MAPress
کتاب مبانی و کاربردهای پایگاه داده تحلیلی Amazon Redshift

کتاب مبانی و کاربردهای پایگاه داده تحلیلی Amazon Redshift

تگ‌ها: Amazon Redshift آمازون ردشیفت انباره داده پایگاه داده تحلیلی تحلیل داده دیتابیس مدیریت داده هوش تجاری

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای پایگاه داده تحلیلی Amazon Redshift

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و تحلیل داده

موضوع میانی: پایگاه داده و مدیریت داده

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده تحلیلی
  • 2. آشنایی با Amazon Redshift
  • 3. معماری Amazon Redshift
  • 4. ذخیره‌سازی داده در Redshift
  • 5. انواع داده‌های پشتیبانی شده در Redshift
  • 6. طراحی اسکیمای پایگاه داده در Redshift
  • 7. بهینه‌سازی طراحی ستون‌ها
  • 8. فشرده‌سازی داده‌ها در Redshift
  • 9. انتخاب کلیدهای توزیع
  • 10. استفاده از کلیدهای مرتب‌سازی
  • 11. مدیریت جداول موقت
  • 12. بارگذاری داده‌ها در Redshift
  • 13. روش‌های بارگذاری داده
  • 14. استفاده از COPY Command
  • 15. مدیریت صف‌های بارگذاری
  • 16. نظارت بر فرآیندهای بارگذاری
  • 17. پرس‌وجو از داده‌ها در Redshift
  • 18. بهینه‌سازی پرس‌وجوها
  • 19. استفاده از Explain Plan
  • 20. شاخص‌گذاری در Redshift
  • 21. استفاده از نمایه‌های ستونی
  • 22. مدیریت نماهای داده
  • 23. پرس‌وجوهای پنجره‌ای (Window Functions)
  • 24. توابع تجمعی (Aggregate Functions)
  • 25. استفاده از CTE (Common Table Expressions)
  • 26. پیوندهای داده (Joins) در Redshift
  • 27. انواع Join و کاربردها
  • 28. بهینه‌سازی Join ها
  • 29. تحلیل داده‌های زمانی
  • 30. پردازش داده‌های حجیم
  • 31. مدیریت داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  • 32. استفاده از JSON در Redshift
  • 33. پرس‌وجو از داده‌های JSON
  • 34. استفاده از داده‌های جغرافیایی
  • 35. تحلیل داده‌های مکان‌محور
  • 36. مفاهیم داده‌کاوی
  • 37. الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 38. الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 39. پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 40. تحلیل سبد خرید
  • 41. نظارت بر عملکرد Redshift
  • 42. تنظیم پارامترهای Redshift
  • 43. مدیریت کاربران و دسترسی‌ها
  • 44. امنیت داده‌ها در Redshift
  • 45. رمزنگاری داده‌ها
  • 46. پشتیبان‌گیری و بازیابی
  • 47. استفاده از Redshift Spectrum
  • 48. پرس‌وجو از داده‌های S3
  • 49. یکپارچگی با AWS Glue
  • 50. مفاهیم ETL/ELT
  • 51. طراحی پایپ‌لاین‌های داده
  • 52. ابزارهای ETL/ELT
  • 53. مدیریت پیکربندی Redshift
  • 54. استفاده از CloudWatch برای نظارت
  • 55. قوانین دسترسی IAM
  • 56. اتصال به ابزارهای BI
  • 57. استفاده از Tableau با Redshift
  • 58. استفاده از Power BI با Redshift
  • 59. استفاده از QuickSight با Redshift
  • 60. مفاهیم Data Lakehouse
  • 61. استفاده از Redshift ML
  • 62. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 63. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 64. تحلیل احساسات با Redshift
  • 65. پیش‌بینی ریزش مشتری
  • 66. تحلیل رفتار کاربر
  • 67. بهینه‌سازی هزینه‌های Redshift
  • 68. مدیریت ظرفیت
  • 69. انتخاب کلاس نمونه مناسب
  • 70. استفاده از Reserved Instances
  • 71. مفهوم Data Warehousing
  • 72. اصول طراحی Data Warehouse
  • 73. مقایسه Redshift با سایر ابزارها
  • 74. پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 75. پایگاه‌های داده NoSQL
  • 76. معماری‌های مدرن داده
  • 77. مفاهیم Big Data
  • 78. فناوری‌های مرتبط با Big Data
  • 79. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 80. تحلیل داده‌های IoT
  • 81. مدیریت کلان‌داده
  • 82. امنیت در کلان‌داده
  • 83. چالش‌های مدیریت کلان‌داده
  • 84. آینده پایگاه‌های داده تحلیلی
  • 85. روندهای نوظهور در تحلیل داده
  • 86. اهمیت حکمرانی داده
  • 87. مدیریت کیفیت داده
  • 88. استراتژی‌های داده‌محور
  • 89. نقش تحلیلگر داده
  • 90. مهارت‌های مورد نیاز تحلیلگر داده
  • 91. اخلاق در تحلیل داده
  • 92. حریم خصوصی داده‌ها
  • 93. قوانین و مقررات حفاظت از داده
  • 94. اهمیت داده‌های پاک
  • 95. ساخت داشبوردهای مدیریتی
  • 96. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI)
  • 97. ارائه نتایج تحلیل
  • 98. تصویرسازی داده‌ها
  • 99. مفاهیم هوش تجاری (BI)
  • 100. استفاده از Redshift برای BI

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.