آشنایی با تکنولوژی‌های بیگ دیتا (Big Data)

قیمت فعلی: رایگان

قیمت دوره‌ ممکن است توسط سایت مبدا تغییر کند

آشنایی با تکنولوژی‌های بیگ دیتا (Big Data) 🚀

تصور کن یه فروشگاه اینترنتی داری و روزانه هزاران تراکنش ثبت می‌شه. چطور می‌خوای بفهمی مشتری‌هات بیشتر چی می‌خرن؟ چطور پیش‌بینی کنی هفته بعد چه محصولی پرفروش می‌شه؟ اینجاست که بحث کلان داده یا همون بیگ دیتا وسط میاد. دنیای امروز اینترنت حجم عظیمی از اط...

آشنایی با تکنولوژی‌های بیگ دیتا (Big Data) 🚀

تصور کن یه فروشگاه اینترنتی داری و روزانه هزاران تراکنش ثبت می‌شه. چطور می‌خوای بفهمی مشتری‌هات بیشتر چی می‌خرن؟ چطور پیش‌بینی کنی هفته بعد چه محصولی پرفروش می‌شه؟ اینجاست که بحث کلان داده یا همون بیگ دیتا وسط میاد. دنیای امروز اینترنت حجم عظیمی از اطلاعات رو تولید می‌کنه که بهش می‌گیم کلان داده. این داده‌ها تأثیر چشمگیری روی پیشرفت صنایع گوناگون دارن.

دوره آموزش بیگ دیتا با هدف آشنایی کاربران با این فناوری طراحی شده و اهمیت زیادی داره. توی این دوره قراره نحوه کار با داده‌های حجیم رو یاد بگیری و با تکنیک‌های لازم برای ورود به بازار کار آشنا بشی.

این دوره دقیقاً چیه و چرا باید ببینمش؟ 🤔

دوره آموزش بیگ دیتا با هدف آموزش فناوری کلان داده و آشنایی با ابزارهای مهمش توسط محمدصادق دهقان تهیه و تدوین شده. توی این دوره آموزشی که در پنج ساعت محتوای ویدیویی ارائه می‌شه، با جزئیات مهمی از بیگ دیتا و نحوه استفاده از اون‌ها با ابزارهایی مثل آپاچی هادوپ و آپاچی اسپارک آشنا می‌شی.

نکته جالب اینکه این ویدیوها بخشی از ارائه‌های دوره کارآموزی نیمبو هستن که توسط شرکت سحاب پرداز برگزار شده. یعنی داری محتوایی رو می‌بینی که توی یه محیط کارآموزی واقعی تدریس شده.

سرفصل‌های دوره شامل این مباحثه

• آشنایی با SQL ها و NoSQL ها
• آشنایی با Hadoop
• آشنایی با HBase و کاربردهای آن
• آموزش مفاهیم Spark

مشخصات دوره در یک نگاه 📋

این دوره برای چه کسانی مناسبه؟

دوره آموزش کلان داده برای تمام افرادی که به حوزه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و کلان داده علاقه‌مندن توصیه می‌شه. با یادگیری مباحث کلان داده، دانش کاربران از این حوزه‌ها خیلی بالا می‌ره و فرصت ورود به بازار کار براشون فراهم می‌شه. اگه دانشجو هستی و می‌خوای یه پروژه درسی یا پایان‌نامه‌ات رو با داده‌های واقعی و حجیم انجام بدی، این دوره می‌تونه نقطه شروع خوبی باشه. چون کاملاً رایگانه، می‌تونی بدون هیچ هزینه‌ای امتحانش کنی.

پیش‌نیازها چیه؟

این یه دوره از صفر تا صد بیگ دیتا نیست و توی این دوره کار با ابزارهای مختلفی رو یاد می‌گیری. پس بهتره از قبل با موارد زیر آشنایی داشته باشی:

• برنامه‌نویسی پایتون
• SQL Server

برای یادگیری این مفاهیم پایه می‌تونی از دوره‌های آموزش زبان برنامه‌نویسی پایتون و دوره‌های مربوط به SQL Server بهره ببری.

