تخفیف ویژه همین الان — دوره‌های تخفیف‌دار را ببینید.
روز
:
ساعت
:
دقیقه
:
ثانیه
تخفیف‌های ویژه
دوره آموزشی معماری برنامه های کاربردی داده های بزرگ: مهندسی کاربرد حالت دسته ای (2017)

دوره آموزشی معماری برنامه های کاربردی داده های بزرگ: مهندسی کاربرد حالت دسته ای (2017)

1 ساعت 38 دقیقهپیشرفته2017-10-31

مدرسین

Kumaran Ponnambalam

Kumaran Ponnambalam

Working with data for 20+ years

جزئیات دوره

حالت دسته ای، عملیات مربوط به داده ها را به منظور کاهش بار روی شبکه ها یکپارچه می کند. حالت دسته‌ای به معماران نرم‌افزار کمک می‌کند تا برنامه‌های کلان داده بسازند که تحت شرایط دنیای واقعی به آرامی و کارآمد عمل کنند. در این دوره آموزشی، می‌توانید با موارد استفاده و بهترین روش‌ها برای معماری برنامه‌های حالت دسته‌ای با استفاده از فناوری‌هایی مانند Hive و Apache Spark آشنا شوید.

هیچ کدنویسی در کار نیست. در عوض خواهید دید که چگونه ابزارهای کلان داده می توانند به حل برخی از پیچیده ترین چالش ها برای کسب و کارهایی که حجم زیادی از داده ها را تولید، ذخیره و تجزیه و تحلیل می کنند، کمک کند. موارد استفاده از صنایع مختلفی از جمله تجارت الکترونیک و فناوری اطلاعات استخراج شده است. مربی کوماران پونامبالام نحوه تجزیه و تحلیل یک مسئله، ترسیم طرح کلی معماری، انتخاب فناوری های مناسب و نهایی کردن راه حل را نشان می دهد. پس از هر مورد استفاده، او بهترین شیوه های مرتبط را برای اکتساب داده، حمل و نقل، پردازش، ذخیره سازی و خدمات بررسی می کند. هر درس سرشار از تکنیک ها و بینش های عملی از توسعه دهنده ای است که مزایا و کاستی های این فناوری ها را از نزدیک تجربه کرده است.

اهداف یادگیری
اجزای یک برنامه داده بزرگ
استراتژی های توسعه برنامه داده های بزرگ
موارد استفاده: بایگانی گزارش های حسابرسی و انجام تجزیه و تحلیل مشتری
گزینه های فناوری
طراحی راه حل ها
بهترین شیوه ها

مهارت ها

Data EngineeringData AnalysisData ScienceBusiness Analysis and StrategyBusiness Software and ToolsDeep Dive (X:Y)

سرفصل ها

0. مقدمه

  • 01 - خوش آمدید
  • 02 - پلتفرم‌ها در مقابل برنامه ها
  • 03 - معماری نرم‌افزار در مقابل طراحی
  • 04 - نکات مربوط به موارد استفاده

1. معرفی برنامه‌های کاربردی داده‌های بزرگ

  • 05 - ویژگی‌های کلان داده
  • 06 - برنامه‌های کاربردی سنتی در مقابل داده‌های بزرگ
  • 07 - ماژول‌های کاربردی داده‌های بزرگ
  • 08 - فن آوری برای داده‌های بزرگ
  • 09 - استراتژی برای برنامه‌های داده‌های بزرگ

2. استفاده از مورد 1 - انبار داده (DW)

  • 10 - DW - مسئله را تجزیه‌و‌تحلیل کنید
  • 11 - DW - راه حل را مشخص کنید
  • 12 - DW - فن آوری‌ها را در نظر بگیرید
  • 13 - DW - طرح بندی معماری
  • 14 - DW - طراحی عناصر کلیدی
  • 15 - بهترین شیوه‌ها - جمع‌آوری داده ها

3. استفاده از مورد 2 - انباشت گزارش (LA)

  • 16 - LA - مشکل را تجزیه‌و‌تحلیل کنید
  • 17 - LA - راه حل را مشخص کنید
  • 18 - LA - فن آوری‌ها را در نظر بگیرید
  • 19 - LA - معماری را بچینید
  • 20 - LA - عناصر کلیدی را طراحی کنید
  • 21 - بهترین شیوه‌ها - انتقال داده ها

4. از مورد 3 - تجزیه‌و‌تحلیل عملیات فناوری اطلاعات (OA) استفاده کنید

  • 22 - OA - مشکل را تجزیه‌و‌تحلیل کنید
  • 23 - OA - راه حل را مشخص کنید
  • 24 - OA - فن آوری‌ها را در نظر بگیرید
  • 25 - OA - طرح بندی معماری
  • 26 - OA - طراحی عناصر کلیدی
  • 27 - بهترین شیوه‌ها - پردازش داده ها

5. استفاده از مورد 4 - مشتری 360 (C360)

  • 28 - C360 - مسئله را تجزیه‌و‌تحلیل کنید
  • 29 - C360 - راه حل را مشخص کنید
  • 30 - C360 - فن آوری‌ها را در نظر بگیرید
  • 31 - C360 - معماری را بچینید
  • 32 - C360 - طراحی عناصر کلیدی
  • 33 - بهترین شیوه‌ها - ذخیره‌سازی داده ها

6. از مورد 5 - تجزیه‌و‌تحلیل مشتری (CA) استفاده کنید

  • 34 - CA - مشکل را تجزیه‌و‌تحلیل کنید
  • 35 - CA - راه حل را مشخص کنید
  • 36 - CA - فن آوری‌ها را در نظر بگیرید
  • 37 - CA - معماری را بچینید
  • 38 - CA - طراحی عناصر کلیدی
  • 39 - بهترین شیوه‌ها - سرویس داده

نتیجه

  • 40 - مراحل بعدی

دوره های مرتبط

مسیرهای مرتبط

درباره ما

لینداکده یک بستر یادگیری پیشرو است که به افراد کمک می کند تا کسب و کار ، نرم افزار ، فناوری و مهارت‌های خلاقانه را برای دستیابی به اهداف شخصی و حرفه ای بیاموزد.

شماره تلفنکانال آپاراتپشتیبانی تلگرامکانال تلگرامپیج اینستاگرام

کلیه‌ی حقوق این سایت متعلق به لینداکده می باشد

قوانین و شرایط|حریم خصوصی

نماد الکترونیک enamad در صورت اتصال با آی‌پی داخل کشور، نمایش داده خواهد شد.
logo-samandehi - لوگو ساماندهی
zarinpal
zibal