اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع طراحی مدل‌های داده و گزارش‌گیری پیشرفته با LookML

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع طراحی مدل‌های داده و گزارش‌گیری پیشرفته با LookML

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند کسب‌وکار

موضوع میانی: مدل‌سازی داده و مهندسی لایه‌های تحلیل (Data Modeling)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه در مدل‌سازی داده و معماری LookML
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Looker
• 3. ساختار فایل‌های پروژه در LookML
• 4. آشنایی با مدل‌ها و فایل‌های ویو در Looker
• 5. تعریف اتصالات پایگاه داده و دیاگرام موجودیت-رابطه
• 6. مفاهیم پایه در تعریف مدل‌های داده اسکیما
• 7. ایجاد اولین View و نقش جداول در تحلیل داده
• 8. نحوه تعریف ابعاد و فیلدها در محیط LookML
• 9. کار با انواع داده‌ها و تبدیل‌های پایه در مدل‌سازی
• 10. آموزش تعریف Dimension و انواع آن
• 11. استفاده از فیلترها و محدودسازی داده‌ها در مدل
• 12. تکنیک‌های تعریف Measure و محاسبات تجمعی
• 13. آشنایی با توابع تجمعی پیچیده در LookML
• 14. مدیریت روابط بین جداول با Explore
• 15. تعریف کلیدهای اصلی و خارجی در مدل‌سازی
• 16. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای SQL از طریق مدل‌های LookML
• 17. مفهوم Join و انواع آن در مدل‌سازی کسب‌وکار
• 18. استفاده از پارامترهای Join برای تحلیل‌های چندجدولی
• 19. کار با ابزار Explore برای اعتبارسنجی مدل
• 20. ایجاد فیلدهای محاسباتی پیشرفته با Liquid
• 21. استفاده از پارامترهای شرطی در کدهای LookML
• 22. پیاده‌سازی فیلدهای پارامتریک برای انتخاب پویای متریک‌ها
• 23. آموزش گروه‌بندی داده‌ها و ایجاد فیلدهای اختصاصی
• 24. مدیریت سلسله‌مراتب داده‌ها و سطوح جزئیات
• 25. استفاده از Derived Tables برای مدل‌سازی لایه‌های میانی
• 26. تفاوت جداول مشتق‌شده ایستا و پویا
• 27. بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از Persistent Derived Tables
• 28. مفهوم و کاربرد لایه‌های امنیتی و محدودیت دسترسی داده‌ها
• 29. مدیریت دسترسی به فیلدها و ردیف‌ها با Access Grants
• 30. پیاده‌سازی امنیت در سطح ردیف با User Attributes
• 31. تکنیک‌های عیب‌یابی و رفع خطاهای کامپایل در LookML
• 32. بهترین شیوه‌های مستندسازی مدل‌های داده
• 33. استفاده از Git برای کنترل نسخه در پروژه‌های LookML
• 34. جریان کاری توسعه و استقرار مدل در محیط عملیاتی
• 35. پیاده‌سازی شاخص‌های کلیدی عملکرد کسب‌وکار در مدل
• 36. طراحی مدل‌های داده برای تحلیل‌های فروش و بازاریابی
• 37. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی روندهای کسب‌وکار
• 38. ایجاد فیلدهای هوشمند برای تحلیل رفتار مشتریان
• 39. اصول طراحی داشبوردهای کارآمد مبتنی بر مدل‌های LookML
• 40. بهره‌گیری از فیلترهای پیشرفته در گزارش‌گیری
• 41. مدیریت حافظه کش و افزایش سرعت بارگذاری گزارش‌ها
• 42. یکپارچه‌سازی مدل‌های داده با ابزارهای گزارش‌ساز
• 43. تکنیک‌های پیشرفته مدل‌سازی برای داده‌های حجیم
• 44. نکات امنیتی در اشتراک‌گذاری داده‌های تحلیل‌شده
• 45. بررسی موردی طراحی مدل داده برای یک سیستم فروشگاه آنلاین
• 46. ارزیابی کیفیت مدل‌های داده در محیط‌های عملیاتی
• 47. توسعه مدل‌های مقیاس‌پذیر برای سازمان‌های بزرگ
• 48. اصول نگهداری و به‌روزرسانی مداوم مدل‌های داده