اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای نوین تحلیل داده و هوش تجاری با استفاده از مایکروسافت فابریک (Microsoft Fabric)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین تحلیل داده و هوش تجاری با استفاده از مایکروسافت فابریک (Microsoft Fabric)

موضوع کلی: علوم داده و هوش تجاری

موضوع میانی: معماری و مدیریت یکپارچه داده‌ها در سازمان

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین هوش تجاری مدرن
• 2. معرفی پلتفرم مایکروسافت فابریک و اکوسیستم داده‌ای آن
• 3. نقش معماری یکپارچه در تحول دیجیتال سازمان
• 4. آشنایی با محیط کاربری و مدیریت منابع در فابریک
• 5. مفهوم OneLake و اهمیت آن در یکپارچه‌سازی داده‌ها
• 6. امنیت و حاکمیت داده‌ها در بستر مایکروسافت فابریک
• 7. مدیریت هویت و دسترسی‌ها بر اساس استانداردهای سازمانی
• 8. آشنایی با ظرفیت‌های محاسباتی و مدل‌های قیمت‌گذاری
• 9. اتصال به منابع داده‌ای داخلی و ابری با استفاده از Data Pipelines
• 10. انتقال و بارگذاری داده‌ها با ابزار Copy Data
• 11. آشنایی با زبان پرس‌وجوی KQL در محیط فابریک
• 12. مفاهیم پایه و معماری Lakehouse
• 13. طراحی و پیاده‌سازی جداول در Lakehouse
• 14. استفاده از Notebooks برای تحلیل و پردازش داده‌ها
• 15. برنامه‌نویسی با PySpark در محیط فابریک
• 16. بهینه‌سازی کدهای پردازش داده برای افزایش کارایی
• 17. آشنایی با Data Warehouse در مایکروسافت فابریک
• 18. مدل‌سازی ابعادی و طراحی طرح‌واره‌های ستاره‌ای
• 19. تکنیک‌های بارگذاری داده در انبار داده‌های فابریک
• 20. مدیریت تراکنش‌ها و یکپارچگی داده‌ها در انبار داده
• 21. آشنایی با Dataflows Gen2 برای آماده‌سازی داده‌ها
• 22. پاک‌سازی و تبدیل داده‌ها با استفاده از Power Query
• 23. مدیریت تغییرات و نسخه‌بندی داده‌ها در محیط یکپارچه
• 24. آشنایی با Data Activator برای پایش رویدادها
• 25. تعریف هشدارها و خودکارسازی فرآیندهای داده‌محور
• 26. مفاهیم پایه Power BI و اتصال آن به فابریک
• 27. ایجاد مدل‌های داده‌ای در محیط Microsoft Fabric
• 28. طراحی گزارش‌های تعاملی و داشبوردهای مدیریتی
• 29. استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها
• 30. کاربرد Copilot در تحلیل و گزارش‌گیری داده‌ها
• 31. مدیریت چرخه حیات داده‌ها و خط لوله‌های عملیاتی
• 32. مانیتورینگ و عیب‌یابی فرآیندهای یکپارچه داده
• 33. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی فاجعه
• 34. تطبیق معماری داده با الزامات قانونی و امنیتی کشور
• 35. مستندسازی و مدیریت متاداده‌ها در سازمان
• 36. پیاده‌سازی حاکمیت داده و کیفیت داده‌ها
• 37. استفاده از محیط‌های توسعه و تست در فابریک
• 38. تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد در مقیاس بزرگ
• 39. بررسی الگوهای معماری داده در سازمان‌های بزرگ
• 40. یکپارچه‌سازی گزارش‌های عملیاتی با فرآیندهای کسب‌وکار
• 41. آینده‌نگری در حوزه تحلیل داده و هوش مصنوعی در سازمان