اکسپرس 24
کتاب پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های جدولی با SQL در Oracle

کتاب پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های جدولی با SQL در Oracle

تگ‌ها: SQL آماده سازی داده اوراکل پاکسازی داده پایگاه داده تحلیل داده داده جدولی مدیریت داده

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 پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های جدولی با SQL در Oracle

موضوع کلی: مدیریت و تحلیل داده در پایگاه داده

موضوع میانی: کار با داده‌های جدولی در پایگاه داده اوراکل

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها
  • 2. شناخت انواع داده‌های جدولی در اوراکل
  • 3. نکات کلیدی در انتخاب ستون‌های مناسب
  • 4. شناسایی و مدیریت مقادیر گمشده (NULL)
  • 5. استراتژی‌های پر کردن مقادیر گمشده
  • 6. اعتبارسنجی داده‌ها بر اساس قوانین کسب‌وکار
  • 7. اعمال محدودیت‌ها (Constraints) برای تضمین کیفیت داده
  • 8. پاکسازی داده‌های متنی: حذف فضاهای اضافی
  • 9. استانداردسازی فرمت داده‌های متنی
  • 10. تبدیل انواع داده‌های عددی و متنی
  • 11. مدیریت داده‌های تاریخ و زمان: فرمت‌بندی استاندارد
  • 12. شناسایی و حذف داده‌های تکراری
  • 13. استفاده از کلیدهای اصلی و خارجی برای یکپارچگی داده
  • 14. تکنیک‌های ادغام (JOIN) داده‌ها از جداول مختلف
  • 15. فیلتر کردن داده‌ها با استفاده از WHERE clause
  • 16. مرتب‌سازی داده‌ها با ORDER BY
  • 17. دسته‌بندی داده‌ها با GROUP BY
  • 18. تجمیع داده‌ها با توابع تجمعی (SUM, AVG, COUNT)
  • 19. استفاده از HAVING clause برای فیلتر کردن گروه‌ها
  • 20. انواع توابع مورد استفاده در SQL (Scalar Functions)
  • 21. توابع رشته‌ای برای دستکاری متن
  • 22. توابع عددی برای محاسبات
  • 23. توابع تاریخ و زمان برای تحلیل زمانی
  • 24. توابع تبدیل نوع داده (Casting)
  • 25. توابع شرطی (CASE statements)
  • 26. شناسایی و اصلاح داده‌های پرت (Outliers)
  • 27. تکنیک‌های شناسایی داده‌های پرت آماری
  • 28. روش‌های اصلاح یا مدیریت داده‌های پرت
  • 29. پاکسازی داده‌های جغرافیایی (در صورت وجود)
  • 30. مدیریت داده‌های نامعتبر یا خارج از دامنه
  • 31. استانداردسازی نام‌گذاری ستون‌ها و جداول
  • 32. مستندسازی فرآیند پاکسازی داده‌ها
  • 33. استفاده از View ها برای داده‌های پاکسازی شده
  • 34. مدیریت خطاها در فرآیند پاکسازی
  • 35. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و آماده‌سازی داده
  • 36. نقش پاکسازی داده در مدل‌سازی پیش‌بین
  • 37. قوانین و مقررات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
  • 38. استانداردهای امنیتی در مدیریت پایگاه داده
  • 39. بررسی اجمالی ابزارهای تحلیل داده در اوراکل
  • 40. مقدمه‌ای بر PL/SQL برای پردازش داده
  • 41. نوشتن رویه‌های ذخیره شده (Stored Procedures)
  • 42. استفاده از توابع ذخیره شده (Stored Functions)
  • 43. مدیریت تراکنش‌ها (Transactions)
  • 44. ایجاد و مدیریت ایندکس‌ها برای بهبود عملکرد
  • 45. تکنیک‌های بهینه‌سازی کوئری‌های SQL
  • 46. فهمیده برنامه اجرای کوئری (Execution Plan)
  • 47. پاکسازی داده‌های لاگ (Log Data)
  • 48. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data) در اوراکل
  • 49. مقدمه‌ای بر مفاهیم داده‌های حجمی (Volume, Velocity, Variety)
  • 50. استفاده از ابزارهای ETL (Extract, Transform, Load)
  • 51. مفاهیم داده‌های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و بدون ساختار
  • 52. پاکسازی داده‌های نیمه‌ساختاریافته (XML, JSON)
  • 53. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (Business Intelligence)
  • 54. نقش داده‌های پاکسازی شده در گزارش‌گیری
  • 55. مقدمه‌ای بر داشبوردهای مدیریتی
  • 56. تحلیل روند (Trend Analysis) با داده‌های پاکسازی شده
  • 57. تحلیل مقایسه‌ای (Comparative Analysis)
  • 58. شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها
  • 59. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 60. پیش‌بینی مقادیر آینده بر اساس داده‌های تاریخی
  • 61. مفهوم انحراف معیار و کاربرد آن در تحلیل داده
  • 62. شناسایی و مدیریت داده‌های نامتعارف (Anomalies)
  • 63. پاکسازی داده‌های مربوط به مشتریان
  • 64. پاکسازی داده‌های مالی و حسابداری
  • 65. پاکسازی داده‌های مربوط به موجودی کالا
  • 66. پاکسازی داده‌های مربوط به فروش
  • 67. پاکسازی داده‌های مربوط به منابع انسانی
  • 68. استفاده از توابع پنجره‌ای (Window Functions)
  • 69. کاربرد توابع پنجره‌ای در تحلیل داده‌های جدولی
  • 70. رتبه‌بندی داده‌ها با استفاده از توابع پنجره‌ای
  • 71. محاسبه میانگین متحرک (Moving Average)
  • 72. کاربرد تحلیل داده در تصمیم‌گیری‌های سازمانی
  • 73. اصول اخلاقی در مدیریت داده‌ها
  • 74. حفظ یکپارچگی و دقت داده‌ها
  • 75. اهمیت اعتبارسنجی داده‌ها در سازمان
  • 76. مقدمه‌ای بر مدیریت کیفیت داده (Data Quality Management)
  • 77. شاخص‌های کلیدی کیفیت داده (KPIs)
  • 78. ابزارهای خودکار برای پاکسازی داده
  • 79. استفاده از اسکریپت‌های SQL برای پاکسازی منظم
  • 80. بررسی و پیاده‌سازی استراتژی‌های بازگردانی داده
  • 81. مدیریت نسخه‌های مختلف داده‌ها
  • 82. مقدمه‌ای بر مفاهیم داده‌کاوی ایمن
  • 83. حفظ امنیت داده‌ها در پایگاه داده
  • 84. رمزنگاری داده‌ها در اوراکل
  • 85. مدیریت دسترسی کاربران به داده‌ها
  • 86. مقدمه‌ای بر تحلیل ریسک داده‌ها
  • 87. اهمیت آموزش مستمر در حوزه مدیریت داده
  • 88. کاربرد داده‌های پاکسازی شده در بازاریابی
  • 89. کاربرد داده‌های پاکسازی شده در عملیات
  • 90. کاربرد داده‌های پاکسازی شده در استراتژی
  • 91. اصول تحلیل داده‌های بزرگ در اوراکل
  • 92. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با داده‌های پاکسازی شده
  • 93. نکات تکمیلی در پاکسازی داده‌های پیچیده
  • 94. جمع‌بندی و رویکردهای آینده در پاکسازی داده
  • 95. آماده‌سازی داده برای تحلیل‌های پیشرفته
  • 96. مدیریت حجم انبوه داده‌های جدولی

📚 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.