اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی راه‌حل‌های تحلیلی یکپارچه با Azure Synapse Analytics

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی راه‌حل‌های تحلیلی یکپارچه با Azure Synapse Analytics

موضوع کلی: تحلیل داده و هوش تجاری

موضوع میانی: راهکارهای تحلیلی یکپارچه در پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر Azure Synapse Analytics و معماری آن
  • 2. ایجاد و پیکربندی Workspace در Azure Synapse
  • 3. مدیریت امنیت و دسترسی در Synapse Analytics
  • 4. مفاهیم بنیادین Data Warehouse و Star Schema
  • 5. طراحی و پیاده‌سازی Dedicated SQL Pool
  • 6. بارگذاری داده با PolyBase و COPY INTO
  • 7. بهینه‌سازی پرس‌وجوها با توزیع و پارتیشن‌بندی
  • 8. مدیریت Indexها و Statistics در Dedicated SQL Pool
  • 9. معرفی Serverless SQL Pool و کاربردهای آن
  • 10. پرس‌وجوی فایل‌های داده با Serverless SQL Pool
  • 11. تبدیل داده‌ها با OPENROWSET و توابع خارجی
  • 12. ایجاد و مدیریت Views در Serverless SQL Pool
  • 13. مفاهیم Lakehouse و Data Lake Storage Gen2
  • 14. یکپارچه‌سازی Azure Data Lake با Synapse
  • 15. Pipelineهای ETL/ELT با Synapse Pipelines
  • 16. فعالیت‌های کپی داده (Copy Data Activity)
  • 17. جریان‌های داده (Data Flows) برای تبدیلات بصری
  • 18. اشکال‌زدایی و اجرای Pipelineها
  • 19. مدیریت و زمان‌بندی اجرای Pipelineها
  • 20. معرفی Apache Spark در Azure Synapse
  • 21. تحلیل داده با Notebookهای Spark
  • 22. استفاده از Spark SQL و DataFrameها
  • 23. بهینه‌سازی عملکرد Spark و مدیریت پارتیشن‌ها
  • 24. انتقال داده بین Spark و Dedicated SQL Pool
  • 25. یکپارچه‌سازی Power BI با Synapse Analytics
  • 26. ایجاد و مدیریت Link Connection برای داده‌های بلادرنگ
  • 27. پیکربندی Spark Pool و SQL Pool در یک Pipeline
  • 28. مدیریت فراداده با Synapse Metastore
  • 29. پیاده‌سازی Incremental Load برای داده‌ها
  • 30. مدیریت نسخه‌بندی و اشکال‌زدایی Pipelineها
  • 31. استفاده از پارامترها و متغیرها در Pipelineها
  • 32. مدیریت خطا و بازتلاش (Retry) در Pipelineها
  • 33. ایجاد Data Warehouse با معماری Medallion
  • 34. مدل‌سازی داده با Dimension و Fact Tables
  • 35. پیاده‌سازی Slowly Changing Dimensions (SCD)
  • 36. تبدیل داده با T-SQL و Stored Procedures
  • 37. اتصال به منابع داده On-Premise با Integration Runtime
  • 38. مدیریت Integration Runtime و Gatewayها
  • 39. پیکربندی Endpointهای خصوصی و امنیت شبکه
  • 40. استفاده از Azure Purview برای حاکمیت داده
  • 41. یکپارچه‌سازی Purview با Synapse
  • 42. پایش و نظارت با Synapse Studio و Azure Monitor
  • 43. تنظیم هشدارها و Logging برای Pipelineها
  • 44. مدیریت هزینه و مقیاس‌پذیری خودکار
  • 45. معرفی Machine Learning در Synapse
  • 46. ایجاد و امتیازدهی مدل با SynapseML
  • 47. ذخیره و مدیریت مدل‌ها در MLflow
  • 48. استفاده از T-SQL برای پیش‌بینی و Scoring
  • 49. بهینه‌سازی پرس‌وجوها با Result Set Caching
  • 50. مدیریت ردیف‌های تکراری و پاک‌سازی داده
  • 51. ایجاد و مدیریت External Tables
  • 52. مفهوم شئ‌های Securable و Permissions
  • 53. پیاده‌سازی Row-Level Security (RLS)
  • 54. پیکربندی Dynamic Data Masking
  • 55. مدیریت هم‌زمانی و Locking در SQL Pool
  • 56. استفاده از Query Store و DMVها برای عیب‌یابی
  • 57. ایجاد Solutionهای Hybrid با Azure Data Services
  • 58. ادغام Synapse با Azure Data Factory
  • 59. مدیریت Disaster Recovery و Geo-Replication
  • 60. بازیابی اطلاعات و Point-in-Time Restore
  • 61. بهینه‌سازی فشرده‌سازی و پارتیشن‌بندی فایل‌ها
  • 62. مدیریت Lifecycle داده با Policyها
  • 63. مفاهیم Real-Time Analytics و Stream Analytics
  • 64. یکپارچه‌سازی Event Hub و IoT Hub با Synapse
  • 65. تحلیل جریان داده با Spark Structured Streaming
  • 66. ایجاد Dashboardها و گزارش‌های تحلیلی
  • 67. بهبود Performance با Materialized Views
  • 68. مدیریت Workload Management و اهمیت Classifiers
  • 69. استفاده از Workload Groups و Importance
  • 70. مفاهیم Data Mesh و Data Domain
  • 71. پیاده‌سازی Lake Database در Synapse
  • 72. مدیریت Shortcuts برای داده‌های مشترک
  • 73. اتصال به Power Platform و Dataflows
  • 74. ایجاد حلقه بازخورد با CI/CD و DevOps
  • 75. مدیریت کد با Git Integration در Synapse
  • 76. تست و استقرار Pipelineها با ARM Templates
  • 77. مفهوم Shared Metadata و Spark SQL Pool
  • 78. بهینه‌سازی فایل‌های Parquet و Delta Lake
  • 79. مدیریت Transactionها و Concurrency در Lakehouse
  • 80. یکپارچه‌سازی با Azure Cognitive Services
  • 81. استفاده از Synapse برای تحلیل لاگ و امنیت
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: Azure Synapse Analytics پیاده سازی راهکار تحلیلی تحلیل داده ابری دیتا ورهاوس مدرن راه حل های تحلیلی سیناپس آنالیتیکس معماری تحلیلی ابری هوش تجاری یکپارچه

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.