اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی ساخت و مدیریت انباره داده و تحلیل بلادرنگ در Azure Synapse Analytics

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت و مدیریت انباره داده و تحلیل بلادرنگ در Azure Synapse Analytics

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مهندسی داده

موضوع میانی: مدیریت و تحلیل داده‌های کلان

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر انباره داده و تحلیل داده‌های کلان
• 2. مفاهیم کلیدی در مدیریت داده‌های کلان
• 3. معماری Azure Synapse Analytics
• 4. مراحل یکپارچه‌سازی داده در Azure Synapse
• 5. اتصال به منابع داده متنوع
• 6. انتقال داده با Azure Data Factory
• 7. تبدیل داده با Data Flows
• 8. پاکسازی و آماده‌سازی داده
• 9. مفاهیم داده‌های رابطه‌ای و NoSQL
• 10. پایگاه‌های داده ستونی و صفوفی
• 11. کار با داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
• 12. تحلیل بلادرنگ (HTAP) چیست؟
• 13. معماری HTAP در Azure Synapse
• 14. بهینه‌سازی پرس‌وجوها برای HTAP
• 15. امنیت داده در Azure Synapse
• 16. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 17. رمزنگاری داده‌ها
• 18. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 19. انطباق با مقررات داده
• 20. مروری بر ابزارهای تحلیل داده
• 21. استفاده از SQL در Azure Synapse
• 22. پرس‌وجوهای تحلیلی پیچیده
• 23. تجسم داده با Power BI
• 24. ایجاد داشبوردهای تعاملی
• 25. تحلیل داده‌های مکانی
• 26. تحلیل داده‌های متنی
• 27. یادگیری ماشین در Azure Synapse
• 28. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 29. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 30. پیش‌بینی و پیش‌بینی روندها
• 31. مدیریت چرخه عمر مدل
• 32. بهینه‌سازی عملکرد انباره داده
• 33. تنظیم پارتیشن‌بندی جداول
• 34. فشرده‌سازی داده‌ها
• 35. استفاده از ایندکس‌ها
• 36. مدیریت منابع محاسباتی
• 37. مقیاس‌پذیری در Azure Synapse
• 38. مدیریت هزینه‌ها
• 39. نظارت بر عملکرد و لاگ‌ها
• 40. رفع اشکال در فرآیندهای داده
• 41. مدیریت خطاهای یکپارچه‌سازی
• 42. مدیریت خطاهای تحلیل
• 43. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی
• 44. بازیابی فاجعه
• 45. مدیریت تغییرات داده
• 46. تکامل طرحواره داده
• 47. مدیریت داده‌های حجیم
• 48. ملاحظات حاکمیت داده
• 49. استانداردهای نام‌گذاری و مستندسازی
• 50. اصول طراحی انباره داده
• 51. مدل‌سازی ابعاد و حقایق
• 52. انواع ابعاد (پایدار، اسنپ‌شات)
• 53. انواع فاکت‌ها (تراکنشی، تجمعی)
• 54. طراحی انبار داده برای گزارش‌دهی
• 55. طراحی انبار داده برای تحلیل Ad-hoc
• 56. بهینه‌سازی برای پرس‌وجوهای پرکاربرد
• 57. استفاده از View ها و Materialized View ها
• 58. مدیریت داده‌های تاریخی
• 59. استراتژی‌های بارگذاری داده (Incremental Load)
• 60. مدیریت داده‌های پاک شده
• 61. استفاده از Azure Data Lake Storage
• 62. یکپارچه‌سازی با Azure Data Lake
• 63. تحلیل داده‌های ذخیره شده در Data Lake
• 64. امنیت در Azure Data Lake
• 65. مدیریت داده‌های غیرساختاریافته
• 66. فرمت‌های ذخیره‌سازی داده (Parquet, ORC)
• 67. استفاده از Spark در Azure Synapse
• 68. پردازش داده با Spark SQL
• 69. استفاده از Python در Spark
• 70. تحلیل گراف در Azure Synapse
• 71. پردازش داده‌های گراف
• 72. کاربرد تحلیل گراف در کسب‌وکار
• 73. مفاهیم هوش تجاری (BI)
• 74. اجزای سیستم BI
• 75. طراحی گزارش‌های استاندارد
• 76. گزارش‌دهی مدیریتی
• 77. گزارش‌دهی عملیاتی
• 78. تحلیل روندها و الگوها
• 79. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)
• 80. پیاده‌سازی BI در سازمان
• 81. انتخاب ابزار مناسب BI
• 82. چالش‌های پیاده‌سازی BI
• 83. آینده تحلیل داده‌های کلان
• 84. روندهای نوظهور در مدیریت داده
• 85. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در BI
• 86. تحلیل داده‌های اینترنت اشیاء (IoT)
• 87. امنیت داده در عصر دیجیتال
• 88. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده
• 89. حکمرانی داده در سازمان
• 90. مدیریت ریسک داده
• 91. انطباق با قوانین و مقررات داده
• 92. آموزش و توسعه مهارت‌های داده
• 93. مسیر شغلی در حوزه داده
• 94. پروژه‌های عملی و مطالعات موردی
• 95. طراحی و پیاده‌سازی یک انباره داده ساده
• 96. تحلیل داده‌های فروش با Azure Synapse
• 97. ساخت داشبورد فروش بلادرنگ
• 98. بهینه‌سازی عملکرد پرس‌وجوها در یک سناریوی واقعی
• 99. مدیریت امنیت داده در یک پروژه عملی
• 100. مراحل مدیریت چرخه عمر داده