اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های داده پویا با استفاده از رویکرد SCD2

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های داده پویا با استفاده از رویکرد SCD2

موضوع کلی: مهندسی داده و مدل‌سازی اطلاعات

موضوع میانی: مدل‌سازی داده‌های پویا و تاریخچه محور

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده و مدل‌سازی اطلاعات
• 2. مبانی مدل‌سازی داده‌های رابطه‌ای
• 3. مفاهیم کلیدهای اصلی و خارجی
• 4. نرمال‌سازی پایگاه داده
• 5. انواع مدل‌های داده
• 6. مقدمه‌ای بر ابعاد زمانی در مدل‌سازی داده
• 7. مفهوم تاریخچه محور بودن داده‌ها
• 8. چالش‌های مدیریت داده‌های تاریخچه محور
• 9. معرفی رویکرد ابعاد تغییر یافته (SCD)
• 10. انواع ابعاد تغییر یافته
• 11. ابعاد تغییر یافته نوع 1: بازنویسی
• 12. ابعاد تغییر یافته نوع 2: اضافه کردن رکورد جدید
• 13. ابعاد تغییر یافته نوع 3: اضافه کردن ستون
• 14. مقایسه انواع SCD
• 15. مزایای SCD2 در مدل‌سازی داده
• 16. معماری انبار داده
• 17. مراحل ETL (Extract, Transform, Load)
• 18. استخراج داده از منابع مختلف
• 19. تبدیل و پاکسازی داده‌ها
• 20. بارگذاری داده در انبار داده
• 21. طراحی انبار داده با رویکرد SCD2
• 22. پیاده‌سازی SCD2 در جداول ابعاد
• 23. مدیریت کلیدهای جایگزین در SCD2
• 24. مدیریت کلیدهای تاریخ در SCD2
• 25. نشانگرهای فعال/غیرفعال در SCD2
• 26. مدیریت رکوردهای منسوخ در SCD2
• 27. پیاده‌سازی SCD2 با استفاده از SQL
• 28. تکنیک‌های پیشرفته در SCD2
• 29. بهینه‌سازی عملکرد SCD2
• 30. مدل‌سازی داده‌های تراکنشی
• 31. مدل‌سازی داده‌های جمع‌آوری شده (Aggregated Data)
• 32. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
• 33. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده‌های NoSQL
• 34. تفاوت مدل‌سازی رابطه‌ای و NoSQL
• 35. کاربرد SCD2 در انبار داده‌های رابطه‌ای
• 36. کاربرد SCD2 در انبار داده‌های NoSQL
• 37. مدل‌سازی داده‌های سلف‌سرویس (Self-Service BI)
• 38. پیاده‌سازی SCD2 برای داشبوردهای مدیریتی
• 39. ملاحظات امنیتی در مدل‌سازی داده
• 40. حریم خصوصی داده‌ها در مدل‌سازی
• 41. استانداردهای کیفیت داده
• 42. مدیریت چرخه عمر داده
• 43. تست و اعتبارسنجی مدل‌های داده
• 44. مستندسازی مدل‌های داده
• 45. ابزارهای مدل‌سازی داده
• 46. نرم‌افزارهای ETL
• 47. ابزارهای BI و گزارش‌گیری
• 48. مدیریت پیکربندی در مهندسی داده
• 49. اصول طراحی مدل‌های داده مقیاس‌پذیر
• 50. مدل‌سازی داده برای تحلیل‌های پیشرفته
• 51. مدل‌سازی داده برای یادگیری ماشین
• 52. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی گراف (Graph Modeling)
• 53. کاربرد مدل‌سازی گراف در تحلیل روابط
• 54. مدل‌سازی داده‌های مکانی (Spatial Data Modeling)
• 55. مدل‌سازی داده‌های زمانی-مکانی (Spatio-Temporal Data Modeling)
• 56. مدل‌سازی داده‌های جریان (Stream Data Modeling)
• 57. مدیریت تغییرات در مدل‌های داده پویا
• 58. چالش‌های نگهداری مدل‌های داده تاریخچه محور
• 59. بررسی الگوهای طراحی مدل داده
• 60. مدل‌سازی داده برای داده‌های مالی
• 61. مدل‌سازی داده برای داده‌های مشتریان
• 62. مدل‌سازی داده برای داده‌های زنجیره تامین
• 63. مدل‌سازی داده برای داده‌های سلامت
• 64. مدل‌سازی داده برای داده‌های اینترنت اشیا (IoT)
• 65. مفاهیم داده‌های کلان (Big Data Concepts)
• 66. معماری‌های داده کلان
• 67. پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
• 68. پردازش جریانی (Stream Processing)
• 69. مقدمه‌ای بر مفاهیم داده‌کاوی
• 70. الگوهای اکتشافی در داده‌ها
• 71. طبقه‌بندی و پیش‌بینی با استفاده از داده‌ها
• 72. خوشه‌بندی داده‌ها
• 73. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
• 74. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (Business Intelligence)
• 75. فرآیندهای هوش تجاری
• 76. ابزارهای هوش تجاری
• 77. طراحی گزارش‌های استاندارد
• 78. طراحی داشبوردهای تعاملی
• 79. تحلیل‌های Ad-hoc
• 80. مقدمه‌ای بر مدیریت داده‌های مستعار (Metadata Management)
• 81. انواع فراداده
• 82. نقش فراداده در مدل‌سازی داده
• 83. حاکمیت داده (Data Governance)
• 84. اصول حاکمیت داده
• 85. نقش حاکمیت داده در مدل‌سازی
• 86. مدل‌سازی داده برای داده‌های حجیم و توزیع شده
• 87. مفاهیم NoSQL در عمل
• 88. پایگاه‌های داده NoSQL
• 89. کاربرد پایگاه‌های داده NoSQL
• 90. مقدمه‌ای بر معماری‌های داده مدرن
• 91. معماری دریاچه داده (Data Lake)
• 92. معماری مخزن داده (Data Warehouse)
• 93. معماری دریاچه خانه داده (Data Lakehouse)
• 94. مقایسه دریاچه داده و مخزن داده
• 95. پیاده‌سازی مدل‌های داده پویا در معماری‌های مدرن
• 96. چالش‌های مهاجرت مدل‌های داده
• 97. بهبود مستمر مدل‌های داده
• 98. آینده مدل‌سازی داده
• 99. روندهای نوظهور در مهندسی داده
• 100. اصول اخلاقی در مهندسی داده