آموزش Data Lake Fundamentals - راهنمای جامع

Data Lake Fundamentals - A Comprehensive Guide

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
توضیحات دوره: نکات ضروری دریاچه داده را بیاموزید: چیستی، محدودیت ها، مزایا، مراحل پیاده سازی، ابزارها، بهترین روش ها و موارد دیگر. برای پیاده سازی یک دریاچه داده معماری دریاچه داده چگونه ارزیابی کنیم که آیا دیتا لیک برای شما مناسب است یا خیر بهترین ابزارهای دریاچه داده کدامند شرکت های موفقی که از دیتا لیک استفاده می کنند (مطالعات موردی واقعی) آینده دریاچه های داده چیست پیش نیازها: درک اصولی از اصطلاحات داده مفید خواهد بود

به دوره آموزشی من در مورد مبانی دریاچه داده خوش آمدید. این یک دوره آموزشی عمیق است که برای تجهیز شما به دانش و مهارت برای استفاده از پتانسیل کامل دریاچه های داده طراحی شده است. در دنیای مدیریت داده های مدرن غوطه ور شوید، مزایا و محدودیت های دریاچه های داده را درک کنید و یاد بگیرید که از آنها برای افزایش هوش تجاری استفاده کنید.


نکات برجسته دوره:

1. درک دریاچه های داده:

  • اصول دریاچه های داده را کاوش کنید و در مورد معماری و اجزای آنها اطلاعاتی کسب کنید.

  • بیاموزید که دریاچه‌های داده چگونه با راه‌حل‌های سنتی ذخیره‌سازی داده متفاوت هستند.

2. محدودیت ها و مزایا:

  • محدودیت‌ها و چالش‌های مرتبط با دریاچه‌های داده را بررسی کنید.

  • مزایایی را که دریاچه‌های داده برای مقیاس‌پذیری، انعطاف‌پذیری، و تجزیه و تحلیل پیشرفته ارائه می‌دهند، کشف کنید.

3. مراحل پیاده سازی:

  • راهنمای گام به گام در مورد اجرای دریاچه های داده در سازمان شما.

  • نمونه‌های دنیای واقعی و مطالعات موردی برای تقویت درک عملی.

4. بهترین روش ها:

  • برترین شیوه‌ها را برای طراحی، مدیریت و بهینه‌سازی دریاچه‌های داده مسلط کنید.

  • ملاحظات امنیتی و حاکمیت داده در محیط دریاچه داده را درک کنید.

5. ارزیابی تناسب برای شرکت شما:

  • نیازهای منحصر به فرد سازمان خود را ارزیابی کنید و تعیین کنید که آیا دریاچه داده مناسب است یا خیر.

  • نکات عملی برای همسو کردن استراتژی‌های دریاچه داده با اهداف تجاری.

6. روندهای آینده:

  • با کاوش در روندهای نوظهور در فناوری دریاچه داده، جلوتر از منحنی باشید.

  • درک کنید که چگونه فناوری‌ها و روش‌های در حال تحول آینده دریاچه‌های داده را شکل خواهند داد.


این فرصت را از دست ندهید تا مهارت‌های خود را ارتقا دهید و روشی را که سازمانتان با داده‌ها مدیریت می‌کند تغییر دهید. اکنون ثبت نام کنید تا درک جامعی از دریاچه های داده به دست آورید و خود را در خط مقدم مدیریت داده مدرن قرار دهید.

دوباره از اینکه دوره من را بررسی کردید متشکرم و مشتاقانه منتظر دیدار شما در کلاس هستم!


سرفصل ها و درس ها

معرفی Introduction

  • معرفی Introduction

  • معرفی Introduction

  • معرفی Introduction

  • دانلود منابع دوره - قالب طراحی دیتا لیک، ارائه، سایر Download the course resources - Data Lake design template, presentation, other

  • دانلود منابع دوره - قالب طراحی دیتا لیک، ارائه، سایر Download the course resources - Data Lake design template, presentation, other

  • دانلود منابع دوره - قالب طراحی دیتا لیک، ارائه، سایر Download the course resources - Data Lake design template, presentation, other

معرفی Introduction

معرفی Introduction

مبانی دریاچه داده Data Lake Basics

  • دریاچه داده چیست؟ What is a Data Lake

  • دریاچه داده چیست؟ What is a Data Lake

  • دریاچه داده چیست؟ What is a Data Lake

  • دریاچه داده چیست؟ What is a Data Lake

  • دریاچه داده چیست؟ What is a Data Lake

  • دریاچه داده چیست؟ What is a Data Lake

  • مقایسه کامل بین Data Warehouse و Data Lake Full comparison between Data Warehouse and Data Lake

