Google BigQuery یک انبار داده ابری است که برای پردازش داده‌های حجیم (Big Data) طراحی شده است. ویژگی‌های کلیدی BigQuery شامل موارد زیر است:

• مقیاس‌پذیری بی‌نهایت: توانایی مدیریت و پردازش پتابایت‌ها داده.
• سرعت بالا: استفاده از معماری ستونی و پردازش موازی برای اجرای کوئری‌های پیچیده در چند ثانیه.
• بدون نیاز به زیرساخت: به عنوان یک سرویس ابری، نیازی به مدیریت سرور و پیچیدگی‌های زیرساختی ندارید.
• کارایی و هزینه بهینه: مدل قیمت‌گذاری بر اساس میزان استفاده، انعطاف‌پذیری بالایی را ارائه می‌دهد.

یادگیری SQL پیشرفته در کنار BigQuery، به شما امکان می‌دهد تا از تمام قابلیت‌های این پلتفرم قدرتمند بهره‌مند شوید. مفاهیم پیچیده‌تری مانند پنجره‌سازی (Window Functions)، توابع تجمعی (Aggregate Functions) پیشرفته، بهینه‌سازی کوئری‌ها (Query Optimization) و کار با داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته، ابزارهای شما را برای استخراج بینش‌های عمیق‌تر از داده‌ها تکمیل می‌کنند.

این دوره آموزشی جامع، سرفصل‌های کلیدی را به گونه‌ای پوشش می‌دهد که شما را از یک کاربر متوسط SQL به یک تحلیلگر داده حرفه‌ای در BigQuery تبدیل کند:

بخش اول: مقدمه‌ای بر BigQuery و محیط آن

• آشنایی با مفهوم انبارهای داده ابری (Cloud Data Warehousing).
• مروری بر معماری Google BigQuery و اجزای آن.
• نحوه راه‌اندازی و دسترسی به محیط BigQuery.
• آشنایی با کنسول BigQuery و ابزارهای خط فرمان (CLI).
• بارگذاری و استخراج داده از BigQuery.

بخش دوم: مبانی SQL در BigQuery

• دستورات پایه SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, ORDER BY.
• کار با انواع داده‌های مختلف در BigQuery.
• توابع متنی، عددی و تاریخ/زمان.
• عملگرهای منطقی و مقایسه‌ای.

بخش سوم: کوئری‌های پیشرفته SQL

• JOIN ها: انواع مختلف JOIN (INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER, CROSS) و کاربرد آن‌ها در ترکیب داده‌ها.
• Subqueries و CTEs (Common Table Expressions): تکنیک‌های قدرتمند برای ساخت کوئری‌های پیچیده و خواناتر.
• توابع پنجره‌سازی (Window Functions): محاسبه مقادیر بر اساس گروهی از ردیف‌های مرتبط با ردیف فعلی. مثال‌هایی مانند ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK(), LEAD(), LAG(), AVG() OVER (), SUM() OVER ().
• توابع تجمعی پیشرفته: استفاده از APPROX_COUNT_DISTINCT, PERCENTILE_CONT, MEDIAN و غیره.
• توابع JSON و Structs: کار با داده‌های نیمه‌ساختاریافته در BigQuery.

بخش چهارم: تحلیل داده با SQL در BigQuery

• تکنیک‌های Aggregation و Grouping: تحلیل‌های عمیق‌تر با استفاده از GROUP BY CUBE, GROUP BY ROLLUP.
• تحلیل سری زمانی (Time Series Analysis): استفاده از توابع تاریخ و پنجره‌سازی برای تحلیل روندها و الگوهای زمانی.
• تحلیل سبدی خرید (Market Basket Analysis) با استفاده از SQL.
• کار با داده‌های مکانی (Geospatial Data) با توابع BigQuery GIS.

بخش پنجم: بهینه‌سازی کوئری‌ها و عملکرد

• اصول طراحی اسکیمای مناسب برای BigQuery.
• نکات و ترفندهای نوشتن کوئری‌های سریع و کارآمد.
• استفاده از پارتیشن‌بندی (Partitioning) و خوشه‌بندی (Clustering) برای بهبود عملکرد.
• تکنیک‌های Debugging کوئری‌ها.

بخش ششم: پروژه‌های عملی و مطالعات موردی

• تحلیل داده‌های فروش برای شناسایی محصولات پرفروش و الگوهای خرید مشتریان.
• تجزیه و تحلیل داده‌های ترافیک وب‌سایت برای درک رفتار کاربران.
• ساخت داشبوردهای تحلیلی اولیه با استفاده از خروجی کوئری‌ها.

با اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:

• حجم عظیمی از داده‌ها را با استفاده از BigQuery و SQL مدیریت و تحلیل کنید.
• کوئری‌های پیچیده و چند مرحله‌ای برای استخراج اطلاعات دقیق بنویسید.
• از توابع پیشرفته SQL مانند Window Functions برای انجام تحلیل‌های پیشرفته استفاده کنید.
• عملکرد کوئری‌های خود را بهینه‌سازی کرده و هزینه‌ها را مدیریت کنید.
• با انواع مختلف داده‌ها، از جمله داده‌های نیمه‌ساختاریافته و مکانی، کار کنید.
• بینش‌های ارزشمندی از داده‌ها استخراج کرده و به تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده کمک کنید.
• مهارت‌های خود را برای ورود به بازار کار حرفه‌ای در حوزه تحلیل داده و علم داده تقویت کنید.

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، توصیه می‌شود که دانش پایه‌ای در زمینه‌های زیر داشته باشید:

• آشنایی با مفاهیم اولیه پایگاه‌های داده رابطه‌ای.
• تجربه کار با زبان SQL در سطح متوسط (آشنایی با SELECT, FROM, WHERE, JOIN, GROUP BY).
• آشنایی کلی با مفاهیم تحلیل داده.
• درک اولیه از محیط‌های ابری (اختیاری اما مفید).

این دوره آموزشی تخصصی، به صورت مجموعه فایل‌های آموزشی ویدیویی با کیفیت بالا، همراه با اسناد متنی، کد نمونه و فایل‌های داده تمرینی، بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود. این روش ارائه، دسترسی آسان و آفلاین شما را به محتوای آموزشی تضمین می‌کند، بدون نیاز به دانلود حجم بالایی از اطلاعات یا نگرانی بابت سرعت اینترنت.