اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی مدل داده در پلتفرم‌های هوش تجاری با LookML

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی مدل داده در پلتفرم‌های هوش تجاری با LookML

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: تحلیل داده و هوش تجاری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده و هوش تجاری
• 2. اصول مدل‌سازی داده در انبار داده
• 3. معرفی LookML و معماری آن
• 4. ایجاد ابعاد (Dimensions) در LookML
• 5. انواع داده‌ها و تنظیمات ابعاد
• 6. تعریف فیلترها و شرط‌ها در ابعاد
• 7. ایجاد معیارهای (Measures) در LookML
• 8. انواع توابع تجمیعی در معیارها
• 9. استفاده از شرط‌های منطقی در معیارها
• 10. پیاده‌سازی محاسبات سفارشی در معیارها
• 11. رابطه بین ابعاد و معیارها
• 12. طراحی مدل‌های داده‌ای سلسله مراتبی
• 13. استفاده از join ها برای ترکیب جداول
• 14. انواع join ها و کاربردهای آن‌ها
• 15. بهینه‌سازی join ها برای بهبود کارایی
• 16. مدیریت خطاها و مشکلات در join ها
• 17. استفاده از view ها در LookML
• 18. ایجاد view های مشتق شده (Derived Views)
• 19. کاربرد view های مشتق شده در تحلیل
• 20. مدیریت پارامترها در LookML
• 21. استفاده از پارامترهای داینامیک
• 22. ایجاد ابعاد و معیارهای مبتنی بر پارامتر
• 23. کاربرد پارامترها در فیلترگذاری پیشرفته
• 24. طراحی داشبوردهای مدیریتی با Looker
• 25. ایجاد داشبوردهای تعاملی
• 26. تنظیمات پیشرفته داشبورد
• 27. نمایش بصری داده‌ها در داشبورد
• 28. اصول طراحی رابط کاربری داشبورد
• 29. مدیریت دسترسی و مجوزها در Looker
• 30. تنظیمات امنیتی و حریم خصوصی داده‌ها
• 31. استفاده از مدل‌های سفارشی (Custom Models)
• 32. طراحی مدل‌های داده‌ای برای سناریوهای خاص
• 33. مدیریت نسخه‌بندی در LookML
• 34. استفاده از Git برای مدیریت کد LookML
• 35. یکپارچه‌سازی LookML با سیستم‌های CI/CD
• 36. تست و اعتبارسنجی مدل‌های LookML
• 37. نکات و ترفندهای پیشرفته در LookML
• 38. کاربرد SQL در LookML
• 39. نوشتن کوئری‌های SQL پیچیده در LookML
• 40. بهینه‌سازی کوئری‌های SQL
• 41. استفاده از CTE ها (Common Table Expressions)
• 42. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
• 43. اصول مهندسی داده در پلتفرم‌های هوش تجاری
• 44. مراحل ETL/ELT در هوش تجاری
• 45. معماری انبار داده مدرن
• 46. مفاهیم Data Lake و Data Warehouse
• 47. تفاوت‌های Data Lake و Data Warehouse
• 48. طراحی طرح‌واره (Schema Design)
• 49. مدل‌سازی ستاره‌ای (Star Schema)
• 50. مدل‌سازی دانه‌برفی (Snowflake Schema)
• 51. انتخاب بهترین مدل طرح‌واره
• 52. مفاهیم Data Mart
• 53. کاربرد Data Mart در سازمان‌ها
• 54. مدیریت کیفیت داده (Data Quality)
• 55. اهمیت کیفیت داده در تحلیل
• 56. روش‌های بهبود کیفیت داده
• 57. استانداردسازی داده‌ها
• 58. حاکمیت داده (Data Governance)
• 59. اصول حاکمیت داده
• 60. نقش حاکمیت داده در سازمان
• 61. امنیت داده‌ها در پلتفرم‌های هوش تجاری
• 62. رمزنگاری داده‌ها
• 63. مدیریت دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
• 64. حفاظت از داده‌های حساس
• 65. اصول تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA)
• 66. تکنیک‌های مصورسازی داده‌ها
• 67. انواع نمودارها و کاربردهای آن‌ها
• 68. انتخاب نمودار مناسب برای هر تحلیل
• 69. اصول طراحی داشبوردهای کارا
• 70. تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی
• 71. مدل‌سازی پیش‌بینی (Predictive Modeling)
• 72. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در تحلیل داده
• 73. کاربرد مدل‌های پیش‌بینی در کسب‌وکار
• 74. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی
• 75. مفاهیم کلیدی در یادگیری ماشین
• 76. رگرسیون خطی و کاربردهای آن
• 77. رگرسیون لجستیک و کاربردهای آن
• 78. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی (Clustering)
• 79. کاربرد خوشه‌بندی در بخش‌بندی مشتریان
• 80. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی (Classification)
• 81. تکنیک‌های طبقه‌بندی
• 82. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 83. پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل داده
• 84. کاربرد NLP در تحلیل متن
• 85. استخراج اطلاعات از متن
• 86. مفاهیم متن‌کاوی (Text Mining)
• 87. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 88. مصورسازی داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 89. کاربرد تحلیل داده در بازاریابی دیجیتال
• 90. تحلیل رفتار مشتریان آنلاین
• 91. بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی
• 92. تحلیل داده در مدیریت زنجیره تامین
• 93. بهینه‌سازی موجودی و لجستیک
• 94. تحلیل داده در حوزه مالی
• 95. تشخیص تقلب و ریسک
• 96. کاربرد هوش تجاری در تصمیم‌گیری استراتژیک
• 97. پیاده‌سازی هوش تجاری در سازمان
• 98. فرهنگ داده‌محور در سازمان
• 99. چالش‌های پیاده‌سازی هوش تجاری
• 100. آینده هوش تجاری و تحلیل داده