آموزش مبانی کلانداده: موتورهای پرسوجو و تحلیل دادهها - آخرین آپدیت
دانلود Big Data Foundations: Query Engines and Analytics
درک نحوه فعالسازی تحلیلها در کلانداده توسط موتورهای پرسوجوی توزیعشده Understand How Distributed Query Engines Enable Analytics with Big Data
-
چرا موتورهای پرسوجوی توزیعشده وجود دارند؟ Why Distributed Query Engines Exist
-
نحوه دسترسی موتورهای پرسوجو به دادهها در دریاچهها و سیستمهای ذخیرهسازی How Query Engines Access Data in Lakes and Storage Systems
-
کالبدشکافی یک پرسوجو: طرحهای منطقی، طرحهای فیزیکی و بهینهسازی Inside a Query: Logical Plans, Physical Plans, and Optimization
-
اجرای موازی و هماهنگی Workerها Parallel Execution and Worker Coordination
مقایسه مدلهای اصلی اجرا و استراتژیهای بهینهسازی در تحلیل کلانداده Compare Major Execution Models and Optimization Strategies Used in Big Data Analytics
-
الگوهای پرسوجوی تعاملی، دستهای (Batch) و فدراسیون Interactive, Batch, and Federated Query Patterns
-
تکنیکهای بهینهساز: Predicate Pushdown، حذف ستونها و پرش از دادهها Optimizer Techniques: Predicate Pushdown, Column Pruning, and Data Skipping
-
چیدمان دادهها: پارتیشنبندی، ذخیرهسازی ستونی و سازماندهی فایلها Data Layout: Partitioning, Columnar Storage, and File Organization
-
اجرای تطبیقی، کشینگ و بهرهوری منابع Adaptive Execution, Caching, and Resource Efficiency
درک نحوه دسترسی، تحلیل و بصریسازی کلاندادهها از طریق ابزارهای تحلیلی مدرن Understand How Users Access, Analyze, and Visualize Big Data through Modern Analytical Tools
-
رابطهای SQL، نوتبوکها و ابزارهای BI: کاربران چگونه پرسوجو میکنند؟ SQL Interfaces, Notebooks, and BI Tools: How Users Run Queries
-
پرسوجوی دادهها در Lakeها، Warehouseها و Lakehouseها Querying Data in Lakes, Warehouses, and Lakehouses
-
لایههای معنایی، کاتالوگهای متاداده و حاکمیت دادهها Semantic Layers, Metadata Catalogs, and Governance
-
ملاحظات عملکرد، هزینه و همروندی در مقیاس بالا Performance, Cost, and Concurrency Considerations at Scale
https://donyad.com/d/c1bb4b
Harsh Karna
Harsh یک مهندس نرم افزار ماهر با بیش از 4 سال تجربه در مهندسی داده ها و توسعه نرم افزار است. او در فن آوری های داده های بزرگ مانند Hadoop ، Spark و SQL به همراه سیستم عامل های ابری مانند AWS و Azure تخصص زیادی دارد ، جایی که او ETL قوی و چارچوب های داده را بر روی سیستم عامل هایی مانند Snowflake و Databricks ساخته است. در زبانهای برنامه نویسی مانند پایتون ، SQL و جاوا مهارت دارد ، Harsh همچنین در چارچوب های Django و Flask تجربه دارد. کار وی شامل طراحی و اجرای خطوط لوله داده ، دریاچه های داده و انبارهای داده است. HARSH با سابقه ای در علوم داده ، یادگیری ماشین و آمار ، به پروژه های متنوعی از جمله پردازش زبان طبیعی و دید رایانه کمک کرده است. او به عنوان یک فریلنسر ، پروژه هایی را در مهندسی داده ها ، داده های بزرگ ، محاسبات ابری ، تجزیه و تحلیل داده ها و ژنرال هوش مصنوعی مقابله می کند. در خارج از کار ، سخت عاشق مسافرت ، یادگیری در مورد فرهنگ های جدید و ملاقات با مردم از سراسر جهان است. او مربیگری رایگان را به دانشجویان و افراد متقاضی شغل ارائه می دهد و به آنها کمک می کند تا در صنعت فناوری حرکت کنند.
نمایش نظرات