کتاب صوتی آموزش جامع تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از سرویس Amazon Athena

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از سرویس Amazon Athena

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

موضوع میانی: پردازش و کوئری‌نویسی در زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه در تحلیل کلان‌داده و معماری سرویس‌های ابری
• 2. آشنایی با ساختار و قابلیت‌های سرویس Amazon Athena
• 3. آموزش گام‌به‌گام راه‌اندازی محیط کار در کنسول مدیریت AWS
• 4. مدیریت دسترسی‌ها و امنیت داده‌ها با استفاده از IAM
• 5. مفاهیم دیتابیس و جدول در محیط‌های مبتنی بر S3
• 6. کار با فرمت‌های ذخیره‌سازی داده مانند Parquet و ORC
• 7. بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها با استفاده از پارتیشن‌بندی داده‌ها
• 8. ساختار و سلسله‌مراتب در AWS Glue Data Catalog
• 9. ایجاد و مدیریت دیتابیس‌ها و جداول در Glue Catalog
• 10. آشنایی با زبان SQL برای کوئری‌نویسی در محیط‌های توزیع‌شده
• 11. استفاده از دستورات استاندارد DDL برای تعریف جداول
• 12. اجرای کوئری‌های پیچیده SELECT و فیلتر کردن داده‌ها
• 13. کار با توابع تجمعی و گروه‌بندی داده‌ها در تحلیل‌های حجیم
• 14. استفاده از JOIN برای ترکیب داده‌های موجود در جداول مختلف
• 15. بررسی و تحلیل پیام‌های خطا در اجرای کوئری‌ها
• 16. بهینه‌سازی هزینه در تحلیل‌های کلان‌داده با استفاده از Athena
• 17. کار با توابع پیشرفته رشته‌ای و ریاضی در تحلیل داده‌ها
• 18. استفاده از عبارات شرطی CASE در پردازش داده‌ها
• 19. مدیریت و ذخیره‌سازی نتایج کوئری‌ها در Amazon S3
• 20. کار با Viewها برای ساده‌سازی کوئری‌های تکراری
• 21. بررسی عملکرد کوئری با استفاده از Execution Plan
• 22. مدیریت جداول با فرمت‌های فشرده‌سازی جهت افزایش سرعت
• 23. اتصال سرویس‌های تحلیل داده به Athena از طریق JDBC و ODBC
• 24. یکپارچه‌سازی Athena با سرویس QuickSight برای مصورسازی داده‌ها
• 25. بررسی الگوهای امنیتی در رمزنگاری داده‌های در حال استراحت
• 26. مانیتورینگ و مشاهده لاگ‌های کوئری در CloudWatch
• 27. مدیریت چرخه‌ی حیات داده‌های ذخیره‌شده در S3
• 28. کار با پارتیشن‌های مجازی و مدیریت داده‌های غیرساختاریافته
• 29. مقایسه روش‌های مختلف ذخیره‌سازی داده برای تحلیل سریع
• 30. پیاده‌سازی استانداردهای مدیریت داده در پروژه‌های ابری
• 31. اصول پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل
• 32. استفاده از Athena برای تحلیل لاگ‌های سیستم و سرور
• 33. به‌کارگیری تکنیک‌های پیشرفته در کوئری‌نویسی بهینه
• 34. امنیت در تبادل داده و رعایت حریم خصوصی در تحلیل‌های ابری
• 35. مروری بر معماری‌های مدرن داده (Data Lake) در بستر ابری