کتاب طراحی و پیاده‌سازی انبار داده: از مفاهیم پایه تا پروژه‌های عملیاتی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی انبار داده: از مفاهیم پایه تا پروژه‌های عملیاتی

موضوع کلی: مدیریت و تحلیل داده در سیستم‌های اطلاعاتی

موضوع میانی: انبار داده و فرآیندهای یکپارچه‌سازی داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های اطلاعاتی و داده‌ها
  • 2. مبانی انبار داده و چرایی نیاز به آن
  • 3. تفاوت پایگاه داده عملیاتی و انبار داده
  • 4. اهداف و مزایای انبار داده در سازمان‌ها
  • 5. معماری‌های رایج انبار داده (Kimball, Inmon)
  • 6. مفاهیم کلیدی در طراحی انبار داده
  • 7. شناخت ابعاد و حقایق در انبار داده
  • 8. طراحی انبار داده با رویکرد Kimball
  • 9. طراحی انبار داده با رویکرد Inmon
  • 10. مدل‌سازی داده در انبار داده (Star Schema, Snowflake Schema)
  • 11. شناخت جداول Fact و Dimension
  • 12. انواع جداول Dimension (SCD Type 1, 2, 3)
  • 13. طراحی جداول Fact (Transactional, Snapshot, Accumulating)
  • 14. مفاهیم داده‌های حجیم (Big Data) و ارتباط با انبار داده
  • 15. اصول یکپارچه‌سازی داده‌ها
  • 16. فرآیندهای استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL)
  • 17. ابزارهای ETL و نقش آن‌ها
  • 18. مراحل استخراج داده (Extraction)
  • 19. روش‌های استخراج داده (Full Load, Incremental Load)
  • 20. شناخت منابع داده‌ای متنوع (پایگاه‌های داده رابطه‌ای، فایل‌ها)
  • 21. مراحل تبدیل داده (Transformation)
  • 22. پاکسازی داده‌ها (Data Cleaning)
  • 23. استانداردسازی داده‌ها (Data Standardization)
  • 24. قوانین کسب‌وکار در تبدیل داده
  • 25. یکپارچه‌سازی داده‌های ناهمگون
  • 26. اعتبارسنجی داده‌ها (Data Validation)
  • 27. مراحل بارگذاری داده (Loading)
  • 28. بارگذاری کامل (Full Load)
  • 29. بارگذاری افزایشی (Incremental Load)
  • 30. مدیریت خطا در فرآیند ETL
  • 31. مفاهیم کیفیت داده (Data Quality)
  • 32. اهمیت کیفیت داده در انبار داده
  • 33. سنجش و ارزیابی کیفیت داده
  • 34. بهبود کیفیت داده
  • 35. مفاهیم داده‌کاوی (Data Mining) و ارتباط با انبار داده
  • 36. الگوریتم‌های پایه‌ای داده‌کاوی
  • 37. کاربرد داده‌کاوی در تحلیل انبار داده
  • 38. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (Business Intelligence)
  • 39. اجزای سیستم هوش تجاری
  • 40. ابزارهای هوش تجاری
  • 41. گزارش‌گیری (Reporting) در انبار داده
  • 42. داشبوردهای مدیریتی
  • 43. تحلیل OLAP (Online Analytical Processing)
  • 44. مکعب‌های OLAP
  • 45. عملیات OLAP (Slice, Dice, Drill Down, Roll Up)
  • 46. کاربرد OLAP در تحلیل داده
  • 47. مفاهیم OLTP (Online Transaction Processing)
  • 48. تفاوت OLAP و OLTP
  • 49. مقدمه‌ای بر ابزارهای انبار داده
  • 50. معرفی ابزارهای رایج ETL
  • 51. معرفی ابزارهای BI
  • 52. پروژه‌های عملیاتی در طراحی انبار داده
  • 53. فاز اول: شناخت نیازمندی‌ها و تحلیل کسب‌وکار
  • 54. فاز دوم: طراحی مفهومی و منطقی انبار داده
  • 55. فاز سوم: طراحی فیزیکی انبار داده
  • 56. فاز چهارم: پیاده‌سازی ETL
  • 57. فاز پنجم: توسعه ابزارهای BI و گزارش‌گیری
  • 58. فاز ششم: تست و اعتبارسنجی
  • 59. فاز هفتم: استقرار و نگهداری
  • 60. مطالعه موردی: طراحی انبار داده برای فروشگاه خرده‌فروشی
  • 61. شناخت نیازمندی‌های فروشگاه
  • 62. طراحی مدل داده انبار داده فروشگاه
  • 63. پیاده‌سازی ETL برای داده‌های فروش
  • 64. توسعه داشبوردهای فروش
  • 65. مطالعه موردی: طراحی انبار داده برای حوزه بانکی
  • 66. شناخت نیازمندی‌های بانکی
  • 67. طراحی مدل داده انبار داده بانکی
  • 68. پیاده‌سازی ETL برای تراکنش‌های بانکی
  • 69. توسعه گزارش‌های اعتباری
  • 70. مطالعه موردی: طراحی انبار داده برای حوزه سلامت
  • 71. شناخت نیازمندی‌های حوزه سلامت
  • 72. طراحی مدل داده انبار داده سلامت
  • 73. پیاده‌سازی ETL برای داده‌های بیماران
  • 74. توسعه گزارش‌های بهداشتی
  • 75. ملاحظات امنیتی در انبار داده
  • 76. مدیریت دسترسی به داده‌ها
  • 77. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 78. استانداردهای حاکمیت داده (Data Governance)
  • 79. نقش حاکمیت داده در انبار داده
  • 80. چالش‌های پیاده‌سازی انبار داده
  • 81. مدیریت تغییر و مقاومت سازمانی
  • 82. ملاحظات فنی در پیاده‌سازی انبار داده
  • 83. آینده انبار داده و روندهای نوین
  • 84. انبار داده ابری (Cloud Data Warehousing)
  • 85. کلان داده (Big Data) و انبار داده
  • 86. یادگیری ماشین و انبار داده
  • 87. نکات کلیدی برای موفقیت در پروژه‌های انبار داده
  • 88. خلاصه مباحث و جمع‌بندی
  • 89. مروری بر معماری‌های انبار داده
  • 90. مروری بر مدل‌سازی انبار داده
  • 91. مروری بر فرآیندهای ETL
  • 92. مروری بر ابزارهای BI
  • 93. مروری بر چالش‌های رایج
  • 94. کاربرد عملی انبار داده در تصمیم‌گیری
  • 95. ارتباط انبار داده با استراتژی سازمان
  • 96. اهمیت داده‌های قابل اعتماد
  • 97. توسعه مهارت‌های مورد نیاز برای متخصصین انبار داده
  • 98. گواهینامه‌های معتبر در حوزه انبار داده
تگ‌ها: ETL انبار داده پروژه عملی انبار داده تحلیل داده گواهینامه انبار داده مدیریت داده مفاهیم انبار داده یکپارچه‌سازی داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.