اکسپرس 24
کتاب تحلیل و پرس‌وجو در داده‌های حجیم با BigQuery

کتاب تحلیل و پرس‌وجو در داده‌های حجیم با BigQuery

تگ‌ها: SQL بیگ‌کوئری پایگاه داده پرس‌وجو داده تحلیل داده تحلیلگر داده داده‌های حجیم علم داده گوگل کلاد هوش تجاری

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 تحلیل و پرس‌وجو در داده‌های حجیم با BigQuery

موضوع کلی: علم داده و تحلیل داده

موضوع میانی: ابزارهای تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های حجیم
  • 2. آشنایی با اصول علم داده
  • 3. کاربرد تحلیل داده در سازمان‌ها
  • 4. مبانی پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 5. مبانی پایگاه‌های داده NoSQL
  • 6. معرفی Google Cloud Platform
  • 7. مفهوم انبار داده (Data Warehouse)
  • 8. مفهوم دریاچه داده (Data Lake)
  • 9. معرفی BigQuery
  • 10. معماری BigQuery
  • 11. مزایای استفاده از BigQuery
  • 12. مراحل آماده‌سازی داده برای تحلیل
  • 13. انواع داده‌ها در BigQuery
  • 14. ساختار جدول در BigQuery
  • 15. بارگذاری داده در BigQuery
  • 16. بارگذاری دسته‌ای داده‌ها
  • 17. بارگذاری جریانی داده‌ها
  • 18. تنظیمات پروژه در Google Cloud
  • 19. مدیریت دسترسی در BigQuery
  • 20. مفاهیم امنیت در BigQuery
  • 21. اصول طراحی اسکیمای BigQuery
  • 22. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی داده
  • 23. فشرده‌سازی داده در BigQuery
  • 24. تقسیم‌بندی جدول‌ها (Partitioning)
  • 25. خوشه‌بندی جدول‌ها (Clustering)
  • 26. پرس‌وجوهای مقدماتی در BigQuery
  • 27. زبان SQL در BigQuery
  • 28. توابع استاندارد SQL
  • 29. توابع خاص BigQuery
  • 30. فیلتر کردن داده‌ها (WHERE)
  • 31. مرتب‌سازی نتایج (ORDER BY)
  • 32. گروه‌بندی داده‌ها (GROUP BY)
  • 33. توابع تجمعی (Aggregate Functions)
  • 34. پیوند جدول‌ها (JOIN)
  • 35. انواع JOIN در BigQuery
  • 36. زیرپرس‌وجوها (Subqueries)
  • 37. عبارات جدول مشترک (CTEs)
  • 38. توابع پنجره‌ای (Window Functions)
  • 39. تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 40. پرس‌وجوهای پیچیده
  • 41. بهینه‌سازی پرس‌وجوها
  • 42. بررسی هزینه‌های پرس‌وجو
  • 43. مدیریت کوئری‌ها
  • 44. نمایش‌ها (Views) در BigQuery
  • 45. نمایش‌های مواد (Materialized Views)
  • 46. پرس‌وجوهای جغرافیایی
  • 47. توابع جغرافیایی در BigQuery
  • 48. تحلیل داده‌های متنی
  • 49. پردازش زبان طبیعی در BigQuery
  • 50. یکپارچه‌سازی با ابزارهای دیگر
  • 51. اتصال BigQuery به Google Sheets
  • 52. اتصال BigQuery به Looker Studio
  • 53. اتصال BigQuery به Tableau
  • 54. اتصال BigQuery به Power BI
  • 55. استفاده از BigQuery ML
  • 56. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 57. مدل‌های پیش‌بینی در BigQuery ML
  • 58. مدل‌های طبقه‌بندی در BigQuery ML
  • 59. آموزش مدل‌ها در BigQuery ML
  • 60. ارزیابی مدل‌ها
  • 61. مدیریت مدل‌ها
  • 62. تجسم داده‌ها در BigQuery
  • 63. ابزارهای تجسم داده
  • 64. ایجاد داشبوردهای مدیریتی
  • 65. تحلیل داده‌های مشتریان
  • 66. تحلیل داده‌های فروش
  • 67. تحلیل داده‌های عملیاتی
  • 68. مدیریت پروژه‌های تحلیل داده
  • 69. چرخه حیات تحلیل داده
  • 70. مستندسازی تحلیل‌ها
  • 71. اصول گزارش‌دهی
  • 72. ارائه نتایج تحلیل
  • 73. مدیریت تغییرات داده
  • 74. کیفیت داده‌ها
  • 75. پاکسازی داده‌ها
  • 76. اعتبارسنجی داده‌ها
  • 77. حاکمیت داده‌ها
  • 78. امنیت داده‌ها در BigQuery
  • 79. مقررات حفاظت از داده‌ها
  • 80. استانداردهای تحلیل داده
  • 81. آینده تحلیل داده با BigQuery
  • 82. روندهای جدید در علم داده
  • 83. یادگیری مستمر در تحلیل داده
  • 84. کاربرد BigQuery در صنعت
  • 85. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 86. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده
  • 87. مدیریت ریسک در تحلیل داده
  • 88. استانداردهای برنامه‌نویسی در BigQuery
  • 89. نگهداری از پروژه‌های BigQuery
  • 90. بهینه‌سازی مداوم BigQuery
  • 91. نکات پیشرفته در SQL
  • 92. نکات پیشرفته در BigQuery
  • 93. آشنایی با ابزارهای خط فرمان
  • 94. استفاده از APIهای BigQuery
  • 95. توسعه برنامه‌های کاربردی با BigQuery
  • 96. مقایسه BigQuery با سایر ابزارها
  • 97. کاربرد BigQuery در هوش تجاری
  • 98. اصول طراحی انبار داده مدرن
  • 99. مدیریت داده‌های حجیم و متفرقه
  • 100. چالش‌های تحلیل داده‌های بزرگ

📚 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.