اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهره‌وری هوشمند در سازمان با ابزارهای تحلیل داده Microsoft Fabric و Copilot

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهره‌وری هوشمند در سازمان با ابزارهای تحلیل داده Microsoft Fabric و Copilot

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند کسب‌وکار

موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد در بسترهای ابری و یکپارچه

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری پلتفرم Microsoft Fabric در سازمان
• 2. آشنایی با قابلیت‌های هوش مصنوعی مولد در اکوسیستم مایکروسافت
• 3. نحوه فعال‌سازی و تنظیمات امنیتی Copilot در Fabric
• 4. آماده‌سازی داده‌ها و مدیریت انبار داده در محیط ابری
• 5. اتصال منابع داده داخلی به پلتفرم Fabric با رعایت پروتکل‌های امنیتی
• 6. کاربرد زبان طبیعی برای پرسش از داده‌ها با Copilot
• 7. ایجاد گزارش‌های تحلیلی خودکار در Power BI با کمک هوش مصنوعی
• 8. استفاده از Copilot برای نوشتن و بهینه‌سازی کدهای DAX
• 9. تحلیل هوشمند روندهای فروش با استفاده از ابزارهای پیش‌بینی
• 10. مدیریت و نظارت بر خط لوله‌های داده با ابزارهای هوشمند
• 11. پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها با استفاده از قابلیت Data Wrangler
• 12. تولید خودکار اسکریپت‌های پایتون برای تحلیل داده‌های حجیم
• 13. طراحی مدل‌های داده‌ای بهینه با راهنمایی هوش مصنوعی
• 14. ایجاد داشبوردهای مدیریتی تعاملی و هوشمند
• 15. تحلیل سناریوهای مالی با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی Fabric
• 16. یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی در فرآیندهای گزارش‌گیری سازمانی
• 17. شناسایی ناهنجاری‌ها در داده‌های کسب‌وکار با ابزارهای هوشمند
• 18. تولید مستندات فنی و گزارش‌های تحلیلی با استفاده از Copilot
• 19. بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌های SQL با پیشنهادهای هوش مصنوعی
• 20. مدیریت دسترسی کاربران و سطوح امنیتی در محیط‌های ابری
• 21. تطبیق خروجی‌های هوش مصنوعی با استانداردهای گزارش‌گری سازمانی
• 22. ارزیابی و نظارت بر کیفیت داده‌ها در محیط Fabric
• 23. استفاده از Synapse Data Science برای یادگیری ماشین
• 24. توسعه نوت‌بوک‌های تحلیلی با دستیار هوشمند کدنویسی
• 25. آموزش مدل‌های تحلیلی بر اساس داده‌های بومی سازمان
• 26. تسهیل همکاری تیمی در پروژه‌های تحلیل داده با ابزارهای ابری
• 27. پیاده‌سازی حاکمیت داده (Data Governance) در Microsoft Fabric
• 28. استفاده از Copilot برای تحلیل متن و داده‌های بدون ساختار
• 29. پایش عملکرد و بهره‌وری استفاده از منابع ابری
• 30. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های هوشمند در چرخه حیات داده
• 31. توسعه استراتژی‌های تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌های تحلیل‌شده
• 32. ایجاد محیط‌های آزمایشی ایزوله برای تحلیل‌های پیشرفته
• 33. تجمیع داده‌های توزیع‌شده از منابع مختلف درون‌سازمانی
• 34. به‌کارگیری هوش مصنوعی در پیش‌بینی تقاضای بازار
• 35. اصول اخلاقی و رعایت مقررات در استفاده از هوش مصنوعی سازمانی
• 36. تکنیک‌های عیب‌یابی خودکار در مدل‌های داده‌ای
• 37. استفاده از Fabric برای گزارش‌دهی منطبق بر الزامات بازرسی
• 38. مدیریت تغییرات و نسخه‌بندی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 39. توسعه داشبوردهای عملیاتی برای مدیران ارشد
• 40. خلاصه‌سازی خودکار گزارش‌های پیچیده با ابزارهای مبتنی بر زبان
• 41. یکپارچه‌سازی نتایج تحلیل داده با ابزارهای مایکروسافت ۳۶۵
• 42. تکنیک‌های پیشرفته در پرسش و پاسخ هوشمند از داده‌های بانکی و مالی
• 43. امنیت اطلاعات و حفاظت از حریم خصوصی در تحلیل‌های ابری
• 44. استفاده از APIهای هوش مصنوعی برای توسعه برنامه‌های کاربردی
• 45. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازش ابری با تحلیل‌های هوشمند
• 46. ارائه نتایج تحلیل به صورت نمودارهای بصری سازگار
• 47. آموزش نهایی و پیاده‌سازی فرهنگ داده‌محور در سازمان