🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: SQL و Big Data Analytics with SQL

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: SQL

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر پایگاه داده و سیستم‌های مدیریت پایگاه داده (DBMS)
• 2. SQL چیست و چرا مهم است؟
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط کاری (DBMS و کلاینت SQL)
• 4. آشنایی با ساختار جداول، سطرها و ستون‌ها
• 5. دستور SELECT: انتخاب داده‌ها
• 6. دستور FROM: تعیین منبع داده
• 7. فیلتر کردن داده‌ها با WHERE (عملگرهای مقایسه‌ای)
• 8. فیلتر کردن داده‌ها با WHERE (عملگرهای منطقی: AND, OR, NOT)
• 9. عملگرهای LIKE و IN برای جستجو و تطابق الگو
• 10. کار با مقادیر NULL و عملگرهای IS NULL / IS NOT NULL
• 11. مرتب‌سازی نتایج با ORDER BY (صعودی و نزولی)
• 12. محدود کردن نتایج با LIMIT / TOP / ROWNUM
• 13. معرفی انواع داده‌ها (رشته‌ای، عددی، تاریخ/زمان، بولی)
• 14. ایجاد جدول جدید با CREATE TABLE
• 15. تعریف کلید اصلی (PRIMARY KEY) و کلید خارجی (FOREIGN KEY)
• 16. معرفی سایر محدودیت‌ها (UNIQUE, NOT NULL, CHECK, DEFAULT)
• 17. تغییر ساختار جدول با ALTER TABLE (افزودن، حذف، تغییر ستون)
• 18. حذف جدول با DROP TABLE
• 19. درج داده‌ها با INSERT INTO
• 20. به‌روزرسانی داده‌ها با UPDATE
• 21. حذف داده‌ها با DELETE FROM
• 22. معرفی توابع تجمیعی (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX)
• 23. گروه‌بندی داده‌ها با GROUP BY
• 24. فیلتر کردن گروه‌ها با HAVING
• 25. معرفی JOIN‌ها: اتصال جداول
• 26. INNER JOIN: بازگرداندن رکوردهای مشترک
• 27. LEFT JOIN (LEFT OUTER JOIN): تمام رکوردهای جدول چپ
• 28. RIGHT JOIN (RIGHT OUTER JOIN): تمام رکوردهای جدول راست
• 29. FULL JOIN (FULL OUTER JOIN): تمام رکوردهای هر دو جدول
• 30. CROSS JOIN: ترکیب دکارتی
• 31. SELF JOIN: اتصال یک جدول به خودش
• 32. زیرپرس‌وجوها (Subqueries) و کاربردهای آن‌ها
• 33. زیرپرس‌وجوهای اسکالر (Scalar Subqueries)
• 34. زیرپرس‌وجو با عملگر IN/NOT IN
• 35. زیرپرس‌وجو با عملگر EXISTS/NOT EXISTS
• 36. عملگرهای مجموعه‌ای (Set Operators): UNION و UNION ALL
• 37. عملگرهای مجموعه‌ای: INTERSECT و EXCEPT
• 38. توابع رشته‌ای (String Functions)
• 39. توابع عددی (Numeric Functions)
• 40. توابع تاریخ و زمان (Date and Time Functions)
• 41. عبارات شرطی با CASE
• 42. تبدیل نوع داده (CAST و CONVERT)
• 43. آشنایی با VIEW ها: جداول مجازی
• 44. ایجاد و مدیریت INDEX ها برای بهبود عملکرد
• 45. اصول اولیه تراکنش‌ها (Transactions) و ACID Properties
• 46. دستورات COMMIT و ROLLBACK
• 47. عبارت‌های جدول مشترک (Common Table Expressions - CTEs)
• 48. توابع پنجره‌ای (Window Functions) - بخش اول: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK
• 49. توابع پنجره‌ای - بخش دوم: NTILE, LAG, LEAD
• 50. توابع پنجره‌ای - بخش سوم: FIRST_VALUE, LAST_VALUE, NTH_VALUE
• 51. توابع پنجره‌ای تجمیعی (Aggregate Window Functions)
• 52. پیوت (Pivot) و آن‌پیوت (Unpivot) در SQL
• 53. استفاده از Regular Expressions در SQL
• 54. آشنایی با توابع تعریف‌شده توسط کاربر (User-Defined Functions - UDFs)
• 55. مقدمه‌ای بر رویه‌های ذخیره‌شده (Stored Procedures)
• 56. Trigger ها: خودکارسازی عملیات پایگاه داده
• 57. تحلیل طرح اجرایی (Execution Plan) با EXPLAIN
• 58. استراتژی‌های ایندکس‌گذاری پیشرفته
• 59. بهینه‌سازی کوئری‌ها (Query Optimization)
• 60. مدیریت دسترسی کاربران و امنیت پایگاه داده
• 61. مقدمه‌ای بر کلان‌داده (Big Data) و ویژگی‌های آن
• 62. تفاوت پایگاه داده‌های رابطه‌ای، NoSQL و انباره داده (Data Warehouse)
• 63. مفاهیم OLAP و OLTP
• 64. معرفی انباره داده و Data Lake
• 65. مدل‌سازی داده برای انباره داده: Star Schema و Snowflake Schema
• 66. فرآیندهای ETL/ELT: استخراج، تبدیل، بارگذاری
• 67. مروری بر اکوسیستم Big Data (Hadoop, Spark)
• 68. SQL در دنیای Big Data: چرا و چگونه؟
• 69. آشنایی با Apache Hive: SQL بر روی Hadoop
• 70. معماری Hive و Metastore
• 71. انواع داده در Hive
• 72. ایجاد و مدیریت جداول در Hive (Managed و External Tables)
• 73. بارگذاری داده‌ها در Hive
• 74. کوئری‌نویسی در Hive (HiveQL)
• 75. پیاده‌سازی JOIN ها و Subqueries در Hive
• 76. پارتیشن‌بندی (Partitioning) در Hive
• 77. باکت‌بندی (Bucketing) در Hive
• 78. بهینه‌سازی کوئری‌های Hive
• 79. مقدمه‌ای بر Apache Impala: کوئری‌های تعاملی Big Data
• 80. تفاوت‌ها و شباهت‌های Hive و Impala
• 81. کوئری‌نویسی با Impala
• 82. بهینه‌سازی عملکرد Impala
• 83. مقدمه‌ای بر Apache Spark و Spark SQL
• 84. معماری Spark SQL و DataFrames
• 85. خواندن و نوشتن فرمت‌های مختلف داده (Parquet, ORC, CSV, JSON) با Spark SQL
• 86. Spark SQL UDF ها و توابع پیچیده
• 87. بهینه‌سازی کوئری‌های Spark SQL
• 88. معرفی Data Lakehouse: ترکیب Data Lake و Data Warehouse
• 89. مفاهیم فدرالیزه کردن کوئری‌ها (Federated Queries) با Presto/Trino
• 90. مقدمه‌ای بر Cloud Data Warehouses
• 91. Google BigQuery: مبانی و معماری
• 92. مدل داده و انواع داده در BigQuery
• 93. کوئری‌نویسی و بهینه‌سازی در BigQuery
• 94. Amazon Redshift: معرفی و توزیع داده‌ها
• 95. مدیریت حجم کاری (Workload Management) در Redshift
• 96. Azure Synapse Analytics: SQL Pool و On-demand SQL
• 97. آنالیز داده‌های مکانی (Geospatial Analytics) با SQL در Big Data
• 98. آنالیز سری‌های زمانی (Time Series Analytics) با SQL
• 99. حاکمیت داده (Data Governance) و امنیت در Big Data SQL
• 100. مطالعه موردی: پروژه‌های واقعی Big Data Analytics با SQL

