‌سازی امنیت و کنترل دسترسی در سطح پروژه و مجموعه داده
• 21. مدیریت نقش‌ها و سطوح دسترسی بر اساس سیاست‌های IAM
• 22. رمزنگاری داده‌ها و مدیریت کلیدهای امنیتی
• 23. مانیتورینگ و مشاهده گزارش‌های عملکرد در Google Cloud
• 24. بررسی هزینه‌ها و مدیریت بودجه‌بندی در BigQuery
• 25. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی داده متصل به BigQuery
• 26. تکنیک‌های عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در مهاجرت داده‌ها
• 27. آشنایی با یادگیری ماشین درون‌داده‌ای با BigQuery ML
• 28. یکپارچه‌سازی BigQuery با سرویس‌های تحلیل داده و هوش تجاری
• 29. مفاهیم پیشرفته در مقیاس‌پذیری و پردازش موازی
• 30. بهترین روش‌های نگهداری و پشتیبان‌گیری از داده‌های ابری
• 31. مدیریت چرخه‌حیات داده و سیاست‌های حذف خودکار
• 32. ارزیابی عملکرد و تنظیمات بهینه‌سازی در مقیاس کلان
• 33. استفاده از APIهای BigQuery برای اتوماسیون وظایف
• 34. پیاده‌سازی خط‌لوله‌های داده با ابزارهای هماهنگ‌سازی
• 35. مباحث پیشرفته در بهینه‌سازی کوئری‌های پیچیده تحلیلی
• 36. استراتژی‌های خروج و انتقال داده از محیط ابری به زیرساخت‌های محلی
• 37. اصول اخلاقی و حریم خصوصی در پردازش داده‌های کلان مطابق با قوانین جاری
• 38. بررسی موردی مهاجرت موفق پایگاه‌داده‌های بزرگ سازمانی به BigQuery
• 39. آینده‌نگری در حوزه مهندسی داده و فناوری‌های ابری جایگزین