آنچه در این دوره خواهید آموخت

• آشنایی کامل با Google BigQuery: از مفاهیم اولیه تا کوئری‌نویسی پیشرفته، نحوه کار با دیتاست‌ها، جداول و ویوها در BigQuery را فرا خواهید گرفت.

• تسلط بر SQL برای تحلیل داده: با تمرکز بر SQL استاندارد، توابع تحلیلی، joins، subqueries و window functions به صورت عملی کار خواهید کرد.

• کاربرد PostgreSQL در کنار BigQuery: درک تفاوت‌ها و شباهت‌های این دو سیستم مدیریت پایگاه داده و نحوه استفاده از آن‌ها در سناریوهای مختلف.

• بهینه‌سازی کوئری‌ها و مدیریت هزینه‌ها: یادگیری تکنیک‌هایی برای نوشتن کوئری‌های کارآمدتر و کاهش هزینه‌های پردازش در BigQuery.

• انجام تحلیل‌های پیشرفته: شامل تحلیل رگرسیون، تحلیل سری زمانی، و کار با داده‌های نیمه‌ساختاریافته مانند JSON در BigQuery.

• مدیریت داده‌های بزرگ مقیاس: آشنایی با معماری BigQuery و توانایی آن در پردازش پتابایت‌ها داده با سرعت بالا.

• استفاده از BigQuery CLI و API: نحوه تعامل با BigQuery از طریق خط فرمان و برنامه‌نویسی برای خودکارسازی فرآیندها.

• اتصال BigQuery به ابزارهای هوش تجاری (BI): نحوه استفاده از BigQuery به عنوان منبع داده برای ابزارهایی مانند Looker Studio (Google Data Studio سابق) یا Tableau.

• مفاهیم دیتابیس رابطه‌ای و NoSQL: درک چگونگی جایگاه BigQuery در اکوسیستم دیتابیس‌ها و مقایسه آن با پایگاه‌های داده رابطه‌ای.

مزایای شرکت در این دوره

• افزایش فرصت‌های شغلی: با تسلط بر BigQuery و SQL، به یکی از پرتقاضاترین مهارت‌ها در حوزه داده مجهز می‌شوید که در نقش‌های تحلیلگر داده، مهندس داده و دانشمند داده بسیار ارزشمند است.

• توانایی تحلیل داده‌های حجیم: دیگر محدود به حجم داده نیستید. BigQuery به شما امکان می‌دهد با حجم‌های عظیم اطلاعات به راحتی کار کنید و بینش‌های عمیق‌تری کسب کنید.

• تصمیم‌گیری مبتنی بر داده: مهارت‌هایی که کسب می‌کنید، شما را قادر می‌سازد تا با اتکا به داده‌های معتبر، تصمیمات تجاری هوشمندانه‌تری بگیرید.

• کارایی و سرعت بالا: BigQuery به دلیل معماری سرورلس (Serverless) خود، سرعت پردازش بسیار بالایی دارد که به شما اجازه می‌دهد در کمترین زمان به نتایج برسید.

• صرفه‌جویی در هزینه‌ها: با یادگیری بهینه‌سازی کوئری‌ها، می‌توانید هزینه‌های مصرفی BigQuery را به طرز چشمگیری کاهش دهید.

• پروژه‌های عملی و واقعی: دوره شامل پروژه‌ها و مثال‌های عملی است که به شما کمک می‌کند مفاهیم تئوری را در سناریوهای واقعی به کار ببرید و تجربه عملی کسب کنید.

• آماده‌سازی برای گواهینامه‌های گوگل: محتوای این دوره به شما در آماده‌سازی برای گواهینامه‌های مرتبط با Google Cloud و BigQuery کمک شایانی می‌کند.

پیش‌نیازهای دوره

• آشنایی اولیه با کامپیوتر: توانایی کار با سیستم عامل و مرورگر وب.

• مفاهیم پایه پایگاه داده (توصیه می‌شود): درک کلی از جداول، ستون‌ها، ردیف‌ها و روابط در پایگاه داده می‌تواند مفید باشد، اما برای شروع ضروری نیست.