  • مقایسه کامل بین Data Warehouse و Data Lake Full comparison between Data Warehouse and Data Lake

  • مقایسه کامل بین Data Warehouse و Data Lake Full comparison between Data Warehouse and Data Lake

  • دریاچه های داده در مقابل انبار داده Data Lakes vs Data Warehouse

  • دریاچه های داده در مقابل انبار داده Data Lakes vs Data Warehouse

  • دریاچه های داده در مقابل انبار داده Data Lakes vs Data Warehouse

  • چالش های رویکرد سنتی انبار داده Challenges of traditional Data Warehouse approach

  • چالش های رویکرد سنتی انبار داده Challenges of traditional Data Warehouse approach

  • چالش های رویکرد سنتی انبار داده Challenges of traditional Data Warehouse approach

  • دریاچه های داده چگونه این چالش ها را حل می کند How Data Lakes solves these challenges

  • دریاچه های داده چگونه این چالش ها را حل می کند How Data Lakes solves these challenges

  • دریاچه های داده چگونه این چالش ها را حل می کند How Data Lakes solves these challenges

  • محدودیت های دریاچه های داده Limitations of Data Lakes

  • محدودیت های دریاچه های داده Limitations of Data Lakes

  • محدودیت های دریاچه های داده Limitations of Data Lakes

  • مبانی دریاچه های داده Basics of Data Lakes

  • مبانی دریاچه های داده Basics of Data Lakes

  • مبانی دریاچه های داده Basics of Data Lakes

مبانی دریاچه داده Data Lake Basics

مبانی دریاچه داده Data Lake Basics

معماری دریاچه داده Data Lake Architecture

  • نمای کلی اجزای معماری دریاچه داده Data Lake Architecture components overview

  • نمای کلی اجزای معماری دریاچه داده Data Lake Architecture components overview

  • نمای کلی اجزای معماری دریاچه داده Data Lake Architecture components overview

  • منابع اطلاعات Data Sources

  • منابع اطلاعات Data Sources

  • منابع اطلاعات Data Sources

  • لایه جذب داده Data Ingestion Layer

  • لایه جذب داده Data Ingestion Layer

  • لایه جذب داده Data Ingestion Layer

  • لایه ذخیره سازی داده ها Data Storage Layer

  • لایه ذخیره سازی داده ها Data Storage Layer

  • لایه ذخیره سازی داده ها Data Storage Layer

  • مدیریت فراداده و فهرست نویسی Metadata management and cataloging

  • مدیریت فراداده و فهرست نویسی Metadata management and cataloging

  • مدیریت فراداده و فهرست نویسی Metadata management and cataloging

  • لایه پردازش داده و تجزیه و تحلیل Data Processing and Analytics Layer

  • لایه پردازش داده و تجزیه و تحلیل Data Processing and Analytics Layer

  • لایه پردازش داده و تجزیه و تحلیل Data Processing and Analytics Layer

  • حاکمیت داده و امنیت Data Governance and Security

  • حاکمیت داده و امنیت Data Governance and Security

  • حاکمیت داده و امنیت Data Governance and Security

  • لایه ارائه داده ها Data Presentation Layer

  • لایه ارائه داده ها Data Presentation Layer

  • لایه ارائه داده ها Data Presentation Layer

  • نظارت و مدیریت Monitoring and Management

  • نظارت و مدیریت Monitoring and Management

  • نظارت و مدیریت Monitoring and Management

  • معماری دریاچه داده Data Lake Architecture

  • معماری دریاچه داده Data Lake Architecture

  • معماری دریاچه داده Data Lake Architecture

معماری دریاچه داده Data Lake Architecture

معماری دریاچه داده Data Lake Architecture

ارزیابی تناسب دریاچه داده Evaluating Data Lake fit

  • ۲۲ سوال برای ارزیابی تناسب دریاچه داده (الگوی رایگان پیوست شده) 22 Questions to ask to evaluate Data Lake fit (free template attached)

  • ۲۲ سوال برای ارزیابی تناسب دریاچه داده (الگوی رایگان پیوست شده) 22 Questions to ask to evaluate Data Lake fit (free template attached)

  • ۲۲ سوال برای ارزیابی تناسب دریاچه داده (الگوی رایگان پیوست شده) 22 Questions to ask to evaluate Data Lake fit (free template attached)

