دوره مهندسی داده و مدل‌سازی معنایی با Microsoft Fabric همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی داده و مدل‌سازی معنایی با Microsoft Fabric

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم داده

موضوع میانی: مدیریت و تحلیل داده در محیط‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده و علوم داده
• 2. اهمیت داده در دنیای امروز
• 3. مبانی علوم داده
• 4. چرخه حیات داده
• 5. مفاهیم کلیدی مدیریت داده
• 6. معماری‌های داده مدرن
• 7. مقدمه‌ای بر محیط‌های ابری
• 8. مزایای استفاده از ابر در مدیریت داده
• 9. معرفی Microsoft Fabric
• 10. مبانی Microsoft Fabric
• 11. اجزای Microsoft Fabric
• 12. انبار داده در Fabric
• 13. دریاچه داده در Fabric
• 14. موتور پردازش در Fabric
• 15. مدل‌سازی معنایی در Fabric
• 16. مقدمه‌ای بر ورود داده (Data Ingestion)
• 17. انواع روش‌های ورود داده
• 18. ورود داده دسته‌ای (Batch Ingestion)
• 19. ورود داده جریانی (Streaming Ingestion)
• 20. ابزارهای ورود داده در Fabric
• 21. پایپ‌لاین‌های داده در Fabric
• 22. طراحی پایپ‌لاین‌های داده کارآمد
• 23. مانیتورینگ و مدیریت پایپ‌لاین‌های داده
• 24. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی معنایی
• 25. اهمیت مدل‌سازی معنایی
• 26. مفاهیم مدل‌سازی معنایی
• 27. قواعد کسب‌وکار و مدل‌سازی معنایی
• 28. مدل‌سازی معنایی در Fabric
• 29. ساخت مدل معنایی در Fabric
• 30. بهینه‌سازی مدل معنایی
• 31. استفاده از مدل معنایی برای گزارش‌گیری
• 32. ارتباط مدل معنایی با داشبوردها
• 33. تجزیه و تحلیل داده با استفاده از مدل معنایی
• 34. مقدمه‌ای بر کیفیت داده
• 35. اهمیت کیفیت داده
• 36. ابعاد کیفیت داده
• 37. تکنیک‌های بهبود کیفیت داده
• 38. مدیریت کیفیت داده در Fabric
• 39. پاکسازی و اعتبارسنجی داده
• 40. قوانین و استانداردهای داده
• 41. حاکمیت داده (Data Governance)
• 42. مفاهیم حاکمیت داده
• 43. پیاده‌سازی حاکمیت داده در Fabric
• 44. امنیت داده در محیط‌های ابری
• 45. مدیریت دسترسی به داده
• 46. رمزنگاری داده
• 47. پایش و حسابرسی دسترسی به داده
• 48. امنیت در Microsoft Fabric
• 49. مدیریت هزینه‌های محیط‌های ابری
• 50. بهینه‌سازی هزینه‌ها در Fabric
• 51. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های جریانی
• 52. معماری‌های پردازش جریانی
• 53. ابزارهای پردازش جریانی در Fabric
• 54. ورود داده جریانی در Fabric
• 55. پردازش و تحلیل داده‌های جریانی
• 56. ذخیره‌سازی داده‌های جریانی
• 57. ارتباط داده‌های جریانی با مدل‌سازی معنایی
• 58. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در Fabric
• 59. ادغام یادگیری ماشین با داده‌ها
• 60. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 61. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 62. تحلیل پیش‌بینانه با Fabric
• 63. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (BI)
• 64. ابزارهای هوش تجاری
• 65. ساخت داشبوردهای تعاملی
• 66. تجسم داده‌ها
• 67. داشبوردها در Microsoft Fabric
• 68. تحلیل آماری داده‌ها
• 69. مقدمه‌ای بر داده‌های کلان (Big Data)
• 70. چالش‌های داده‌های کلان
• 71. راه‌حل‌های داده‌های کلان در Fabric
• 72. پردازش داده‌های حجیم
• 73. مقدمه‌ای بر داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 74. مدیریت انواع داده در Fabric
• 75. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
• 76. الگوهای داده‌کاوی
• 77. کاربرد داده‌کاوی در کسب‌وکار
• 78. ابزارهای داده‌کاوی در Fabric
• 79. مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی (Spatial Data)
• 80. مدیریت داده‌های مکانی در Fabric
• 81. مقدمه‌ای بر داده‌های زمانی (Time Series Data)
• 82. تحلیل داده‌های زمانی در Fabric
• 83. مقدمه‌ای بر علم داده کاربردی
• 84. توسعه راه‌حل‌های داده‌محور
• 85. مدیریت پروژه در علوم داده
• 86. اخلاق در علوم داده
• 87. ملاحظات قانونی و شرعی در مدیریت داده
• 88. مستندسازی در مهندسی داده
• 89. روش‌های مستندسازی در Fabric
• 90. بهترین شیوه‌ها در مهندسی داده
• 91. آینده مهندسی داده و علوم داده
• 92. روندهای نوظهور در Fabric
• 93. جمع‌بندی و چشم‌انداز نهایی