دوره استخراج و تحلیل داده از دریاچه داده با Azure Synapse SQL Serverless همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج و تحلیل داده از دریاچه داده با Azure Synapse SQL Serverless

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش تجاری

موضوع میانی: مدیریت و تحلیل داده‌های کلان

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر دریاچه داده و Azure Synapse
• 2. مفاهیم کلیدی دریاچه داده
• 3. معماری دریاچه داده
• 4. مزایای دریاچه داده
• 5. انواع داده در دریاچه داده
• 6. اکتشاف داده در دریاچه داده
• 7. ذخیره‌سازی داده در دریاچه داده
• 8. پایگاه داده SQL Serverless چیست؟
• 9. کاربرد SQL Serverless در Synapse
• 10. معماری SQL Serverless
• 11. موتور SQL Serverless
• 12. نحوه اتصال به SQL Serverless
• 13. پرس‌وجو از فایل‌های Parquet
• 14. پرس‌وجو از فایل‌های CSV
• 15. پرس‌وجو از فایل‌های JSON
• 16. ایجاد نمای خارجی (External Table)
• 17. ایجاد نمای جدا شده (Partitioned View)
• 18. بهینه‌سازی پرس‌وجوها در SQL Serverless
• 19. کاربرد توابع پنجره‌ای
• 20. استفاده از Common Table Expressions (CTE)
• 21. تحلیل داده با استفاده از View
• 22. کاربرد Stored Procedures
• 23. مدیریت امنیت در SQL Serverless
• 24. کنترل دسترسی بر اساس نقش
• 25. رمزنگاری داده در SQL Serverless
• 26. ملاحظات حریم خصوصی داده
• 27. مقررات مربوط به حفاظت از داده
• 28. انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران در مدیریت داده
• 29. اصول اخلاقی در تحلیل داده
• 30. ملاحظات شرعی در تحلیل داده
• 31. مبانی هوش تجاری
• 32. نقش هوش تجاری در سازمان
• 33. معماری هوش تجاری
• 34. ابزارهای هوش تجاری
• 35. مفاهیم کلیدی تحلیل داده
• 36. تحلیل اکتشافی داده (EDA)
• 37. تجسم داده (Data Visualization)
• 38. کاربرد داشبوردهای مدیریتی
• 39. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI)
• 40. طراحی داشبوردهای مؤثر
• 41. ابزارهای تجسم داده در Azure
• 42. Power BI و Azure Synapse
• 43. یکپارچه‌سازی Power BI با Synapse
• 44. ایجاد گزارش‌های تعاملی
• 45. تحلیل سناریوهای مختلف با گزارش‌ها
• 46. کاربرد تحلیل سری‌های زمانی
• 47. پیش‌بینی روندها با داده‌های تاریخی
• 48. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
• 49. کشف الگوهای پنهان در داده‌ها
• 50. مبانی یادگیری ماشین برای تحلیل داده
• 51. یادگیری ماشین نظارت شده
• 52. یادگیری ماشین بدون نظارت
• 53. کاربرد مدل‌های پیش‌بینانه
• 54. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 55. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در Synapse
• 56. استفاده از Azure Machine Learning
• 57. ملاحظات امنیتی در یادگیری ماشین
• 58. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 59. مدیریت چرخه عمر داده
• 60. حاکمیت داده (Data Governance)
• 61. مدیریت کلان داده (Big Data Management)
• 62. تکنیک‌های پاکسازی داده
• 63. شناسایی و رفع داده‌های پرت
• 64. استانداردسازی داده‌ها
• 65. یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف
• 66. انتقال داده (Data Migration)
• 67. استراتژی‌های مهاجرت داده
• 68. مطالعات موردی در دریاچه داده
• 69. پیاده‌سازی دریاچه داده در صنعت مالی
• 70. کاربرد دریاچه داده در خرده‌فروشی
• 71. تحلیل داده‌های سلامت با دریاچه داده
• 72. مدیریت داده‌های صنعتی
• 73. کاربرد دریاچه داده در بخش دولتی
• 74. چالش‌های پیاده‌سازی دریاچه داده
• 75. بهترین شیوه‌ها در مدیریت دریاچه داده
• 76. آینده دریاچه داده و هوش تجاری
• 77. روندهای نوظهور در تحلیل داده
• 78. هوش تجاری خودکار (Augmented BI)
• 79. یادگیری عمیق برای تحلیل داده
• 80. پردازش زبان طبیعی (NLP) در تحلیل داده
• 81. تحلیل تصویر و ویدئو
• 82. امنیت داده در عصر کلان داده
• 83. حفاظت از داده در برابر تهدیدات سایبری
• 84. استانداردهای جهانی امنیت داده
• 85. اهمیت داده‌های پاک و قابل اعتماد
• 86. نقش مدیریت داده در موفقیت کسب‌وکار
• 87. ارتباط بین داده، تحلیل و تصمیم‌گیری
• 88. تحلیل داده برای بهبود عملکرد سازمانی
• 89. پتانسیل داده‌های نامتعارف (Unstructured Data)
• 90. استخراج دانش از داده‌های متنی
• 91. تحلیل داده‌های صوتی و تصویری
• 92. کاربرد داده‌کاوی در کشف الگوها
• 93. مبانی آماری در تحلیل داده
• 94. آمار توصیفی
• 95. آمار استنباطی
• 96. آزمون فرض آماری
• 97. رگرسیون خطی
• 98. رگرسیون لجستیک
• 99. مدل‌سازی پیش‌بینانه با استفاده از آمار
• 100. ملاحظات حقوقی در استفاده از داده‌ها