آموزش پیشرفته SQL برای دانشمندان داده - آخرین آپدیت

دانلود Advanced SQL for Data Scientists

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: بسیاری از دانشمندان داده با SQL، زبان استاندارد صنعت برای تحلیل داده‌ها، آشنا هستند. اما با افزایش حجم داده‌ها، نیاز است تا فراتر از خواندن و نوشتن ساده در پایگاه داده عمل کنید. این دوره آموزشی رویکردی پیشرفته‌تر برای طراحی مدل‌های داده و بهینه‌سازی کوئری‌ها در SQL ارائه می‌دهد. مدرس دوره، دن سالیوان، ابتدا به طراحی منطقی و فیزیکی جداول با تمرکز ویژه بر پایگاه‌های داده بسیار بزرگ می‌پردازد و سپس بررسی عمیقی روی ایندکس‌ها، از جمله ایندکس‌های تخصصی و زمان استفاده از آن‌ها ارائه می‌دهد. در بخش بعدی، بهینه‌سازی کوئری‌ها معرفی شده و نحوه بهینه‌سازی کوئری‌های پایه، Multi-join و کوئری‌های پیچیده‌تر نمایش داده می‌شود. این دوره همچنین افزونه‌های SQL، از جمله توابع تعریف شده توسط کاربر (UDF) و انواع داده‌های تخصصی را پوشش می‌دهد. تکنیک‌های آموزش داده شده در این دوره، تحلیل کارآمدتر مجموعه‌های داده بزرگ را با استفاده از SQL، آمار و منطق کسب‌وکار سفارشی امکان‌پذیر می‌سازد.

سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • پیش‌نیازها و موارد ضروری What you should know

  • تکنیک‌های پیشرفته SQL برای علوم داده Advanced SQL techniques for data science

1. مدل‌سازی داده‌ها: جداول 1. Data Modeling: Tables

  • نماهای متریالایز شده (Materialized Views) Materialized views

  • قوانین نرمال‌سازی Rules of normalization

  • نسخه‌های خواندنی (Read Replicas) Read replicas

  • چالش: طراحی مدل داده برای تحلیل‌ها Challenge: Design a data model for analytics

  • پارتیشن‌بندی داده‌ها Partitioning data

  • غیرنرمال‌سازی (Denormalization) Denormalization

  • پاسخ چالش: طراحی مدل داده برای تحلیل‌ها Solution: Design a data model for analytics

2. مدل‌سازی داده‌ها: ایندکس‌ها 2. Data Modeling: Indexes

  • ایندکس‌های B-tree B-tree indexes

  • ایندکس‌های Bitmap Bitmap indexes

  • چالش: انتخاب استراتژی بهینه ایندکس‌گذاری Challenge: Choosing an optimal indexing strategy

  • ایندکس‌های GIN و BRIN GIN and BRIN indexes

  • پاسخ چالش: انتخاب استراتژی بهینه ایندکس‌گذاری Solution: Choosing an optimal indexing strategy

  • ایندکس‌های GiST و SP-GiST GiST and SP-GiST indexes

  • ایندکس‌های Hash Hash indexes

3. بهینه‌سازی کوئری‌ها 3. Query Optimization

  • تحلیل کوئری با عبارت‌های WHERE و ایندکس‌ها Analyzing a query with WHERE clauses and indexes

  • تحلیل کوئری با Join Analyzing a query with a join

  • چالش: بهینه‌سازی کوئری با استفاده از Explain Plan Challenge: Optimize a query using an explain plan

  • تولید داده‌های سری زمانی Generating time series data

  • تولید داده‌ها با generate_sequence Generating data with generate_sequence

  • دستورات EXPLAIN و ANALYZE EXPLAIN and ANALYZE commands

  • پاسخ چالش: بهینه‌سازی کوئری با استفاده از Explain Plan Solution: Optimize a query using an explain plan

4. توابع تعریف شده توسط کاربر 4. User-Defined Functions

  • توابع PL/Python PL/Python functions

  • چالش: نوشتن یک تابع تعریف شده توسط کاربر Challenge: Write a user-defined function

  • گسترش SQL با توابع تعریف شده توسط کاربر Extending SQL with user-defined functions

  • بارگذاری بیش از حد توابع (Function Overloading) Function overloading

  • نوسان توابع (Function Volatility) Function volatility

  • پاسخ چالش: نوشتن یک تابع تعریف شده توسط کاربر Solution: Write a user-defined function

  • توابع کوئری SQL SQL query functions

5. قابلیت‌های کاربردی خاص 5. Special-Purpose Functionality

  • داده‌های سلسله‌مراتبی و ltrees Hierarchical data and ltrees

  • پاسخ چالش: طراحی جدول برای پشتیبانی از داده‌های بدون ساختار Solution: Design a table to support unstructured data

  • استفاده از JSON برای داده‌های نیمه‌ساختاریافته JSON for semi-structured data

  • فیلترهای Bloom Bloom filters

  • استفاده از Hstore برای جفت‌های کلید-مقدار Hstore for key-value pairs

  • چالش: طراحی جدول برای پشتیبانی از داده‌های بدون ساختار Challenge: Design a table to support unstructured data

  • کوئری‌های فدراسیون (Federated Queries) Federated queries

جمع‌بندی Conclusion

  • گام‌های بعدی Next steps

نمایش نظرات

آموزش پیشرفته SQL برای دانشمندان داده
جزییات دوره
2h 30m
38
(آخرین آپدیت)
152,376
- از 5
دارد
دارد
دارد
Dan Sullivan
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Dan Sullivan Dan Sullivan

معمار سازمانی ، کارشناس بزرگ داده دان سالیوان ، دکترای علوم ، یک معمار سازمانی و متخصص داده های بزرگ است.

دان متخصص در معماری داده ، تجزیه و تحلیل ، داده کاوی ، آمار ، مدل سازی داده ها ، داده های بزرگ و رایانش ابری است. علاوه بر این ، او دارای دکترای ژنتیک ، بیوانفورماتیک و زیست محاسباتی است. Dan به طور منظم با Spark ، Oracle ، NoSQL ، MongoDB ، Redis ، R و Python کار می کند. وی تجربه نوشتن گسترده ای در موضوعاتی از جمله رایانش ابری ، داده های بزرگ ، Hadoop و امنیت دارد.