دوره بهترین روش‌ها برای پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل داده‌های آماری با SQLite همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهترین روش‌ها برای پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل داده‌های آماری با SQLite

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: SQLite

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای
• 2. آشنایی با SQLite: تاریخچه، ویژگی‌ها و کاربردها
• 3. نصب و پیکربندی SQLite بر روی سیستم‌عامل‌های مختلف
• 4. مفاهیم کلیدی در پایگاه داده: جداول، ستون‌ها، ردیف‌ها و کلیدها
• 5. طراحی پایگاه داده: نرمال‌سازی و انواع آن
• 6. نوشتن دستورات SQL پایه: CREATE, ALTER, DROP
• 7. ایجاد جداول با انواع داده‌های مختلف در SQLite
• 8. تعریف کلیدهای اصلی و خارجی برای تضمین یکپارچگی داده‌ها
• 9. درج داده‌ها در جداول: دستور INSERT
• 10. به‌روزرسانی داده‌های موجود: دستور UPDATE
• 11. حذف داده‌ها از جداول: دستور DELETE
• 12. بازیابی داده‌ها: دستور SELECT و گزینه‌های آن
• 13. فیلتر کردن داده‌ها با شرط WHERE
• 14. مرتب‌سازی نتایج با دستور ORDER BY
• 15. محدود کردن تعداد نتایج با LIMIT و OFFSET
• 16. آشنایی با عملگرهای منطقی و مقایسه‌ای در WHERE
• 17. استفاده از عملگرهای LIKE و IN برای جستجوی پیشرفته
• 18. کاربرد دستور DISTINCT برای حذف رکوردهای تکراری
• 19. توابع تجمعی (Aggregate Functions): COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX
• 20. گروه‌بندی نتایج با دستور GROUP BY
• 21. فیلتر کردن گروه‌ها با HAVING
• 22. پیوند دادن جداول: JOIN و انواع آن (INNER, LEFT, RIGHT, FULL)
• 23. کوئری‌های تودرتو (Subqueries) و کاربرد آن‌ها
• 24. ایجاد نماهای مجازی (Views) برای ساده‌سازی کوئری‌ها
• 25. مدیریت تراکنش‌ها: BEGIN, COMMIT, ROLLBACK
• 26. ایجاد و مدیریت شاخص‌ها (Indexes) برای بهبود عملکرد
• 27. انواع شاخص‌ها و زمان استفاده از آن‌ها
• 28. مدیریت خطاها و استثناها در SQLite
• 29. استفاده از توابع داخلی SQLite (Built-in Functions)
• 30. کاربرد تاریخ و زمان در SQLite
• 31. مدیریت رشته‌ها و کار با متن در SQLite
• 32. عملیات ریاضی و عددی در SQLite
• 33. تبدیل انواع داده‌ها (Type Casting)
• 34. مفاهیم پیشرفته در طراحی پایگاه داده: نرمال‌سازی بالاتر
• 35. طراحی پایگاه داده برای سیستم‌های تحلیل آماری
• 36. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و تحلیل آماری
• 37. کاربرد SQLite در پروژه‌های تحلیل داده
• 38. استخراج داده‌های آماری از پایگاه داده
• 39. محاسبه آماره‌های توصیفی با SQLite
• 40. تحلیل سری‌های زمانی با SQLite
• 41. استفاده از داده‌های مکانی (Geospatial Data) با SQLite (با افزونه‌های مرتبط)
• 42. مقدمه‌ای بر نرمال‌سازی داده‌ها برای تحلیل
• 43. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
• 44. تکنیک‌های نمونه‌گیری از داده‌ها
• 45. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی آماری
• 46. مقدمه‌ای بر مدل‌های آماری خطی
• 47. اجرای مدل‌های رگرسیون خطی با استفاده از داده‌های SQLite
• 48. تحلیل واریانس (ANOVA) با داده‌های SQLite
• 49. مقدمه‌ای بر مدل‌های آماری طبقه‌بندی
• 50. اجرای مدل‌های لجستیک رگرسیون با داده‌های SQLite
• 51. تحلیل خوشه‌ای (Clustering) با داده‌های SQLite
• 52. مقدمه‌ای بر آزمون فرض آماری
• 53. اجرای آزمون‌های t و Z با داده‌های SQLite
• 54. کاربرد آزمون کای‌دو (Chi-Squared) در تحلیل داده
• 55. مقدمه‌ای بر آماره‌های ناپارامتری
• 56. تحلیل داده‌های ترتیبی با SQLite
• 57. کاربرد آزمون‌های رتبه-جمع ویلکاکسون
• 58. مقدمه‌ای بر تحلیل بقا (Survival Analysis)
• 59. اجرای مدل‌های کاپلان-مایر با داده‌های SQLite
• 60. مقدمه‌ای بر تحلیل عاملی (Factor Analysis)
• 61. استفاده از افزونه‌های SQLite برای تحلیل‌های پیچیده‌تر
• 62. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های آن
• 63. اتصال پایتون به SQLite
• 64. نوشتن کوئری‌های SQL از طریق پایتون
• 65. پردازش داده‌ها در پایتون پس از استخراج از SQLite
• 66. استفاده از کتابخانه Pandas برای تحلیل داده‌های SQLite
• 67. تبدیل داده‌های SQLite به DataFrameهای Pandas
• 68. انجام عملیات آماری پیشرفته با Pandas
• 69. مصورسازی داده‌ها با کتابخانه‌های Matplotlib و Seaborn
• 70. ایجاد نمودارهای آماری مختلف از داده‌های SQLite
• 71. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی با Scikit-learn
• 72. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 73. اجرای الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر روی داده‌های SQLite
• 74. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 75. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی پایگاه داده SQLite
• 76. تنظیم پارامترهای SQLite برای عملکرد بهتر
• 77. مدیریت حافظه و استفاده از فایل‌های پایگاه داده
• 78. استفاده از تکنیک‌های Caching
• 79. مقدمه‌ای بر امنیت پایگاه داده SQLite
• 80. رمزنگاری داده‌ها در SQLite
• 81. مدیریت دسترسی به داده‌ها
• 82. پشتیبان‌گیری و بازیابی پایگاه داده
• 83. استراتژی‌های جامع پشتیبان‌گیری
• 84. بازیابی داده‌ها در صورت بروز مشکل
• 85. مقدمه‌ای بر معماری سیستم‌های تحلیل داده
• 86. نقش SQLite در معماری‌های کلان
• 87. ادغام SQLite با ابزارهای BI
• 88. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل داده
• 89. انتخاب ابزار مناسب برای هر مرحله از تحلیل
• 90. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
• 91. آینده تحلیل داده با پایگاه داده‌های رابطه‌ای
• 92. کاربردهای نوین SQLite در تحلیل آماری
• 93. پیشرفت‌ها در ابزارهای تحلیل داده و پایگاه داده