• اشتیاق به یادگیری: مهم‌ترین پیش‌نیاز، علاقه و تمایل به کاوش در دنیای داده‌ها و کسب مهارت‌های جدید است.

• حساب Google Cloud: برای کار عملی با BigQuery، نیاز به یک حساب فعال در Google Cloud خواهید داشت (نسخه رایگان آن برای شروع کفایت می‌کند).

سرفصل‌های کلیدی دوره

• ماژول 1: مقدمه‌ای بر تحلیل داده و اکوسیستم Google Cloud

  • چرا تحلیل داده؟ نقش BigQuery در عصر داده.
  • آشنایی با Google Cloud Platform (GCP) و خدمات اصلی آن.
  • تفاوت پایگاه داده‌های رابطه‌ای (مانند PostgreSQL) و NoSQL (مانند BigQuery).

• ماژول 2: شروع کار با Google BigQuery

  • ایجاد پروژه و دیتاست در BigQuery.
  • بارگذاری داده‌ها (CSV, JSON) به BigQuery.
  • مفاهیم جداول، ویوها و پارتیشن‌بندی در BigQuery.

• ماژول 3: SQL برای تحلیل داده‌ها (بخش اول)

  • کوئری‌های SELECT، FROM، WHERE، GROUP BY.
  • توابع تجمیعی (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX).
  • Join‌ها (INNER, LEFT, RIGHT, FULL) و کاربرد آن‌ها.

• ماژول 4: SQL برای تحلیل داده‌ها (بخش دوم) و توابع پیشرفته

  • Subqueries و Common Table Expressions (CTEs).
  • Window Functions (ROW_NUMBER, RANK, LEAD, LAG, NTILE).
  • کار با تاریخ و زمان (DATE, DATETIME, TIMESTAMP functions).
  • توابع رشته‌ای و عددی.

• ماژول 5: بهینه‌سازی و مدیریت هزینه‌ها در BigQuery

  • درک مدل قیمت‌گذاری BigQuery.
  • بهینه‌سازی کوئری‌ها برای کاهش حجم داده اسکن شده.
  • پارتیشن‌بندی و کلاسترینگ جداول.
  • بررسی کوئری پلن و پروفایلینگ عملکرد.

• ماژول 6: کار با داده‌های نیمه‌ساختاریافته و پیچیده

  • تحلیل داده‌های JSON در BigQuery.
  • استفاده از ARRAY و STRUCT در BigQuery.
  • مفاهیم UDF (User-Defined Functions) در BigQuery.

• ماژول 7: BigQuery و PostgreSQL: مقایسه و یکپارچگی

  • مروری بر PostgreSQL و مفاهیم SQL آن.
  • انتقال داده بین PostgreSQL و BigQuery.
  • سناریوهای استفاده از هر دو در کنار هم.

• ماژول 8: پروژه‌های عملی و مثال‌های کاربردی

  • پروژه تحلیل داده‌های فروش (e-commerce).
  • پروژه تحلیل داده‌های لاگ وب‌سایت.
  • تحلیل داده‌های عمومی مانند داده‌های حمل‌ونقل یا داده‌های مالی.

• ماژول 9: ابزارهای هوش تجاری و اتصالات BigQuery

  • معرفی Looker Studio (Google Data Studio).
  • اتصال BigQuery به Looker Studio و ساخت داشبوردهای تعاملی.
  • مقدمه‌ای بر اتصال به Tableau یا Power BI (اختیاری).

• ماژول 10: خودکارسازی و مفاهیم پیشرفته

  • استفاده از BigQuery CLI و client libraries (Python/Java).
  • مقدمه‌ای بر Dataform یا Airflow برای Orchestration.
  • امنیت و دسترسی در BigQuery.

مثال‌های عملی و نکات کلیدی

در طول این دوره، شما با مثال‌های عملی فراوانی مواجه خواهید شد که هر یک به شما کمک می‌کند تا درک عمیق‌تری از نحوه کار با BigQuery و PostgreSQL پیدا کنید. برای مثال، یاد می‌گیرید چگونه با استفاده از پارتیشن‌بندی (Partitioning) بر اساس تاریخ، هزینه‌های کوئری‌های خود را در BigQuery به شدت کاهش دهید. فرض کنید شما داده‌های فروش روزانه یک فروشگاه آنلاین را ذخیره می‌کنید؛ با پارتیشن‌بندی جدول فروش بر اساس ستون تاریخ، هنگام کوئری گرفتن برای یک روز خاص، BigQuery تنها داده‌های مربوط به آن پارتیشن را اسکن می‌کند که باعث افزایش سرعت و کاهش هزینه می‌شود.

