اکسپرس 24
کتاب مقدمه‌ای بر سرویس Amazon Redshift برای تحلیل داده‌های حجیم

کتاب مقدمه‌ای بر سرویس Amazon Redshift برای تحلیل داده‌های حجیم

تگ‌ها: Amazon Redshift آمازون ردشیفت انباره داده پایگاه داده ابری تحلیل داده خدمات AWS داده کاوی هوش تجاری

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 مقدمه‌ای بر سرویس Amazon Redshift برای تحلیل داده‌های حجیم

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم داده

موضوع میانی: پایگاه‌های داده و تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های حجیم
  • 2. مفاهیم کلیدی پایگاه‌های داده تحلیلی
  • 3. معرفی Amazon Redshift
  • 4. معماری Amazon Redshift
  • 5. ذخیره‌سازی داده در Redshift
  • 6. ستون‌های داده و انواع داده
  • 7. فشرده‌سازی داده‌ها
  • 8. کلیدهای توزیع (Distribution Keys)
  • 9. کلیدهای مرتب‌سازی (Sort Keys)
  • 10. طراحی طرح‌واره (Schema Design)
  • 11. بهینه‌سازی طراحی طرح‌واره
  • 12. بارگذاری داده‌ها در Redshift
  • 13. استفاده از COPY Command
  • 14. مدیریت بارگذاری داده‌ها
  • 15. پرس‌وجو (Querying) در Redshift
  • 16. بهینه‌سازی پرس‌وجوها
  • 17. توابع پنجره‌ای (Window Functions)
  • 18. تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی
  • 19. جداول موقت (Temporary Tables)
  • 20. نمایه‌ها (Views)
  • 21. جداول وابسته (Materialized Views)
  • 22. مدیریت کاربران و دسترسی‌ها
  • 23. امنیت داده‌ها در Redshift
  • 24. رمزنگاری داده‌ها
  • 25. شبکه‌سازی در Redshift
  • 26. اتصال به Redshift
  • 27. ابزارهای تجسم داده
  • 28. کار با AWS Glue
  • 29. یکپارچه‌سازی با S3
  • 30. یکپارچه‌سازی با EMR
  • 31. یکپارچه‌سازی با Kinesis
  • 32. یکپارچه‌سازی با Lambda
  • 33. مدیریت هزینه‌ها در Redshift
  • 34. مقایسه Redshift با دیگر پایگاه‌های داده
  • 35. کاربرد Redshift در کسب و کار
  • 36. تحلیل داده‌های مالی
  • 37. تحلیل داده‌های بازاریابی
  • 38. تحلیل داده‌های فروش
  • 39. تحلیل داده‌های عملیاتی
  • 40. بهینه‌سازی عملکرد Redshift
  • 41. نظارت بر عملکرد
  • 42. عیب‌یابی مشکلات عملکرد
  • 43. مدیریت مقیاس‌پذیری
  • 44. نسخه‌برداری و بازیابی
  • 45. تنظیمات پیشرفته Redshift
  • 46. Query Acceleration
  • 47. Concurrency Scaling
  • 48. Redshift Spectrum
  • 49. Data Lake Integration
  • 50. Machine Learning Integration
  • 51. استفاده از SQL در Redshift
  • 52. توابع Aggregation
  • 53. توابع String
  • 54. توابع Date/Time
  • 55. توابع Math
  • 56. توابع Conditional
  • 57. توابع JSON
  • 58. توابع GIS
  • 59. کار با JSON Data
  • 60. کار با Semi-structured Data
  • 61. بهینه‌سازی بارگذاری داده‌های بزرگ
  • 62. مدیریت جداول بزرگ
  • 63. استفاده از استراتژی‌های Partitioning
  • 64. بهینه‌سازی کلیدهای توزیع و مرتب‌سازی
  • 65. تکنیک‌های پیشرفته Query Optimization
  • 66. استفاده از Explain Plan
  • 67. مانیتورینگ Query Performance
  • 68. مدیریت استیتمنت‌های طولانی
  • 69. استفاده از Workload Management (WLM)
  • 70. تنظیمات WLM
  • 71. مدیریت صف‌های WLM
  • 72. بهینه‌سازی برای بارهای کاری مختلف
  • 73. امنیت داده‌ها در حین انتقال
  • 74. مدیریت دسترسی در سطح ستون
  • 75. مدیریت دسترسی در سطح ردیف
  • 76. استفاده از IAM Roles
  • 77. استفاده از Redshift Data Sharing
  • 78. مدیریت Snapshot ها
  • 79. بازیابی به زمان مشخص
  • 80. بازیابی از Snapshot ها
  • 81. استراتژی‌های Disaster Recovery
  • 82. آموزش کاربران Redshift
  • 83. بهترین روش‌ها در استفاده از Redshift
  • 84. اصول طراحی پایگاه داده تحلیلی
  • 85. مفاهیم Data Warehousing
  • 86. تکنولوژی‌های Cloud Data Warehousing
  • 87. مقایسه Redshift با Snowflake
  • 88. مقایسه Redshift با BigQuery
  • 89. مقایسه Redshift با Azure Synapse Analytics
  • 90. نقش Redshift در اکوسیستم AWS
  • 91. اتصال به ابزارهای BI (مانند Tableau)
  • 92. اتصال به ابزارهای BI (مانند Power BI)
  • 93. اتصال به ابزارهای BI (مانند Qlik Sense)
  • 94. کاربرد Redshift در تحلیل داده‌های IoT
  • 95. کاربرد Redshift در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 96. کاربرد Redshift در تحلیل داده‌های وب
  • 97. چالش‌های تحلیل داده‌های حجیم
  • 98. راهکارهای تحلیل داده‌های حجیم
  • 99. آینده تحلیل داده‌ها و Cloud Data Warehousing
  • 100. مقدمه‌ای بر مفاهیم Machine Learning

📚 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.