فلش‌کارت‌های آموزشی داده‌انبار و OLAP: تحلیل داده‌های بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره داده‌انبار و OLAP: تحلیل داده‌های بزرگ

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پایگاه داده**

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی داده‌انبار و OLAP
• 2. مفاهیم اولیه داده‌انبار: تعریف، ویژگی‌ها و مزایا
• 3. تفاوت داده‌انبار با پایگاه داده‌های عملیاتی (OLTP)
• 4. معماری داده‌انبار: لایه‌ها و اجزای تشکیل‌دهنده
• 5. چرخه حیات داده‌انبار: طراحی، پیاده‌سازی، بهره‌برداری و نگهداری
• 6. داده‌کاوی (Data Mining) و ارتباط آن با داده‌انبار
• 7. OLAP چیست؟ انواع OLAP: MOLAP, ROLAP, HOLAP
• 8. مزایا و معایب انواع OLAP
• 9. مدل‌سازی داده‌ها برای داده‌انبار: مفاهیم و تکنیک‌ها
• 10. مدل‌سازی ستاره‌ای (Star Schema) و مزایای آن
• 11. مدل‌سازی دانه‌ای (Snowflake Schema) و مقایسه با مدل ستاره‌ای
• 12. مدل‌سازی ابعادی (Dimensional Modeling): ابعاد و اندازه‌گیری‌ها
• 13. مفاهیم Degenerate Dimension و Junk Dimension
• 14. مفاهیم Factless Fact Table و نقش آن
• 15. ETL (Extract, Transform, Load) چیست؟
• 16. ابزارهای ETL: معرفی و مقایسه
• 17. Extract: روش‌های استخراج داده از منابع مختلف
• 18. Transform: پاک‌سازی، تبدیل و یکپارچه‌سازی داده‌ها
• 19. Load: بارگذاری داده‌ها در داده‌انبار
• 20. مدیریت کیفیت داده (Data Quality Management) در ETL
• 21. مبانی SQL برای داده‌انبار
• 22. توابع SQL برای تحلیل داده‌ها (Aggregate Functions)
• 23. پنجره‌ها و توابع پنجره‌ای در SQL (Window Functions)
• 24. پرس و جوهای پیچیده (Complex Queries) در SQL
• 25. بهینه‌سازی پرس و جوها (Query Optimization) در SQL
• 26. ذخیره‌سازی داده‌ها در داده‌انبار: روش‌ها و تکنیک‌ها
• 27. فشرده‌سازی داده‌ها (Data Compression) و اهمیت آن
• 28. شاخص‌گذاری (Indexing) در داده‌انبار
• 29. پارتیشن‌بندی (Partitioning) داده‌ها
• 30. امنیت داده‌ها در داده‌انبار: مفاهیم و روش‌ها
• 31. کنترل دسترسی (Access Control) و مدیریت نقش‌ها
• 32. رمزنگاری داده‌ها (Data Encryption)
• 33. مبانی Hadoop و Big Data
• 34. معرفی MapReduce
• 35. HDFS (Hadoop Distributed File System)
• 36. Hive: SQL-like interface for Hadoop
• 37. Spark: Fast and general-purpose cluster computing system
• 38. مدل‌سازی داده در Hadoop و Spark
• 39. ابزارهای OLAP بر روی Hadoop (مانند Impala و Presto)
• 40. داده‌های NoSQL و ارتباط آن‌ها با داده‌انبار
• 41. معرفی MongoDB و Cassandra
• 42. یکپارچه‌سازی داده‌های NoSQL با داده‌انبار
• 43. ابزارهای گزارش‌گیری و داشبوردها
• 44. ابزارهای BI (Business Intelligence) و گزارش‌گیری
• 45. داشبوردهای تعاملی و تجسم داده‌ها (Data Visualization)
• 46. مبانی هوش تجاری (Business Intelligence)
• 47. شاخص‌های عملکرد کلیدی (KPIs) و نحوه تعریف آن‌ها
• 48. تحلیل داده‌های چند بعدی (Multidimensional Analysis)
• 49. مفهوم Drill-down و Drill-up
• 50. تحلیل روند (Trend Analysis)
• 51. تحلیل انحراف (Variance Analysis)
• 52. تحلیل پیش‌بینی (Forecasting)
• 53. مفاهیم Data Governance
• 54. مدیریت متادیتا (Metadata Management)
• 55. Data Lineage: ردیابی داده‌ها
• 56. Data Catalog: فهرست‌بندی داده‌ها
• 57. مدیریت پروژه داده‌انبار
• 58. برنامه‌ریزی و زمان‌بندی پروژه داده‌انبار
• 59. مدیریت ریسک در پروژه‌های داده‌انبار
• 60. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در داده‌انبار
• 61. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 62. استفاده از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی و تحلیل
• 63. داده‌کاوی (Data Mining) با استفاده از ابزارهای داده‌انبار
• 64. تحلیل رفتار مشتری (Customer Behavior Analysis)
• 65. تحلیل سبد خرید (Market Basket Analysis)
• 66. تحلیل سئو و وب‌سایت (SEO and Website Analysis)
• 67. داده‌انبار در فضای ابری (Cloud)
• 68. معرفی خدمات داده‌انبار ابری (AWS, Azure, GCP)
• 69. مزایا و معایب داده‌انبار ابری
• 70. پیاده‌سازی داده‌انبار در فضای ابری
• 71. بهینه‌سازی عملکرد در داده‌انبار
• 72. اندازه‌گیری عملکرد و مانیتورینگ
• 73. بهینه‌سازی پرس و جوها (Query Optimization) پیشرفته
• 74. تنظیمات سخت‌افزاری و نرم‌افزاری
• 75. ملاحظات امنیتی و حفظ حریم خصوصی
• 76. امنیت داده‌ها در برابر حملات سایبری
• 77. رعایت قوانین و مقررات (GDPR, HIPAA)
• 78. مدیریت تغییرات در داده‌انبار
• 79. مدیریت نسخه (Version Control)
• 80. به‌روزرسانی داده‌ها و Schema
• 81. حذف داده‌ها و بایگانی
• 82. مبانی Big Data
• 83. فناوری‌های ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های حجیم
• 84. معماری Lambda
• 85. معماری Kappa
• 86. داده‌های Real-time و Stream Processing
• 87. Apache Kafka
• 88. Apache Storm
• 89. Apache Flink
• 90. تحلیل داده‌های متنی (Text Analytics)
• 91. پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربرد آن در داده‌انبار
• 92. تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 93. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 94. انتخاب و ارزیابی ابزارهای داده‌انبار
• 95. معیارهای انتخاب ابزار ETL
• 96. معیارهای انتخاب ابزار BI
• 97. بهترین شیوه‌ها و الگوهای طراحی داده‌انبار
• 98. گسترش‌پذیری داده‌انبار
• 99. مستندسازی داده‌انبار
• 100. نقش‌ها و مهارت‌های مورد نیاز برای متخصص داده‌انبار