کتاب تسلط بر DAX Studio: راهکارهای عملی برای بهینه‌سازی و عیب‌یابی مدل‌های داده در Power BI با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر DAX Studio: راهکارهای عملی برای بهینه‌سازی و عیب‌یابی مدل‌های داده در Power BI

موضوع کلی: هوش تجاری و تحلیل داده

موضوع میانی: ابزارهای پیشرفته مدیریت و بهینه‌سازی مدل‌های داده

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و معماری DAX Studio در اکوسیستم هوش تجاری
• 2. نصب و راه‌اندازی و اتصال به منابع داده Power BI
• 3. آشنایی با محیط کاربری و پنل‌های اصلی DAX Studio
• 4. مدیریت اتصالات و کار با مدل‌های داده محلی و ابری
• 5. اصول نگارش و ویرایش کوئری‌های DAX در محیط ادیتور
• 6. استفاده از قابلیت‌های هوشمند تکمیل خودکار کد
• 7. اجرای کوئری‌های DAX و تحلیل خروجی‌های جدولی
• 8. کار با Dynamic Management Views برای استخراج متادیتای مدل
• 9. تجزیه و تحلیل عملکرد کوئری‌ها با استفاده از Performance Analyzer
• 10. شناسایی گلوگاه‌های محاسباتی در مدل‌های داده
• 11. استفاده از ابزار Query Plan برای بررسی درخت پردازش کوئری
• 12. بررسی زمان‌بندی و مراحل اجرای Storage Engine
• 13. بررسی زمان‌بندی و مراحل اجرای Formula Engine
• 14. استفاده از ابزار VertiPaq Analyzer برای تحلیل حجم جداول
• 15. بهینه‌سازی حافظه مصرفی مدل با شناسایی ستون‌های حجیم
• 16. تکنیک‌های کاهش حجم مدل داده و افزایش سرعت بارگذاری
• 17. بررسی روابط بین جداول و تأثیر آن بر کارایی کوئری‌ها
• 18. استفاده از Trace برای مانیتورینگ رویدادهای مدل
• 19. ثبت و تحلیل لاگ‌های رویداد جهت عیب‌یابی خطاهای پیچیده
• 20. به‌کارگیری قابلیت‌های پیشرفته صدور خروجی داده‌ها
• 21. استفاده از دستورات DAX سفارشی برای تست مدل
• 22. تکنیک‌های عیب‌یابی فرمول‌های DAX با استفاده از مقادیر واسط
• 23. بررسی تأثیر توابع تکرارگر بر کارایی مدل
• 24. مقایسه عملکرد کوئری‌های بهینه و غیربهینه
• 25. مدیریت حافظه و کش در سرویس‌های تحلیل داده
• 26. تکنیک‌های پیشرفته نوشتن کوئری‌های کارآمد
• 27. استفاده از ابزارهای جانبی برای خودکارسازی تست‌های مدل
• 28. بررسی نقش ستون‌های محاسباتی در کاهش سرعت مدل
• 29. روش‌های جایگزین برای محاسبات سنگین در DAX
• 30. نکات کلیدی در مستندسازی ساختار مدل از طریق DAX Studio
• 31. بهینه‌سازی مدل‌های داده در مقیاس بزرگ
• 32. بررسی الگوهای رایج خطاهای زمان اجرا در DAX
• 33. استراتژی‌های تست و اعتبارسنجی مدل پیش از انتشار
• 34. امنیت داده‌ها در هنگام تحلیل و عیب‌یابی مدل
• 35. یکپارچه‌سازی DAX Studio با فرآیند توسعه چابک هوش تجاری
• 36. بهترین تجربیات در نگهداری و بروزرسانی مدل‌های بهینه‌سازی شده