کلان داده اصلاً چیه؟

کلان داده به مجموعه داده‌های عظیم و پیچیده (اعم از ساختاریافته، نیمه ساختاریافته یا بدون ساختار) در علم داده اشاره داره که به‌سرعت از منابع مختلف تولید و منتقل می‌شن.

کلان داده‌ها رو می‌شه در قالب چالش‌های مدیریت داده توصیف کرد که به دلیل افزایش حجم، سرعت و تنوع داده‌ها با پایگاه‌های داده سنتی قابل‌حل نیستن. تعاریف زیادی برای کلان داده وجود داره، اما این مفهوم با سه ویژگی زیر از داده‌های دیگه متمایز می‌شه:

• حجم: از ترابایت تا پتابایت داده متغیر است.
• تنوع: شامل داده‌هایی از طیف گسترده‌ای از منابع و قالب‌ها (گزارش‌های وب، تعاملات شبکه‌های اجتماعی، تجارت الکترونیک، تراکنش‌های آنلاین و مالی و غیره) است.
• سرعت: داده‌های بزرگ اغلب در زمان واقعی در دسترسن. در مقایسه با داده‌های کوچک، داده‌های بزرگ به‌طور مستمر بیشتر تولید می‌شن. دو نوع سرعت مربوط به کلان داده عبارت‌اند از فرکانس تولید و فرکانس پردازش.

مزایای داده‌های بزرگ

کار روی داده‌های بزرگ می‌تونه طاقت‌فرسا باشه، اما این حجم انبوه اطلاعات فرصت‌های بی‌نظیری در اختیار متخصصان قرار می‌ده. مجموعه‌های کلان داده رو می‌شه برای استنباط الگوهایی درباره منابع اصلی‌شون استخراج کرد و بینشی برای بهبود کارایی کسب‌وکار یا پیش‌بینی نتایج آینده به دست آورد.

برخی از زمینه‌هایی که داده‌های بزرگ مزایایی ارائه می‌دن:

• بهینه‌سازی هزینه
• حفظ مشتری
• تصمیم‌گیری
• خودکارسازی فرایند

توی دوره آموزش بیگ دیتا با مزایای این نوع داده‌ها در عمل آشنا می‌شی و می‌تونی ازشون به نفع خودت استفاده کنی.

تجزیه و تحلیل کلان داده چطور کار می‌کنه؟

تجزیه‌وتحلیل داده‌های بزرگ به جمع‌آوری، پردازش، تمیز کردن و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ برای کمک به سازمان‌ها اشاره داره. توی دوره آموزش بیگ دیتا نحوه کار کلان داده‌ها به‌صورت عملی توضیح داده می‌شه، اما اینجا مختصراً این فرایند رو مرور می‌کنیم.

۱. جمع‌آوری داده‌ها

جمع‌آوری داده‌ها برای هر سازمانی متفاوت به نظر می‌رسه. با فناوری امروزی، سازمان‌ها می‌تونن داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار رو از منابع مختلف جمع‌آوری کنن. از ذخیره‌سازی ابری گرفته تا اپلیکیشن‌های موبایل و حسگرهای اینترنت اشیا در فروشگاه.

۲. پردازش داده‌ها

وقتی داده‌ها جمع‌آوری و ذخیره شدن، باید به‌درستی سازمان‌دهی بشن تا نتایج دقیقی در پرس‌وجوهای تحلیلی به دست بیاد، به‌خصوص وقتی داده بزرگ و بدون ساختار باشه. از اونجایی که داده‌های موجود به‌طور تصاعدی در حال رشدن و پردازش داده‌ها رو به چالشی برای سازمان‌ها تبدیل می‌کنن، نوع پردازش فرق می‌کنه.

یکی از گزینه‌های پردازش، پردازش دسته‌ایه که در طول زمان به بلوک‌های بزرگ داده نگاه می‌کنه و معمولاً توسط سیستم‌های توزیع‌شده انجام می‌شه. پردازش دسته‌ای زمانی مفیده که بین جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها زمان بیشتری وجود داشته باشه. نوع دیگه پردازش جریانیه که به‌یک‌باره به دسته‌های کوچکی از داده‌ها نگاه کرده و زمان تأخیر بین جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیل رو برای