با شرکت در این دوره، شما به مجموعه‌ای از مهارت‌های کلیدی دست پیدا خواهید کرد که در دنیای تحلیل داده و کسب‌وکار بسیار ارزشمند هستند. هدف ما این است که شما نه تنها با ابزارها آشنا شوید، بلکه توانایی حل مسائل واقعی و استخراج بینش‌های عملی از داده‌ها را کسب کنید:

• تسلط بر Google BigQuery: از صفر تا صد با این انبار داده ابری مقیاس‌پذیر آشنا می‌شوید. این شامل مباحثی چون بارگذاری و مدیریت داده‌ها (از منابع مختلف نظیر Google Cloud Storage، CSV، JSON)، نوشتن پرس‌وجوهای SQL پیشرفته برای استخراج و تبدیل داده‌ها، بهینه‌سازی عملکرد و هزینه کوئری‌ها، و کار با ساختارهای داده پیچیده (نظیر JSON و آرایه‌ها) است.

• ساخت داشبوردهای حرفه‌ای با Looker Studio: یاد می‌گیرید چگونه داده‌های خود را از BigQuery و سایر منابع به Looker Studio متصل کنید. طراحی و ساخت داشبوردهای تعاملی و گزارش‌های بصری، انتخاب بهترین نمودارها برای نمایش انواع داده‌ها، استفاده از فیلترها و کنترل‌ها برای افزایش تعامل‌پذیری، و همچنین تکنیک‌های اشتراک‌گذاری و زمان‌بندی گزارش‌ها، از جمله مهارت‌هایی هستند که کسب خواهید کرد.

• یکپارچه‌سازی و تحلیل انتها به انتها: مهمترین بخش این دوره، یادگیری نحوه اتصال یکپارچه BigQuery و Looker Studio برای ایجاد یک خط لوله تحلیل داده کامل است. شما قادر خواهید بود داده‌های خام را در BigQuery پردازش کنید و سپس نتایج را به Looker Studio منتقل کرده و داشبوردهای کاربرپسند ایجاد نمایید که به سرعت بینش‌های لازم را ارائه می‌دهند.

• پروژه‌های عملی و سناریوهای واقعی: با انجام پروژه‌های عملی و حل مسائل مبتنی بر سناریوهای واقعی کسب‌وکار (مانند تحلیل فروش یک فروشگاه آنلاین، بررسی رفتار کاربران یک وب‌سایت، یا ردیابی کمپین‌های بازاریابی)، مهارت‌های خود را تثبیت کرده و برای ورود به بازار کار آماده می‌شوید.

این مهارت‌ها به شما این امکان را می‌دهند که به یک تحلیلگر داده همه‌فن‌حریف تبدیل شوید که می‌تواند از داده‌ها ارزش واقعی استخراج کند.

این دوره فراتر از آموزش صرف ابزارهاست؛ سرمایه‌گذاری روی آینده شغلی و توانایی‌های تحلیلی شماست. مزایای کلیدی این دوره عبارتند از:

• افزایش چشمگیر فرصت‌های شغلی: با توجه به رشد روزافزون داده‌ها، نیاز به تحلیلگران داده ماهر که با ابزارهای ابری نوین آشنا هستند، به شدت در حال افزایش است. این دوره شما را در جایگاهی قرار می‌دهد که تقاضای زیادی در بازار کار برای آن وجود دارد، به‌ویژه در شرکت‌هایی که از اکوسیستم گوگل کلود استفاده می‌کنند.

• تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: شما قادر خواهید بود با اتکا بر داده‌های دقیق و بصری، تصمیمات آگاهانه و هوشمندانه‌ای بگیرید. این مهارت برای هر نقشی از مدیران اجرایی گرفته تا متخصصان بازاریابی و مالی ضروری است.

• بهره‌وری و کارایی بالا: BigQuery و Looker Studio ابزارهایی هستند که برای تحلیل مقیاس‌پذیر و سریع طراحی شده‌اند. یادگیری کار با آن‌ها به شما کمک می‌کند تا وظایف تحلیل داده را با سرعت و کارایی بی‌سابقه‌ای انجام دهید و زمان کمتری صرف آماده‌سازی و پردازش داده‌ها کنید.

• آشنایی با فناوری‌های پیشرو: گوگل کلود در حال حاضر یکی از سه ارائه‌دهنده بزرگ خدمات ابری در جهان است. تسلط بر ابزارهای آن شما را با آخرین فناوری‌های ابری و رویکردهای نوین تحلیل داده آشنا می‌کند و آینده شغلی شما را تضمین می‌نماید.

• مهارت‌های کاربردی و عملی: تمرکز دوره بر پروژه‌های عملی به شما اطمینان می‌دهد که مهارت‌های کسب شده بلافاصله در محیط کار قابل استفاده هستند. شما نه تنها دانش تئوری، بلکه تجربه عملی لازم برای مواجهه با چالش‌های واقعی را خواهید داشت.

