کتاب تخصصی ETL و آماده‌سازی داده برای هوش تجاری با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تخصصی ETL و آماده‌سازی داده برای هوش تجاری

موضوع کلی: مدیریت راهبردی و فناوری اطلاعات در کسب‌وکارهای نوین

موضوع میانی: هوش تجاری و تحلیل داده‌های سازمانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر ETL و هوش تجاری
• 2. اهمیت آماده‌سازی داده در پروژه‌های هوش تجاری
• 3. معماری کلی فرآیند ETL
• 4. منابع داده و انواع آن‌ها
• 5. شناسایی و ارزیابی کیفیت داده
• 6. روش‌های پاکسازی داده‌های نامعتبر
• 7. مدیریت داده‌های گم‌شده
• 8. استانداردسازی و یکسان‌سازی داده‌ها
• 9. تبدیل انواع داده‌ها
• 10. حذف داده‌های تکراری (Deduplication)
• 11. اعتبارسنجی داده‌ها و قوانین کسب‌وکار
• 12. معرفی پایگاه داده‌های رابطه‌ای و NoSQL
• 13. آشنایی با SQL برای ETL
• 14. استخراج داده از پایگاه داده‌های رابطه‌ای
• 15. استخراج داده از فایل‌های متنی (CSV, TXT)
• 16. استخراج داده از فایل‌های اکسل
• 17. استخراج داده از API ها
• 18. استخراج داده از وب (Web Scraping)
• 19. معرفی ابزارهای ETL متن‌باز (Pentaho Data Integration, Apache NiFi)
• 20. معرفی ابزارهای ETL تجاری (Informatica PowerCenter, Microsoft SSIS)
• 21. طراحی و پیاده‌سازی یک pipeline ETL ساده با استفاده از ابزار متن‌باز
• 22. بهینه‌سازی عملکرد ETL
• 23. مانیتورینگ و گزارش‌گیری از فرآیند ETL
• 24. مدیریت خطا در فرآیند ETL
• 25. ETL در محیط‌های Big Data (Hadoop, Spark)
• 26. استفاده از ETL برای داده‌کاوی و یادگیری ماشین
• 27. امنیت داده‌ها در فرآیند ETL
• 28. Data Profiling و تحلیل آماری داده
• 29. Data Wrangling و آماده‌سازی داده برای تحلیل
• 30. مفاهیم Data Modeling و Data Warehousing
• 31. طراحی شمای Data Warehouse
• 32. ETL ابری (Cloud ETL)
• 33. معرفی سرویس‌های ETL ابری (AWS Glue, Azure Data Factory, Google Cloud Dataflow)
• 34. بهترین شیوه‌ها در طراحی و پیاده‌سازی ETL
• 35. معماری Lambda و Kappa در ETL
• 36. استفاده از ETL برای یکپارچه‌سازی داده‌های سازمانی
• 37. پیاده‌سازی ETL برای داده‌های Real-time
• 38. ETL و Data Governance