اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع تحلیل داده با SQL و کار با معماری دریاچه داده در Databricks

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل داده با SQL و کار با معماری دریاچه داده در Databricks

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: مدیریت و تحلیل داده‌ها در پلتفرم‌های ابری (Lakehouse)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه‌ای معماری دریاچه داده
• 2. آشنایی با محیط کاری دیتابریکس و فضای ابری
• 3. مفاهیم کلیدی در تحلیل داده مدرن
• 4. مقدمه‌ای بر زبان اس‌کی‌ال در محیط دیتابریکس
• 5. ساختار جداول در معماری لیک‌هاوس
• 6. مدیریت پایگاه داده و جداول در کاتالوگ یونیتی
• 7. شناخت انواع داده‌ها در محیط لیک‌هاوس
• 8. دستورات پایه انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها
• 9. کار با توابع تجمعی و گروه‌بندی داده‌ها
• 10. کاربرد عملگرهای منطقی و مقایسه‌ای در تحلیل
• 11. اتصال جداول با استفاده از انواع Join
• 12. استفاده از زیرپرس‌وجوها در تحلیل‌های پیچیده
• 13. کار با توابع رشته‌ای در پاک‌سازی داده‌ها
• 14. مدیریت داده‌های زمانی و تاریخی
• 15. توابع ریاضی و آماری در اس‌کی‌ال
• 16. استفاده از توابع پنجره‌ای برای محاسبات رتبه‌بندی
• 17. کار با مقادیر تهی و مدیریت داده‌های ناقص
• 18. تکنیک‌های تغییر ساختار جداول با دستورات DDL
• 19. مدیریت امنیت و دسترسی‌ها در کاتالوگ یونیتی
• 20. آشنایی با فرمت دلتا لیک و مزایای آن
• 21. عملیات درج و به‌روزرسانی داده‌ها در دلتا لیک
• 22. مدیریت تراکنش‌ها و تضمین یکپارچگی داده‌ها
• 23. استفاده از دستورات زمانی برای بازیابی داده‌های گذشته
• 24. بهینه‌سازی پرس‌وجوها با استفاده از ایندکس‌گذاری
• 25. تحلیل عملکرد کوئری‌ها با استفاده از اکسپلین پلن
• 26. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها در دیتابریکس
• 27. ایجاد داشبوردهای تحلیلی در محیط دیتابریکس
• 28. اتصال ابزارهای گزارش‌ساز خارجی به دیتابریکس
• 29. مبانی تحلیل اکتشافی داده‌ها
• 30. شناسایی الگوهای تکرار شونده در داده‌ها
• 31. استفاده از ویوهای مجازی برای ساده‌سازی تحلیل
• 32. بهترین شیوه‌های نام‌گذاری و مستندسازی کدها
• 33. مدیریت خطاهای رایج در اجرای کوئری‌ها
• 34. کار با توابع تعریف‌شده توسط کاربر در اس‌کی‌ال
• 35. استفاده از اسکریپت‌های اتوماسیون در دیتابریکس
• 36. آشنایی با مفاهیم انبار داده در مقایسه با لیک‌هاوس
• 37. مدیریت چرخه حیات داده از ورود تا تحلیل نهایی
• 38. تکنیک‌های نمونه‌برداری از داده‌های حجیم
• 39. مانیتورینگ و بررسی کیفیت داده‌ها
• 40. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل داده‌ها
• 41. ارائه گزارش‌های مدیریتی مبتنی بر یافته‌های تحلیلی
• 42. پروژه عملی تحلیل داده‌های فروش در محیط لیک‌هاوس
• 43. پروژه عملی تحلیل رفتاری کاربران در سامانه ابری
• 44. ارزیابی نهایی و مرور سرفصل‌های پیشرفته