کتاب آموزش جامع کار با پایگاه‌داده‌های SQL در محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل‌گران داده با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع کار با پایگاه‌داده‌های SQL در محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل‌گران داده

موضوع کلی: علوم داده و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: مدیریت و تحلیل داده‌های ساختاریافته

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای و نقش آن در علوم داده
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای کار با دیتابیس
• 3. معرفی کتابخانه‌های استاندارد اتصال پایتون به SQL
• 4. آشنایی با ساختار جداول و انواع داده‌ها در SQL
• 5. طراحی مدل مفهومی داده‌ها برای تحلیل‌های تجاری
• 6. عملیات پایه در SQL دستور انتخاب و فیلتر داده‌ها
• 7. استفاده از کتابخانه sqlite3 در پایتون برای مدیریت داده‌های محلی
• 8. نحوه ایجاد و مدیریت جداول با استفاده از دستورات DDL
• 9. درج داده‌ها در جداول با استفاده از اسکریپت‌های پایتون
• 10. به‌روزرسانی و حذف رکوردهای داده‌ای با مدیریت تراکنش‌ها
• 11. استفاده از دستورات شرطی و عملگرهای منطقی در پرس‌وجوها
• 12. مرتب‌سازی و محدودسازی نتایج خروجی در تحلیل داده‌ها
• 13. کار با توابع تجمعی در SQL برای محاسبات آماری
• 14. گروه‌بندی داده‌ها با دستور Group By و تحلیل مقایسه‌ای
• 15. معرفی کتابخانه Pandas و تعامل آن با پایگاه‌داده
• 16. خواندن جداول دیتابیس و تبدیل مستقیم به DataFrame
• 17. ذخیره‌سازی نتایج تحلیل‌های پایتون در جداول SQL
• 18. مفهوم کلیدهای اصلی و خارجی در حفظ یکپارچگی داده‌ها
• 19. تکنیک‌های اتصال جداول با دستور Join برای ترکیب داده‌ها
• 20. استفاده از زیرپرس‌وجوها برای تحلیل‌های پیچیده داده‌ای
• 21. مدیریت خطاها و استثناها هنگام اتصال به پایگاه‌داده
• 22. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای SQL برای افزایش سرعت تحلیل
• 23. کار با تاریخ و زمان در پایگاه‌داده و محیط پایتون
• 24. استفاده از الگوهای متنی و دستور Like در جستجوی داده‌ها
• 25. آشنایی با ویوها و جداول مجازی برای ساده‌سازی گزارش‌گیری
• 26. مدیریت امنیت دسترسی به داده‌ها در محیط‌های سازمانی
• 27. استفاده از پارامترهای پویا برای جلوگیری از تزریق کد
• 28. کار با پایگاه‌داده‌های حجیم و روش‌های پیمایش داده‌ها
• 29. تجسم داده‌های خروجی از SQL با استفاده از Matplotlib
• 30. تلفیق تحلیل‌های آماری پایتون با خروجی‌های پایگاه‌داده
• 31. مبانی انتقال داده‌ها بین فرمت‌های CSV و SQL
• 32. روش‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها در پروژه‌های پایتونی
• 33. طراحی گزارش‌های خودکار بر اساس تحلیل‌های SQL
• 34. استفاده از ایندکس‌ها برای بهبود عملکرد جستجوها
• 35. معرفی مفاهیم پیشرفته در بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده
• 36. پیاده‌سازی یک پروژه عملی تحلیل داده‌های مالی با SQL و پایتون