یکی دیگر از نکات کلیدی، استفاده بهینه از Window Functions در SQL است. این توابع به شما امکان می‌دهند تا تحلیل‌های پیچیده‌ای مانند محاسبه میانگین متحرک، رتبه‌بندی محصولات بر اساس فروش در یک دوره مشخص، یا پیدا کردن اولین/آخرین فعالیت یک کاربر را بدون نیاز به Subqueries یا JOIN‌های پیچیده انجام دهید. به عنوان مثال، می‌توانید فروش تجمعی محصولات را در هر دسته، یا رتبه فروش هر محصول در مقایسه با سایر محصولات در همان ماه را به راحتی محاسبه کنید.

تفاوت بین دیتابیس‌های رابطه‌ای (مانند PostgreSQL) که برای تراکنش‌های آنلاین و داده‌های با ساختار مشخص مناسب هستند، و دیتابیس‌های تحلیلی مقیاس‌پذیر (مانند BigQuery) که برای تحلیل حجم‌های عظیم داده و Data Warehousing طراحی شده‌اند، به طور مفصل بررسی می‌شود. این درک به شما کمک می‌کند تا بهترین ابزار را برای نیازهای خاص خود انتخاب کنید. مثلاً، PostgreSQL را می‌توانید برای ذخیره‌سازی داده‌های اصلی وب‌سایت و BigQuery را برای تحلیل عملکرد کلی وب‌سایت و رفتار کاربران در مقیاس بزرگ به کار بگیرید.

اهمیت بهینه‌سازی کوئری‌ها در BigQuery بارها مورد تأکید قرار می‌گیرد. با یادگیری تکنیک‌هایی مانند انتخاب دقیق ستون‌ها، استفاده از WHERE clause برای فیلتر کردن داده‌ها در مراحل اولیه، و درک نحوه عملکرد Join‌ها، می‌توانید از پرداخت هزینه‌های اضافی جلوگیری کنید و زمان اجرای کوئری را به حداقل برسانید. حتی کوچکترین بهینه‌سازی‌ها در مقیاس پتابایت‌ها داده می‌تواند منجر به صرفه‌جویی‌های قابل توجهی شود.

در نهایت، توانایی یکپارچه‌سازی BigQuery با ابزارهای هوش تجاری مانند Looker Studio (Data Studio) به شما این امکان را می‌دهد که نتایج تحلیل‌های خود را به صورت بصری و قابل فهم در اختیار ذینفعان قرار دهید. شما یاد می‌گیرید چگونه داشبوردهای پویا بسازید که به صورت لحظه‌ای اطلاعات را از BigQuery دریافت کرده و به نمایش بگذارند، این امر به تصمیم‌گیری سریع و آگاهانه کمک شایانی می‌کند.

نتیجه‌گیری

دوره “Google BigQuery و PostgreSQL: تحلیل داده با BigQuery” یک گام بزرگ در مسیر حرفه‌ای شدن شما در دنیای داده‌هاست. با گذراندن این دوره، شما نه تنها با دو ابزار قدرتمند BigQuery و PostgreSQL آشنا می‌شوید، بلکه مهارت‌های عملی و نظری لازم برای تبدیل شدن به یک تحلیلگر داده ماهر را کسب خواهید کرد. این دوره به شما کمک می‌کند تا با اعتماد به نفس بیشتری در بازار کار پر رقابت امروز قدم بگذارید و با تحلیل هوشمندانه داده‌ها، ارزش واقعی را برای کسب‌وکارها و پروژه‌های خود ایجاد کنید. اگر به دنبال ارتقای مهارت‌های خود در تحلیل داده‌های بزرگ و کسب بینش‌های عمیق هستید، این دوره نقطه‌ی شروعی عالی برای شما خواهد بود.