اکسپرس 24
کتاب انبارش داده برای تحلیل و هوش مصنوعی: معماری، مدل‌سازی و پایگاه داده

کتاب انبارش داده برای تحلیل و هوش مصنوعی: معماری، مدل‌سازی و پایگاه داده

تگ‌ها: انبار داده پایگاه داده پشتیبانی هوش مصنوعی تحلیل داده داده کاوی علم داده مدل سازی ابعادی معماری انبار داده مهندسی داده هوش مصنوعی

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره انبارش داده برای تحلیل و هوش مصنوعی: معماری، مدل‌سازی و پایگاه داده

موضوع کلی: علوم و فناوری داده

موضوع میانی: مهندسی و انبارش داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی انبارش داده و تحلیل داده
  • 2. مقدمه بر علوم داده و انبارش داده
  • 3. اهمیت انبارش داده در کسب‌وکار امروز
  • 4. کاربردهای انبارش داده در تحلیل داده و هوش مصنوعی
  • 5. مفاهیم کلیدی انبارش داده
  • 6. معماری‌های انبارش داده
  • 7. انواع معماری‌های انبارش داده (Kimball, Inmon)
  • 8. معماری Kimball: انبار داده و Data Mart
  • 9. معماری Inmon: پایگاه داده مرکزی و Data Mart
  • 10. معماری Data Vault
  • 11. مقایسه معماری‌های انبارش داده
  • 12. طراحی و توسعه انبارش داده
  • 13. مراحل طراحی انبارش داده
  • 14. جمع‌آوری نیازمندی‌ها برای انبارش داده
  • 15. مدل‌سازی داده
  • 16. مدل‌سازی رابطه‌ای (Relational Modeling)
  • 17. مدل‌سازی ابعادی (Dimensional Modeling)
  • 18. مفاهیم کلیدی مدل‌سازی ابعادی: Fact, Dimension
  • 19. انواع جداول Fact (Transactional, Periodic Snapshot, Accumulating Snapshot)
  • 20. انواع جداول Dimension (SCD Type 1, 2, 3, 6)
  • 21. مدل‌سازی ستاره‌ای (Star Schema)
  • 22. مدل‌سازی برف‌دانه‌ای (Snowflake Schema)
  • 23. مدل‌سازی ابعادی در مقابل مدل‌سازی رابطه‌ای
  • 24. پایگاه داده برای انبارش داده
  • 25. مبانی پایگاه داده رابطه‌ای
  • 26. طراحی جداول و روابط
  • 27. نرمال‌سازی پایگاه داده
  • 28. پایگاه داده‌های ستونی (Columnar Databases)
  • 29. مزایای پایگاه داده‌های ستونی در انبارش داده
  • 30. معماری پایگاه داده‌های ستونی
  • 31. پایگاه داده‌های تحلیلی (Analytical Databases)
  • 32. سیستم‌های مدیریت پایگاه داده (DBMS) برای انبارش داده
  • 33. بهینه‌سازی عملکرد پایگاه داده
  • 34. شاخص‌گذاری (Indexing) در پایگاه داده
  • 35. اجرا کننده‌های کوئری (Query Optimizers)
  • 36. تجزیه و تحلیل کوئری‌ها
  • 37. اجرای کوئری‌های پیچیده
  • 38. استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL)
  • 39. مراحل فرآیند ETL
  • 40. استخراج داده از منابع مختلف
  • 41. پاکسازی و اعتبارسنجی داده‌ها
  • 42. تبدیل داده‌ها
  • 43. بارگذاری داده در انبارش داده
  • 44. ابزارهای ETL
  • 45. چالش‌های ETL
  • 46. تفاوت ETL و ELT
  • 47. مدیریت کیفیت داده (Data Quality Management)
  • 48. اهمیت کیفیت داده در انبارش داده
  • 49. استانداردهای کیفیت داده
  • 50. فرآیندهای مدیریت کیفیت داده
  • 51. ابزارهای مدیریت کیفیت داده
  • 52. امنیت در انبارش داده
  • 53. مفاهیم امنیتی در پایگاه داده
  • 54. کنترل دسترسی و مجوزها
  • 55. رمزنگاری داده‌ها
  • 56. حفاظت از داده‌ها در برابر دسترسی غیرمجاز
  • 57. انطباق با مقررات امنیتی
  • 58. انبارش داده ابری (Cloud Data Warehousing)
  • 59. مزایای انبارش داده ابری
  • 60. ارائه‌دهندگان اصلی انبارش داده ابری
  • 61. معماری انبارش داده ابری
  • 62. هزینه‌ها و ملاحظات انبارش داده ابری
  • 63. مهاجرت به انبارش داده ابری
  • 64. انبارش داده مدرن و مفاهیم نوین
  • 65. مخازن داده (Data Lake)
  • 66. تفاوت انبارش داده و مخزن داده
  • 67. اصول Data Lakehouse
  • 68. هوش تجاری (Business Intelligence - BI)
  • 69. ابزارهای هوش تجاری
  • 70. گزارش‌دهی (Reporting)
  • 71. داشبوردها (Dashboards)
  • 72. تحلیل اکتشافی داده (Exploratory Data Analysis - EDA)
  • 73. تجسم داده (Data Visualization)
  • 74. نقش تجسم داده در انبارش داده
  • 75. نرم‌افزارهای تجسم داده
  • 76. اصول طراحی تجسم داده مؤثر
  • 77. هوش مصنوعی و انبارش داده
  • 78. نقش انبارش داده در پشتیبانی از هوش مصنوعی
  • 79. یادگیری ماشین (Machine Learning - ML) و انبارش داده
  • 80. یادگیری عمیق (Deep Learning - DL) و انبارش داده
  • 81. پیش‌بینی و تحلیل پیش‌گویانه (Predictive Analytics)
  • 82. نقش انبارش داده در پشتیبانی از تحلیل پیش‌گویانه
  • 83. مدیریت داده‌های کلان (Big Data)
  • 84. چالش‌های مدیریت داده‌های کلان
  • 85. فناوری‌های مرتبط با داده‌های کلان
  • 86. انبارش داده و تحلیل داده‌های کلان
  • 87. مدیریت چرخه عمر داده (Data Lifecycle Management)
  • 88. ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 89. استفاده از داده‌ها
  • 90. بایگانی داده‌ها
  • 91. حذف داده‌ها
  • 92. پروژه‌های انبارش داده: بهترین شیوه‌ها
  • 93. مدیریت پروژه انبارش داده
  • 94. برنامه‌ریزی و اجرا
  • 95. ارزیابی و بهبود مستمر
  • 96. مطالعات موردی در انبارش داده
  • 97. مثال‌های عملی از پیاده‌سازی انبارش داده
  • 98. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های موفق
  • 99. آینده انبارش داده و تحلیل داده

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.