این دوره به گونه‌ای طراحی شده که شما را از مفاهیم پایه‌ای تا تکنیک‌های پیشرفته در توسعه انبار داده هدایت کند. پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:

• مفاهیم بنیادی انبار داده و هوش تجاری (BI) را به طور عمیق درک کنید و تفاوت آن‌ها را با پایگاه داده‌های عملیاتی تمییز دهید.
• درک کاملی از مدل‌سازی ابعادی (Dimensional Modeling)، از جمله اسکیماهای ستاره‌ای (Star Schema) و اسکیماهای دانه‌برفی (Snowflake Schema)، کسب کنید و قادر به طراحی ساختارهای بهینه برای تحلیل داده باشید.
• با استفاده از SQL Server Integration Services (SSIS)، فرایندهای استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) داده‌ها را طراحی و پیاده‌سازی کنید. این شامل کار با منابع داده مختلف، انجام تبدیل‌های پیچیده و مدیریت خطاهای ETL است.
• بر T-SQL پیشرفته برای مدیریت داده‌ها در SQL Server مسلط شوید، از جمله بهینه‌سازی کوئری‌ها، ایجاد شاخص‌ها و استفاده از توابع و رویه‌های ذخیره شده برای عملیات انبار داده.
• با SQL Server Analysis Services (SSAS)، مکعب‌های OLAP را برای تحلیل چند بعدی داده‌ها بسازید و با زبان‌های MDX و یا DAX (بسته به حالت تبولار یا چند بعدی) کار کنید.
• با SQL Server Reporting Services (SSRS)، گزارش‌های تعاملی و قابل انتشار را طراحی و ایجاد کنید که نیازهای کاربران نهایی را برآورده سازد.
• روش‌های بهینه‌سازی و افزایش عملکرد سیستم‌های انبار داده و اجزای BI را فرا بگیرید.

این دوره فرصتی بی‌نظیر برای ارتقاء مهارت‌های شغلی و ورود به یکی از پرتقاضاترین حوزه‌های فناوری اطلاعات است. از جمله مزایای کلیدی آن می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• آمادگی کامل برای بازار کار: این دوره به گونه‌ای جامع است که شما را برای ایفای نقش‌هایی مانند توسعه‌دهنده انبار داده، مهندس داده یا متخصص هوش تجاری آماده می‌سازد.
• مهارت‌های عملی و کاربردی: تمرکز بر سناریوهای واقعی و پروژه‌های عملی تضمین می‌کند که دانش شما صرفاً تئوری نخواهد بود و قادر به پیاده‌سازی راه‌حل‌های واقعی خواهید بود.
• تسلط بر ابزارهای استاندارد صنعتی: شما بر مجموعه ابزارهای مایکروسافت مسلط خواهید شد که به طور گسترده در شرکت‌های بزرگ و متوسط استفاده می‌شوند.
• درک عمیق از چرخه حیات داده: از جمع‌آوری تا تحلیل و گزارش‌دهی، شما یک دید کلی و کامل از نحوه مدیریت داده‌ها در یک سازمان کسب خواهید کرد.
• افزایش بهره‌وری: توانایی شما در طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل داده به شما کمک می‌کند تا تصمیمات داده‌محور و کارآمدتری بگیرید.

برای بهره‌برداری حداکثری از این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی اولیه با مفاهیم پایگاه داده و زبان SQL.
• توانایی کار با سیستم عامل ویندوز.
• اشتیاق به یادگیری و علاقه به تحلیل داده‌ها.

۱. مقدمه‌ای بر انبار داده و هوش تجاری

این بخش با تعریف و اهمیت انبار داده آغاز می‌شود و تفاوت‌های آن با پایگاه داده‌های عملیاتی را توضیح می‌دهد. در اینجا به نقش هوش تجاری در تصمیم‌گیری سازمانی و معماری‌های مختلف انبار داده پرداخته می‌شود.

• مقدمه و چشم‌انداز کلی هوش تجاری
• انبار داده در مقابل پایگاه داده عملیاتی
• مفاهیم OLTP و OLAP
• معماری‌های انبار داده: از لایه فرود (Staging) تا لایه داده‌کاوی

۲. طراحی مدل‌های ابعادی (Dimensional Modeling)

این بخش قلب طراحی انبار داده است. شما یاد می‌گیرید که چگونه داده‌ها را برای تحلیل بهینه سازماندهی کنید.