  • چالش هایی که باید در نظر داشت Challenges to keep in mind

  • چالش هایی که باید در نظر داشت Challenges to keep in mind

  • چالش هایی که باید در نظر داشت Challenges to keep in mind

ارزیابی تناسب دریاچه داده Evaluating Data Lake fit

ارزیابی تناسب دریاچه داده Evaluating Data Lake fit

پیاده سازی دریاچه داده Implementing Data Lake

  • مرحله 1 - تعیین اهداف و موارد استفاده Step 1 -Defining objectives and use cases

  • مرحله 1 - تعیین اهداف و موارد استفاده Step 1 -Defining objectives and use cases

  • مرحله 1 - تعیین اهداف و موارد استفاده Step 1 -Defining objectives and use cases

  • مرحله 2 - خرید سهامداران Step 2 - Stakeholder Buy-In

  • مرحله 2 - خرید سهامداران Step 2 - Stakeholder Buy-In

  • مرحله 2 - خرید سهامداران Step 2 - Stakeholder Buy-In

  • مرحله 3 - یک تیم چند کاره بسازید Step 3 - Build a Cross-Functional Team

  • مرحله 3 - یک تیم چند کاره بسازید Step 3 - Build a Cross-Functional Team

  • مرحله 3 - یک تیم چند کاره بسازید Step 3 - Build a Cross-Functional Team

  • مرحله 4 - منابع داده و مشخصات را ارزیابی کنید Step 4 - Assess the data sources and specifics

  • مرحله 4 - منابع داده و مشخصات را ارزیابی کنید Step 4 - Assess the data sources and specifics

  • مرحله 4 - منابع داده و مشخصات را ارزیابی کنید Step 4 - Assess the data sources and specifics

  • مرحله 5 - پلتفرم و معماری Data Lake را انتخاب کنید Step 5 - Choose a Data Lake Platform and Architecture

  • مرحله 5 - پلتفرم و معماری Data Lake را انتخاب کنید Step 5 - Choose a Data Lake Platform and Architecture

  • مرحله 5 - پلتفرم و معماری Data Lake را انتخاب کنید Step 5 - Choose a Data Lake Platform and Architecture

  • مرحله 6 - سیاست های حاکمیت و امنیت داده را طراحی کنید Step 6 - Design Data Governance and Security Policies

  • مرحله 6 - سیاست های حاکمیت و امنیت داده را طراحی کنید Step 6 - Design Data Governance and Security Policies

  • مرحله 6 - سیاست های حاکمیت و امنیت داده را طراحی کنید Step 6 - Design Data Governance and Security Policies

  • مرحله 7 - جذب داده ها را برنامه ریزی کنید Step 7 - Plan Data Ingestion

  • مرحله 7 - جذب داده ها را برنامه ریزی کنید Step 7 - Plan Data Ingestion

  • مرحله 7 - جذب داده ها را برنامه ریزی کنید Step 7 - Plan Data Ingestion

  • مرحله 8 - مدیریت فراداده Step 8 - Metadata Management

  • مرحله 8 - مدیریت فراداده Step 8 - Metadata Management

  • مرحله 8 - مدیریت فراداده Step 8 - Metadata Management

  • مرحله 9 - کشف داده و فهرست نویسی را فعال کنید Step 9 - Enable Data Discovery and Cataloging

  • مرحله 9 - کشف داده و فهرست نویسی را فعال کنید Step 9 - Enable Data Discovery and Cataloging

  • مرحله 9 - کشف داده و فهرست نویسی را فعال کنید Step 9 - Enable Data Discovery and Cataloging

  • مرحله 10 - دسترسی به داده ها و تجزیه و تحلیل را تسهیل کنید Step 10 - Facilitate Data Access and Analytics

  • مرحله 10 - دسترسی به داده ها و تجزیه و تحلیل را تسهیل کنید Step 10 - Facilitate Data Access and Analytics

  • مرحله 10 - دسترسی به داده ها و تجزیه و تحلیل را تسهیل کنید Step 10 - Facilitate Data Access and Analytics

  • مرحله 11 - استقرار Step 11 - Deploy

  • مرحله 11 - استقرار Step 11 - Deploy

  • مرحله 11 - استقرار Step 11 - Deploy

  • مرحله 12 - آموزش و آموزش کاربران Step 12 - Train and educate users

  • مرحله 12 - آموزش و آموزش کاربران Step 12 - Train and educate users

  • مرحله 12 - آموزش و آموزش کاربران Step 12 - Train and educate users

  • مرحله 13 - تکرار و بهبود Step 13 - Iterate and improve

  • مرحله 13 - تکرار و بهبود Step 13 - Iterate and improve

  • مرحله 13 - تکرار و بهبود Step 13 - Iterate and improve

پیاده سازی دریاچه داده Implementing Data Lake

پیاده سازی دریاچه داده Implementing Data Lake

راه حل های ذخیره سازی دریاچه داده Data Lake storage solutions

  • نحوه انتخاب راه حل مناسب ذخیره سازی Data Lake How to select the right Data Lake storage solution