این دوره برای طیف وسیعی از افراد طراحی شده است؛ از مبتدیانی که علاقه‌مند به ورود به دنیای تحلیل داده هستند تا متخصصانی که می‌خواهند مهارت‌های خود را با ابزارهای گوگل کلود ارتقا دهند. با این حال، داشتن برخی پیش‌نیازها می‌تواند به شما در درک بهتر و سریع‌تر مطالب کمک کند:

• آشنایی اولیه با SQL (توصیه می‌شود): درک مفاهیم پایه‌ای SQL (مانند SELECT، FROM، WHERE، GROUP BY) می‌تواند به شما در بخش BigQuery کمک شایانی کند. اما نگران نباشید، مفاهیم اصلی SQL مورد نیاز در BigQuery نیز در طول دوره مرور و آموزش داده می‌شوند.

• درک مفاهیم اولیه داده: آشنایی با مفاهیمی مانند ستون، ردیف، جدول، نوع داده و مفاهیم پایگاه داده در حد مقدماتی مفید خواهد بود.

• داشتن یک حساب Google (اختیاری): برای تمرینات عملی و دسترسی به کنسول گوگل کلود، داشتن یک حساب گوگل (Gmail) توصیه می‌شود. بسیاری از ابزارهای مورد استفاده در دوره دارای یک سطح رایگان (Free Tier) هستند که برای تمرینات کافیست و نیاز به پرداخت هزینه اولیه ندارد.

• علاقه به یادگیری و حل مسئله: مهمتر از هر چیز، اشتیاق به یادگیری و میل به حل مسائل با استفاده از داده‌ها، اصلی‌ترین پیش‌نیاز برای موفقیت در این دوره است.

ماژول ۱: مقدمه‌ای بر تحلیل داده و گوگل کلود

• اهمیت و نقش تحلیل داده در دنیای مدرن کسب‌وکار
• معرفی پلتفرم گوگل کلود و سرویس‌های کلیدی آن
• بررسی معماری تحلیل داده در گوگل کلود
• آشنایی اولیه با Google BigQuery و Looker Studio: جایگاه و کاربرد هر یک

ماژول ۲: تسلط بر Google BigQuery

• مقدمه و شروع کار با BigQuery: ساختار، رابط کاربری و مفاهیم پایه
• بارگذاری و مدیریت داده‌ها: از منابع مختلف (CSV، JSON، Google Cloud Storage، Google Sheets)
• نوشتن پرس‌وجوهای SQL پیشرفته: JOIN ها، توابع و تحلیل‌های پیچیده
• بهینه‌سازی هزینه و عملکرد: پارتیشن‌بندی، خوشه‌بندی و بهترین شیوه‌ها برای کاهش هزینه‌ها و افزایش سرعت کوئری‌ها. مثال عملی: تحلیل هزینه‌های ذخیره‌سازی داده در BigQuery و راه‌های کاهش آن.
• کار با داده‌های Nested و Repeated: نحوه پردازش و تحلیل داده‌های پیچیده JSON
• BigQuery ML: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین درون BigQuery برای تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده.

ماژول ۳: ساخت داشبوردهای قدرتمند با Looker Studio

• مقدمه و رابط کاربری Looker Studio: آشنایی با محیط کار و اجزای اصلی
• اتصال به منابع داده: نحوه اتصال Looker Studio به BigQuery، Google Analytics، Google Sheets و سایر منابع داده
• طراحی و ساخت نمودارها و گزارش‌ها: انتخاب بهترین نوع نمودار برای نمایش داده‌ها (میله‌ای، خطی، دایره‌ای، جدول، Heatmap و …)
• داشبوردهای تعاملی و فیلترها: افزودن کنترل‌ها، فیلترها و پارامترها برای افزایش پویایی داشبورد. مثال عملی: ساخت یک داشبورد فروش با قابلیت فیلتر بر اساس منطقه، محصول و تاریخ.
• محاسبات و فیلدهای سفارشی: ایجاد متریک‌ها و ابعاد جدید بر اساس داده‌های موجود
• اشتراک‌گذاری و همکاری: نحوه به اشتراک‌گذاری گزارش‌ها با تیم و مشتریان و تنظیم سطوح دسترسی

ماژول ۴: پروژه‌های عملی و یکپارچه‌سازی پیشرفته

• پروژه ۱: تحلیل داده‌های فروش و بازاریابی: از جمع‌آوری داده‌ها در BigQuery تا ساخت داشبورد KPI در Looker Studio. مثال عملی: تحلیل ROI کمپین‌های بازاریابی و شناسایی پرفروش‌ترین محصولات.
• پروژه ۲: تحلیل رفتار کاربران وب‌سایت: استفاده از داده‌های Google Analytics (از طریق BigQuery Export) برای درک مسیر کاربران و نقاط بهبود.
• اتصال BigQuery به Looker Studio برای تحلیل پویا: بررسی بهترین شیوه‌ها برای عملکرد بهینه و تازه‌سازی داده‌ها.
• نکات و ترفندهای پیشرفته برای بهبود گزارش‌ها و تحلیل‌ها
• معرفی منابع برای یادگیری بیشتر و جامعه تحلیلگران داده