دوره تسلط بر طراحی مدل‌های داده‌ای مقیاس‌پذیر با استفاده از زبان LookML برای هوش تجاری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر طراحی مدل‌های داده‌ای مقیاس‌پذیر با استفاده از زبان LookML برای هوش تجاری

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند کسب‌وکار

موضوع میانی: مدل‌سازی داده و مهندسی داده‌های تحلیلی (BI)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری هوش تجاری و نقش لایه مدل‌سازی داده
• 2. آشنایی با ساختار و مفاهیم پایه در زبان LookML
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای مدل‌سازی داده‌ها
• 4. ساختار فایل‌های پروژه در LookML و مدیریت مخازن کد
• 5. تعریف مدل‌ها و اتصالات به پایگاه داده در هوش تجاری
• 6. مفهوم موجودیت‌ها و تعریف Viewها در مدل داده‌ای
• 7. کار با ابعاد و اندازه‌گیری‌ها در لایه داده
• 8. انواع داده‌ها و نحوه تعریف فیلدها برای تحلیل‌های کسب‌وکار
• 9. استفاده از فیلترها و پارامترها برای شخصی‌سازی مدل
• 10. مدیریت روابط بین جداول با استفاده از Explores
• 11. پیاده‌سازی روابط یک‌به‌چند و چند‌به‌یک در مدل داده
• 12. استفاده از Primary Keyها و اهمیت یکتایی در تحلیل داده
• 13. مفهوم لایه‌های انتزاعی برای کاهش پیچیدگی پرس‌وجوها
• 14. ایجاد فیلدهای محاسباتی و توابع منطقی در لایه مدل‌سازی
• 15. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای SQL از طریق ساختار LookML
• 16. استفاده از Derived Tables برای تحلیل‌های پیچیده و میان‌مدت
• 17. کاربرد Persistent Derived Tables برای بهبود کارایی گزارش‌گیری
• 18. مدیریت امنیت و سطوح دسترسی در مدل داده‌ای
• 19. پیاده‌سازی فیلترهای امنیتی بر اساس نقش‌های سازمانی
• 20. استفاده از Liquid برای ایجاد مدل‌های داده‌ای پویا
• 21. ساخت فیلدهای شرطی با استفاده از منطق Liquid
• 22. بررسی عملکرد مدل داده‌ای و تحلیل زمان اجرای پرس‌وجوها
• 23. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در نوشتن کد LookML
• 24. استفاده از ابزارهای تست و اعتبارسنجی مدل
• 25. مستندسازی مدل داده‌ای برای تیم‌های تحلیل‌گر
• 26. به‌کارگیری الگوهای طراحی برای مدل‌های مقیاس‌پذیر
• 27. استفاده از قابلیت‌های Extend برای بازاستفاده از کد
• 28. مدیریت نسخه‌بندی و همکاری تیمی در توسعه مدل‌های داده
• 29. تجمیع داده‌ها و استفاده از Aggregate Tables برای افزایش سرعت
• 30. پیاده‌سازی تقویم‌های کسب‌وکار و بازه‌های زمانی سفارشی
• 31. تحلیل‌های سری زمانی در محیط هوش تجاری
• 32. مدیریت تغییرات در مدل‌های داده‌ای عملیاتی
• 33. استراتژی‌های انتقال مدل داده از محیط تست به محیط عملیاتی
• 34. مانیتورینگ سلامت مدل‌های داده در سیستم‌های هوش تجاری
• 35. بهینه‌سازی مدل برای پشتیبانی از حجم بالای داده‌ها
• 36. تکنیک‌های پیشرفته در مدل‌سازی داده‌های فروش و مشتریان
• 37. طراحی مدل‌های داده‌ای برای شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI)
• 38. اصول اخلاقی و حاکمیت داده در طراحی مدل‌های تحلیل‌گر
• 39. جمع‌بندی و پیاده‌سازی یک پروژه جامع هوش تجاری با LookML