آموزش کلان داده برای مدیران

Big Data for Managers

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: دوره آموزشی پایه برای کلان داده که ابزارهای کلان داده را برای مراحل مختلف پروژه کلان داده را پوشش می دهد. با اطمینان یک پروژه کلان داده را در سازمان خود رهبری کنید. فناوری داده های بزرگ را از فناوری سنتی متمایز کنید. معماران و CTOS ابزارهای مورد نیاز برای مراحل مختلف پروژه کلان داده خود را انتخاب کنید. یک برنامه عملیاتی برای پروژه تجزیه و تحلیل کلان داده خود با استفاده از مدل 5P بسازید.

این دوره اصول مورد نیاز در مورد فناوری کلان داده را پوشش می دهد که به شما کمک می کند تا با اطمینان پروژه کلان داده را در سازمان خود رهبری کنید. این اصطلاحات کلان داده مانند 3 در مقابل داده های بزرگ و ویژگی های کلیدی فناوری کلان داده را پوشش می دهد که به شما کمک می کند به این سوال پاسخ دهید که "فناوری کلان داده چگونه با فناوری سنتی متفاوت است". شما قادر خواهید بود مراحل مختلف راه حل کلان داده را از دریافت کلان داده تا تجسم داده های بزرگ و امنیت شناسایی کنید. شما قادر خواهید بود ابزار مناسب را برای هر مرحله از راه حل کلان داده انتخاب کنید. نمونه هایی از استفاده از ابزارهای محبوب کلان داده مانند HDFS، Map reduce، Spark، Zeppelin و غیره و همچنین نمایشی از راه اندازی خوشه EMR در خدمات وب آمازون را مشاهده خواهید کرد. نحوه استفاده از روش 5 P در پروژه های علم داده برای مدیریت یک پروژه کلان داده را تمرین خواهید کرد. با استفاده از آن در بسیاری از مطالعات موردی، تئوری و همچنین عمل را خواهید دید. شما نحوه اندازه گیری خوشه خود را با یک الگو تمرین خواهید کرد. شما در این دوره بیش از 20 ابزار کلان داده را بررسی خواهید کرد و می توانید ابزار را بر اساس مشکل کلان داده انتخاب کنید.

من اخیراً (14-مه-2020) محتوایی را در مورد منبع باز، محاسبات ابری، ارائه داده های بزرگ توسط فروشندگان ابری، چند ابری، رایانش ابری ترکیبی و لبه و ارائه دهندگان خدمات کلان داده کلودرا و MapR به روز کرده ام. از آنجایی که بیشتر سازمان ها به سمت ابر عمومی حرکت می کنند، این سخنرانی ها آخرین اطلاعات در مورد این فناوری ها را برای شما فراهم می کند. من مطمئن هستم که این محتوا را دوست خواهید داشت.

این دوره برای دانش‌آموزان در بیش از 50 کشور مفید بوده است و به‌عنوان یک مربی، خوشحالم که برخی از نظرات پنج ستاره را در مورد این دوره به اشتراک می‌گذارم:

این دوره واقعاً فراتر از انتظارات من بود! نه تنها مفاهیم و نمای کلی یک چشم انداز پروژه کلان داده را پوشش می دهد، بلکه نمونه های خوبی از مطالعات موردی واقعی را نیز ارائه می دهد که به تقویت مطالب ارائه شده کمک می کند. دوره عالی!

