کتاب اصول مهندسی داده: زیربنای تصمیم‌گیری‌های هوشمند در سازمان‌ها (بدون نیاز به برنامه‌نویسی) 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 اصول مهندسی داده: زیربنای تصمیم‌گیری‌های هوشمند در سازمان‌ها (بدون نیاز به برنامه‌نویسی)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل اطلاعات

موضوع میانی: مهندسی داده و زیرساخت‌های کلان‌داده

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم بنیادی مهندسی داده و جایگاه آن در سازمان‌های مدرن
  • 2. تفاوت‌های کلیدی مهندسی داده، تحلیل داده و علم داده
  • 3. چرخه حیات داده در سازمان از تولید تا بهره‌برداری
  • 4. شناخت انواع داده‌ها: ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 5. اهمیت کیفیت داده و نقش آن در تصمیم‌گیری‌های مدیریتی
  • 6. معماری سیستم‌های مدیریت داده در مقیاس سازمانی
  • 7. آشنایی با پایگاه‌های داده رابطه‌ای و نقش آن‌ها در یکپارچگی داده‌ها
  • 8. مفاهیم انبارش داده و تفاوت آن با دریاچه‌های داده
  • 9. استخراج، انتقال و بارگذاری داده‌ها به زبان ساده
  • 10. نقش فرآیندهای یکپارچه‌سازی داده‌ها در هوش تجاری
  • 11. آشنایی با مفاهیم کلان‌داده و چالش‌های پردازش حجم بالای اطلاعات
  • 12. اصول حاکمیت داده و استانداردهای مدیریت منابع اطلاعاتی
  • 13. مدل‌سازی داده: از نیازهای کسب‌وکار تا طراحی منطقی
  • 14. شناخت ابزارهای گزارش‌دهی و داشبوردهای مدیریتی
  • 15. نقش مهندسی داده در تسهیل تحلیل‌های پیش‌بینانه
  • 16. مدیریت چرخه عمر داده و سیاست‌های نگهداری و آرشیو
  • 17. آشنایی با پردازش دسته‌ای و پردازش بلادرنگ در مهندسی داده
  • 18. چالش‌های مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های داده در سازمان‌های بزرگ
  • 19. نقش ابر و خدمات ابری در ذخیره‌سازی داده‌های سازمانی
  • 20. اصول پاکسازی داده و رفع تناقضات اطلاعاتی
  • 21. استانداردهای تبادل داده بین سامانه‌های نرم‌افزاری
  • 22. تأثیر مهندسی داده بر بهینه‌سازی فرآیندهای عملیاتی
  • 23. مستندسازی داده‌ها و اهمیت فرهنگ داده‌محور در سازمان
  • 24. نقش داده‌های متنی و استخراج دانش از آن‌ها
  • 25. مدیریت دسترسی‌ها و کنترل سطوح امنیتی در انبار داده
  • 26. آشنایی با مفاهیم متا‌داده و مدیریت کاتالوگ داده‌ها
  • 27. ارزیابی بلوغ داده در سازمان‌های ایرانی
  • 28. آینده مهندسی داده و هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری‌های کلان
تگ‌ها: Data Engineering بیگ دیتا تحلیل اطلاعات تحلیل داده بدون کدنویسی تصمیم‌گیری داده‌محور زیرساخت داده علم داده مدیریت داده‌ها مهندسی داده هوش تجاری

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.