SQL و Big Data Analytics: کلید ورود به دنیای داده‌ها

آیا می‌خواهید قدرت تحلیل داده‌های بزرگ را در دستان خود داشته باشید؟ آیا می‌خواهید به یک متخصص SQL تبدیل شوید و فرصت‌های شغلی بی‌نظیری را به دست آورید؟ دوره آموزشی SQL و Big Data Analytics with SQL دقیقا همان چیزی است که به آن نیاز دارید!

در دنیای امروز، داده‌ها پادشاهی می‌کنند. شرکت‌ها و سازمان‌ها به دنبال افرادی هستند که بتوانند این داده‌ها را استخراج، پردازش و تحلیل کنند تا تصمیمات هوشمندانه‌تری بگیرند. SQL (Structured Query Language) زبان اصلی کار با پایگاه‌های داده است و برای هر کسی که می‌خواهد در زمینه تحلیل داده، هوش تجاری (BI) یا علوم داده فعالیت کند، ضروری است. این دوره به شما کمک می‌کند تا از یک مبتدی، به یک متخصص SQL تبدیل شوید و مهارت‌های لازم برای کار با حجم عظیمی از داده‌ها را به دست آورید.

درباره دوره SQL و Big Data Analytics with SQL

این دوره آموزشی جامع، شما را از مفاهیم پایه SQL تا تکنیک‌های پیشرفته تحلیل داده‌های بزرگ راهنمایی می‌کند. ما با استفاده از مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی، به شما نشان می‌دهیم که چگونه می‌توانید SQL را برای حل مسائل پیچیده دنیای واقعی به کار ببرید. در این دوره، شما نه تنها SQL را یاد می‌گیرید، بلکه با ابزارها و تکنیک‌های مورد نیاز برای تحلیل داده‌های بزرگ نیز آشنا خواهید شد.