این دوره عالی است! چیزهای مفید زیادی یاد گرفتم. مطالعات موردی بسیار روشنگر هستند. من به شدت توصیه می کنم. خیلی ممنون.

otimo tecnicamente، عالی


Didatica muito boa e o conteudo conforme esperado



سرفصل ها و درس ها

معرفی Introduction

  • معرفی دوره Introduction to the course

  • پیش نیازهای دوره و ساختار دوره Course prerequisites and course structure

  • اندازه داده های بزرگ Big data sizes

  • مطالعه موردی: راه حل سنتی در مقابل راه حل داده های بزرگ Case study: Traditional solution vs Big data solution

  • فعالیت: اندازه داده ها را برای پروژه های کلان داده در سازمان خود محاسبه کنید Activity : Calculate the data sizes for big data projects in your organization

معرفی Introduction

ویژگی های کلان داده Big data characteristics

  • معرفی Introduction

  • 3 در مقابل داده های بزرگ 3 Vs of Big Data

  • نمونه های صنعت داده های بزرگ Industry examples of big data

  • تجزیه و تحلیل و تجسم داده های بزرگ Big data analysis and visualization

  • فناوری سنتی در مقابل کلان داده Traditional vs big data technology

  • فناوری داده های بزرگ چگونه متفاوت است؟ How is big data technology different?

  • مراحل حل داده های بزرگ Big data solution stages

  • آپاچی هادوپ و HDFS Apache Hadoop and HDFS

  • نقشه کاهش و نخ Map reduce and Yarn

  • خوک، کندو و جرقه Pig, Hive and Spark

  • چیز هایی برای به یاد آوردن Things to remember

  • فعالیت: انتخاب نوع فناوری Activity: Technology type selection

ویژگی های کلان داده Big data characteristics

ذخیره سازی داده های بزرگ Big data storage

  • معرفی Introduction

  • مراحل حل داده های بزرگ Big data solution stages

  • ویژگی های ذخیره سازی داده های بزرگ Big data storage characteristics

  • پایگاه های داده بدون SQL No-SQL databases

  • HDFS HDFS

  • Hbase Hbase

  • کاساندرا Cassandra

  • Mongo DB و Impala Mongo DB and Impala

  • اندازه خوشه خود را Sizing your cluster

  • چیز هایی برای به یاد آوردن Things to remember

  • فعالیت: خوشه داده بزرگ خود را با استفاده از الگو اندازه کنید Activity: Size your big data cluster using the template

  • فعالیت: این تمرین های ذخیره سازی را حل کنید Activity: Solve these storage exercises

ذخیره سازی داده های بزرگ Big data storage

مصرف کلان داده Big data ingestion

  • معرفی Introduction

  • مرحله راه حل بلع Solution stage Ingestion

  • منابع و انواع داده ها برای بلع Sources and types of data for ingestion

  • ویژگی های ابزار جذب داده های بزرگ Big data ingestion tool features

  • بلع داده های دسته ای: Sqoop و Distcp Ingestion of batch data : Sqoop and Distcp

  • انتقال جریان داده با استفاده از Flume Streaming data ingestion using Flume

  • کافکا: یک سیستم پیام رسانی Kafka : A messaging system

  • آپاچی فلینک Apache Flink

  • Nifi برای جذب داده ها Nifi for data ingestion

  • سناریوهایی برای جذب کلان داده scenarios for big data ingestion

  • نمودار دریافت داده ها Data ingestion diagram

  • چیز هایی برای به یاد آوردن Things to remember

  • فعالیت: مشکلات بلع Activity: Ingestion problems

  • آزمون 1 Quiz 1

مصرف کلان داده Big data ingestion

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ Big data analytics

  • معرفی Introduction

  • ویژگی های تجزیه و تحلیل کلان داده ها Characteristics of big data analysis

  • تجزیه و تحلیل با استفاده از نقشه کاهش، خوک و کندو Analysis using map-reduce, Pig and Hive

  • تجزیه و تحلیل با استفاده از Spark Analysis using Spark

  • تجزیه و تحلیل با استفاده از مجموعه طوفان و جریان Analysis using Storm and Stream sets

  • تکنیک های یادگیری ماشین و یادگیری ماشین Machine learning and machine learning techniques

  • تبدیل بینش به عمل Turning insights into action

  • چیز هایی برای به یاد آوردن Things to remember

  • فعالیت Activity

  • فعالیت: برای این موقعیت ها راه حل ارائه کنید Activity: Provide solutions to these situations