• مقدمه‌ای بر مدل‌سازی ابعادی
• طراحی اسکیماهای ستاره‌ای (Star Schema) و دانه‌برفی (Snowflake Schema)
• جداول واقعیت (Fact Tables) و انواع آن (تجمعی، تراکنشی، لحظه‌ای)
• جداول ابعاد (Dimension Tables) و مدیریت ابعاد با تغییر آهسته (Slowly Changing Dimensions – SCD)
• کلیدهای جایگزین (Surrogate Keys) و اهمیت آن‌ها
• مثال عملی: طراحی مدل ابعادی برای یک سناریوی فروش خرده‌فروشی

۳. SQL Server و T-SQL پیشرفته برای انبار داده

تسلط بر SQL Server و T-SQL برای هر توسعه‌دهنده انبار داده ضروری است. این بخش بر جنبه‌های کاربردی و بهینه‌سازی تمرکز دارد.

• مرور SQL Server و مفاهیم پایگاه داده
• دستورات DDL و DML پیشرفته
• کوئری‌های پیچیده: CTE (Common Table Expressions)، توابع پنجره‌ای (Window Functions)، Pivot/Unpivot
• ایجاد و مدیریت View ها، Stored Procedure ها و Functions
• ایندکس‌گذاری (Indexing) و بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها
• مفاهیم Transaction و Isolation Levels در انبار داده

۴. ETL با SQL Server Integration Services (SSIS)

SSIS ابزار اصلی مایکروسافت برای طراحی فرایندهای ETL است. این بخش شامل طراحی و پیاده‌سازی پکیج‌های SSIS است.

• مقدمه‌ای بر SSIS و معماری آن
• Control Flow: وظایف مختلف (Execute SQL Task, Data Flow Task, File System Task)
• Data Flow: منبع‌ها (Sources)، مقاصد (Destinations)، تبدیل‌ها (Transformations)
• کار با داده‌های متنی (Flat Files)، پایگاه داده‌ها و اکسل
• مدیریت خطا (Error Handling) و لاگ‌گیری (Logging) در SSIS
• پیکربندی (Configuration) و استقرار (Deployment) پکیج‌های SSIS
• مثال عملی: بارگذاری داده از چند منبع و تبدیل آن‌ها برای انبار داده

۵. مدل‌سازی چند بعدی با SQL Server Analysis Services (SSAS)

SSAS به شما امکان می‌دهد تا مکعب‌های داده را برای تحلیل‌های پیچیده و سریع بسازید.

• مقدمه‌ای بر SSAS و انواع آن (Multi-dimensional, Tabular)
• ساخت مکعب‌های OLAP: ابعاد (Dimensions)، گروه‌های اندازه‌گیری (Measure Groups)
• محاسبات (Calculations) و KPI ها (Key Performance Indicators)
• مرور زبان MDX برای کوئری‌نویسی بر روی مکعب‌ها
• استقرار و مدیریت مکعب‌های SSAS
• مثال عملی: ساخت مکعب فروش و تحلیل آن بر اساس زمان، محصول و مشتری

۶. گزارش‌گیری با SQL Server Reporting Services (SSRS)

SSRS ابزار قدرتمندی برای ایجاد گزارش‌های تعاملی و حرفه‌ای است که از انبار داده شما تغذیه می‌کند.

• مقدمه‌ای بر SSRS و معماری آن
• طراحی گزارش‌ها: جداول، ماتریس‌ها، نمودارها و زیرگزارش‌ها
• استفاده از پارامترها و فیلترها برای گزارش‌های تعاملی
• مدیریت داده‌ها در SSRS: منابع داده و دیتاست‌ها
• استقرار و مدیریت گزارش‌ها در Report Server
• مثال عملی: ایجاد داشبوردهای ساده و گزارش‌های پیچیده فروش و عملکرد

۷. بهینه‌سازی و نگهداری انبار داده

این بخش به مباحث پیشرفته‌تر نگهداری و بهبود عملکرد سیستم‌های انبار داده می‌پردازد.

• استراتژی‌های بهینه‌سازی عملکرد ETL
• مدیریت فضای دیسک و پارتیشن‌بندی در SQL Server
• پشتیبان‌گیری (Backup) و بازیابی (Recovery) انبار داده
• امنیت در SQL Server و ابزارهای BI
• نظارت بر عملکرد سیستم‌های انبار داده و عیب‌یابی