  • نحوه انتخاب راه حل مناسب ذخیره سازی Data Lake How to select the right Data Lake storage solution

  • نحوه انتخاب راه حل مناسب ذخیره سازی Data Lake How to select the right Data Lake storage solution

  • راه حل های Data Lake - AWS، Databricks، Google Cloud، Micorsoft Azure و موارد دیگر Data Lake solutions - AWS, Databricks, Google Cloud, Micorsoft Azure and more

  • راه حل های Data Lake - AWS، Databricks، Google Cloud، Micorsoft Azure و موارد دیگر Data Lake solutions - AWS, Databricks, Google Cloud, Micorsoft Azure and more

  • راه حل های Data Lake - AWS، Databricks، Google Cloud، Micorsoft Azure و موارد دیگر Data Lake solutions - AWS, Databricks, Google Cloud, Micorsoft Azure and more

راه حل های ذخیره سازی دریاچه داده Data Lake storage solutions

راه حل های ذخیره سازی دریاچه داده Data Lake storage solutions

استفاده از موارد و مطالعات موردی Use Cases and Case Studies

  • نحوه استفاده Walmart از Data Lake How Walmart uses Data Lake

  • نحوه استفاده Walmart از Data Lake How Walmart uses Data Lake

  • نحوه استفاده Walmart از Data Lake How Walmart uses Data Lake

  • چگونه Uber از Data Lake استفاده می کند How Uber uses Data Lake

  • چگونه Uber از Data Lake استفاده می کند How Uber uses Data Lake

  • چگونه Uber از Data Lake استفاده می کند How Uber uses Data Lake

  • نحوه استفاده نتفلیکس از Data Lake How Netflix uses Data Lake

  • نحوه استفاده نتفلیکس از Data Lake How Netflix uses Data Lake

  • نحوه استفاده نتفلیکس از Data Lake How Netflix uses Data Lake

استفاده از موارد و مطالعات موردی Use Cases and Case Studies

استفاده از موارد و مطالعات موردی Use Cases and Case Studies

آینده The Future

  • روندهای آینده - Data Lakehouse، AI، و موارد دیگر Future Trends - Data Lakehouse, AI, and more

  • روندهای آینده - Data Lakehouse، AI، و موارد دیگر Future Trends - Data Lakehouse, AI, and more

  • روندهای آینده - Data Lakehouse، AI، و موارد دیگر Future Trends - Data Lakehouse, AI, and more

آینده The Future

آینده The Future

تعطیلی دوره Course Closure

  • مراحل بعدی Next Steps

  • مراحل بعدی Next Steps

  • مراحل بعدی Next Steps

  • متشکرم Thank You

  • متشکرم Thank You

  • متشکرم Thank You

  • سخنرانی پاداش Bonus Lecture

  • سخنرانی پاداش Bonus Lecture

  • سخنرانی پاداش Bonus Lecture

تعطیلی دوره Course Closure

تعطیلی دوره Course Closure

نمایش نظرات

نظری ارسال نشده است.

آموزش Data Lake Fundamentals - راهنمای جامع
خرید اشتراک و دانلود خرید تکی و دانلود | 160,000 تومان (5 روز مهلت دانلود) زمان تقریبی آماده سازی لینک دانلود این دوره آموزشی حدود 5 تا 24 ساعت می باشد.
جزییات دوره
2 hours
40
Udemy (یودمی) udemy-small
26 دی 1402 (آخرین آپدیت رو دریافت می‌کنید، حتی اگر این تاریخ بروز نباشد.)
6
از 5
دارد
ندارد
ندارد

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

99 Productivity 99 Productivity

برای تبدیل شدن به یک سوپراستار بهره وری از نرم افزار استفاده کنید سلام! من جورجی هستم. من یک گیک نرم افزاری هستم که سالهاست از ابزار نرم افزاری برای افزایش بهره وری و پیشرفت شغلی خود استفاده می کنم. من 99 بهره وری ایجاد کرده ام تا به مردم در تسلط بر ابزارهای نرم افزاری کمک کند تا بتوانند به هر یک از اهداف زیر برسند: - تبلیغات بعدی را در محل کار خود با استفاده از نرم افزار برای جدا کردن از رقابت انجام دهید - با افزودن مهارت های مرسوم ، مداوم CV خود را ایجاد کنید - عملکردهای کسب و کار خود را بهبود ببخشید مانترا من با انجام کار آموزش می دهد. بیا بریم

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.