موضوعات کلیدی دوره

• مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده و SQL
• نوشتن کوئری‌های SQL برای استخراج و فیلتر کردن داده‌ها
• Join کردن جداول و کار با داده‌های مرتبط
• توابع و عملگرهای SQL
• گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها
• Subqueryها و CTEها (Common Table Expressions)
• بهینه‌سازی کوئری‌های SQL برای افزایش سرعت
• مقدمه‌ای بر Big Data و Hadoop
• تحلیل داده‌های بزرگ با استفاده از SQL و ابزارهای Big Data
• مصورسازی داده‌ها و ساخت داشبوردهای تعاملی
• کار با پایگاه‌داده‌های NoSQL (مروری)
• امنیت پایگاه‌های داده

مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

• تحلیلگران داده: برای ارتقای مهارت‌های خود در زمینه تحلیل داده و کار با پایگاه‌های داده
• دانشجویان رشته‌های علوم کامپیوتر، مهندسی صنایع، آمار و ریاضی: برای یادگیری مهارت‌های عملی و کاربردی در زمینه داده
• متخصصان IT: برای توسعه مهارت‌های خود در زمینه مدیریت و تحلیل داده
• مدیران و صاحبان کسب‌وکار: برای درک بهتر داده‌های کسب‌وکار خود و اتخاذ تصمیمات آگاهانه‌تر
• هر کسی که به داده و تحلیل آن علاقه‌مند است!

چرا این دوره را بگذرانیم؟

گذراندن این دوره مزایای بسیاری برای شما خواهد داشت، از جمله:

• افزایش فرصت‌های شغلی: تقاضا برای متخصصان SQL و Big Data Analytics به شدت در حال افزایش است.
• افزایش درآمد: متخصصان SQL و Big Data Analytics معمولا درآمد بالایی دارند.
• بهبود مهارت‌های حل مسئله: با یادگیری SQL، می‌توانید مسائل پیچیده را با استفاده از داده‌ها حل کنید.
• تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر: با تحلیل داده‌ها، می‌توانید تصمیمات هوشمندانه‌تری برای کسب‌وکار خود بگیرید.
• ارتقای جایگاه شغلی: با داشتن مهارت‌های SQL، می‌توانید به راحتی در سازمان خود ارتقا پیدا کنید.
• یادگیری عملی و کاربردی: این دوره بر روی مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی تمرکز دارد.
• پشتیبانی کامل: ما در طول دوره و بعد از آن، به شما پشتیبانی کامل ارائه می‌دهیم.
• دسترسی مادام‌العمر به محتوای دوره: شما می‌توانید در هر زمان و هر مکان به محتوای دوره دسترسی داشته باشید.

سرفصل‌های دوره SQL و Big Data Analytics with SQL

این دوره شامل بیش از 100 سرفصل جامع و کاربردی است که شما را به یک متخصص SQL و تحلیل داده تبدیل می‌کند. برخی از سرفصل‌های کلیدی عبارتند از:

• بخش اول: مبانی SQL
  • آشنایی با پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • نصب و راه‌اندازی MySQL
  • ایجاد جداول و تعریف ساختار داده‌ها
  • وارد کردن داده‌ها به جداول
  • کوئری‌های SELECT پایه
  • فیلتر کردن داده‌ها با استفاده از WHERE
  • مرتب‌سازی داده‌ها با استفاده از ORDER BY
  • استفاده از عملگرهای مقایسه‌ای و منطقی
  • کار با NULL
  • توابع SQL (متنی، عددی، تاریخ و زمان)
• بخش دوم: کوئری‌های پیشرفته SQL
  • Join کردن جداول (INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN)
  • Subqueryها
  • CTEها (Common Table Expressions)
  • گروه‌بندی داده‌ها با استفاده از GROUP BY
  • توابع تجمیعی (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX)
  • فیلتر کردن گروه‌ها با استفاده از HAVING
  • استفاده از DISTINCT برای حذف مقادیر تکراری
  • UNION, INTERSECT, EXCEPT
  • Window Functions (ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK)
• بخش سوم: طراحی و بهینه‌سازی پایگاه داده
  • نرمال‌سازی پایگاه داده
  • ایجاد ایندکس‌ها برای افزایش سرعت کوئری‌ها
  • بهینه‌سازی کوئری‌های SQL
  • استفاده از EXPLAIN PLAN برای تحلیل کوئری‌ها
  • مدیریت تراکنش‌ها
  • امنیت پایگاه داده
  • پشتیبان‌گیری و بازیابی پایگاه داده
• بخش چهارم: Big Data Analytics with SQL
  • مقدمه‌ای بر Big Data و Hadoop
  • آشنایی با Hive و Spark SQL
  • نوشتن کوئری‌های SQL برای تحلیل داده‌های بزرگ در Hadoop
  • استفاده از ابزارهای مصورسازی داده (Tableau, Power BI)
  • ساخت داشبوردهای تعاملی
  • مقدمه‌ای بر پایگاه‌داده‌های NoSQL (MongoDB, Cassandra)
• بخش پنجم: پروژه‌های عملی
  • تحلیل داده‌های فروش یک شرکت
  • تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • تحلیل داده‌های آب و هوا
  • ساخت یک داشبورد مدیریتی

همین امروز در دوره SQL و Big Data Analytics with SQL ثبت‌نام کنید و قدمی بزرگ در جهت پیشرفت شغلی خود بردارید!