تجزیه و تحلیل داده های بزرگ Big data analytics

تجسم داده های بزرگ، امنیت و فروشندگان Big data visualization, security and vendors

  • معرفی Introduction

  • انواع سنتی و جدید تجسم داده برای داده های بزرگ Traditional and new types of data visualization for big data

  • ابزارهایی برای تجسم داده های بزرگ: Tableau، Qlikview و Zeppelin Tools for big data visualization : Tableau, Qlikview and Zeppelin

  • نمودارهای اسکریپت جاوا برای تجسم Java script charts for visualization

  • خلاصه تجسم Visualization summary

  • امنیت داده های بزرگ Big data security

  • کربروس و آپاچی ناکس Kerberos and Apache Knox

  • Apache Ranger و Apache Sentry Apache Ranger and Apache Sentry

  • بهترین روش ها برای امنیت داده های بزرگ Best practices for big data security

  • نرم افزار منبع باز و پشتیبانی Opensource software and support

  • پردازش ابری Cloud Computing

  • داده های بزرگ در ابر Big data on Cloud

  • کلان داده در AWS Big Data on AWS

  • کلان داده در Azure Big Data on Azure

  • کلان داده در Google Cloud Big Data on Google Cloud

  • چند ابری، ترکیبی ابری و محاسبات لبه Multi-Cloud, Hybrid Cloud and Edge Computing

  • پردازش بدون سرور چیست؟ What is Serverless Processing?

  • فروشنده کلان داده: کلودرا Big Data Vendor: Cloudera

  • فروشنده بزرگ داده: MapR Big Data Vendor: MapR

  • Snowflake: A Cloud Data Warehouse Snowflake: A Cloud Data Warehouse

  • چیز هایی برای به یاد آوردن Things to remember

  • نسخه ی نمایشی: مجموعه داده های بزرگ را روی EMR راه اندازی کنید و با استفاده از Zeppelin به Spark و S3 دسترسی پیدا کنید Demo: Setup big data cluster on EMR and access Spark and S3 using Zeppelin

  • نسخه ی نمایشی: بدون سرور AWS EMR Demo: AWS EMR Serverless

تجسم داده های بزرگ، امنیت و فروشندگان Big data visualization, security and vendors

پروژه های کلان داده Big data projects

  • معرفی Introduction

  • گرفتن ارزش از کلان داده Getting value out of big data

  • 5 P از علم داده 5 P's of data science

  • هدف و افراد Purpose and People

  • فرآیند و بسترها Process and Platforms

  • قابلیت برنامه ریزی Programmability

  • مطالعه موردی 1: تجزیه و تحلیل ریسک های پرداخت Case study 1: Analyze payment risks

  • مطالعه موردی 2: تجزیه و تحلیل محصول جدید Case study 2: New product analysis

  • مطالعه موردی 3: توصیه محصول Case study 3: Product recommendation

  • مطالعه موردی 4: تجزیه و تحلیل فایل لاگ با راه حل های متعدد Case study 4: Log file analysis with multiple solutions

  • چیز هایی برای به یاد آوردن Things to remember

پروژه های کلان داده Big data projects

نتیجه Conclusion

  • نتیجه گیری و مراحل بعدی Conclusion and next steps

  • مسابقه پایان دوره Course end quiz

نتیجه Conclusion

افزودنی ها Add ons

  • فعالیت آزمایشی و تمرینی: یک سطل در آمازون S3 ایجاد کنید Demo and practice activity: Create a bucket on Amazon S3

  • پاسخ تمرینات ذخیره سازی Answers to storage exercises

  • پاسخ به تمرینات بلع Answers to Ingestion exercises

افزودنی ها Add ons

نمایش نظرات

Udemy (یودمی)

یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.

یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.

آموزش کلان داده برای مدیران
جزییات دوره
4 hours
90
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
5,077
4.2 از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Ganapathi Devappa Ganapathi Devappa

متخصص ابر و داده های بزرگ