اکسپرس 24
کتاب مهندسی داده و مدل‌سازی معنایی با Microsoft Fabric

کتاب مهندسی داده و مدل‌سازی معنایی با Microsoft Fabric

تگ‌ها: Microsoft Fabric تحلیل داده داده ابری علوم داده مایکروسافت فابریک مدل‌سازی معنایی مدیریت داده مهندسی داده ورود 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 مهندسی داده و مدل‌سازی معنایی با Microsoft Fabric

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم داده

موضوع میانی: مدیریت و تحلیل داده در محیط‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده و علوم داده
  • 2. اهمیت داده در دنیای امروز
  • 3. مبانی علوم داده
  • 4. چرخه حیات داده
  • 5. مفاهیم کلیدی مدیریت داده
  • 6. معماری‌های داده مدرن
  • 7. مقدمه‌ای بر محیط‌های ابری
  • 8. مزایای استفاده از ابر در مدیریت داده
  • 9. معرفی Microsoft Fabric
  • 10. مبانی Microsoft Fabric
  • 11. اجزای Microsoft Fabric
  • 12. انبار داده در Fabric
  • 13. دریاچه داده در Fabric
  • 14. موتور پردازش در Fabric
  • 15. مدل‌سازی معنایی در Fabric
  • 16. مقدمه‌ای بر ورود داده (Data Ingestion)
  • 17. انواع روش‌های ورود داده
  • 18. ورود داده دسته‌ای (Batch Ingestion)
  • 19. ورود داده جریانی (Streaming Ingestion)
  • 20. ابزارهای ورود داده در Fabric
  • 21. پایپ‌لاین‌های داده در Fabric
  • 22. طراحی پایپ‌لاین‌های داده کارآمد
  • 23. مانیتورینگ و مدیریت پایپ‌لاین‌های داده
  • 24. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی معنایی
  • 25. اهمیت مدل‌سازی معنایی
  • 26. مفاهیم مدل‌سازی معنایی
  • 27. قواعد کسب‌وکار و مدل‌سازی معنایی
  • 28. مدل‌سازی معنایی در Fabric
  • 29. ساخت مدل معنایی در Fabric
  • 30. بهینه‌سازی مدل معنایی
  • 31. استفاده از مدل معنایی برای گزارش‌گیری
  • 32. ارتباط مدل معنایی با داشبوردها
  • 33. تجزیه و تحلیل داده با استفاده از مدل معنایی
  • 34. مقدمه‌ای بر کیفیت داده
  • 35. اهمیت کیفیت داده
  • 36. ابعاد کیفیت داده
  • 37. تکنیک‌های بهبود کیفیت داده
  • 38. مدیریت کیفیت داده در Fabric
  • 39. پاکسازی و اعتبارسنجی داده
  • 40. قوانین و استانداردهای داده
  • 41. حاکمیت داده (Data Governance)
  • 42. مفاهیم حاکمیت داده
  • 43. پیاده‌سازی حاکمیت داده در Fabric
  • 44. امنیت داده در محیط‌های ابری
  • 45. مدیریت دسترسی به داده
  • 46. رمزنگاری داده
  • 47. پایش و حسابرسی دسترسی به داده
  • 48. امنیت در Microsoft Fabric
  • 49. مدیریت هزینه‌های محیط‌های ابری
  • 50. بهینه‌سازی هزینه‌ها در Fabric
  • 51. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های جریانی
  • 52. معماری‌های پردازش جریانی
  • 53. ابزارهای پردازش جریانی در Fabric
  • 54. ورود داده جریانی در Fabric
  • 55. پردازش و تحلیل داده‌های جریانی
  • 56. ذخیره‌سازی داده‌های جریانی
  • 57. ارتباط داده‌های جریانی با مدل‌سازی معنایی
  • 58. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در Fabric
  • 59. ادغام یادگیری ماشین با داده‌ها
  • 60. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 61. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 62. تحلیل پیش‌بینانه با Fabric
  • 63. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (BI)
  • 64. ابزارهای هوش تجاری
  • 65. ساخت داشبوردهای تعاملی
  • 66. تجسم داده‌ها
  • 67. داشبوردها در Microsoft Fabric
  • 68. تحلیل آماری داده‌ها
  • 69. مقدمه‌ای بر داده‌های کلان (Big Data)
  • 70. چالش‌های داده‌های کلان
  • 71. راه‌حل‌های داده‌های کلان در Fabric
  • 72. پردازش داده‌های حجیم
  • 73. مقدمه‌ای بر داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 74. مدیریت انواع داده در Fabric
  • 75. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
  • 76. الگوهای داده‌کاوی
  • 77. کاربرد داده‌کاوی در کسب‌وکار
  • 78. ابزارهای داده‌کاوی در Fabric
  • 79. مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی (Spatial Data)
  • 80. مدیریت داده‌های مکانی در Fabric
  • 81. مقدمه‌ای بر داده‌های زمانی (Time Series Data)
  • 82. تحلیل داده‌های زمانی در Fabric
  • 83. مقدمه‌ای بر علم داده کاربردی
  • 84. توسعه راه‌حل‌های داده‌محور
  • 85. مدیریت پروژه در علوم داده
  • 86. اخلاق در علوم داده
  • 87. ملاحظات قانونی و شرعی در مدیریت داده
  • 88. مستندسازی در مهندسی داده
  • 89. روش‌های مستندسازی در Fabric
  • 90. بهترین شیوه‌ها در مهندسی داده
  • 91. آینده مهندسی داده و علوم داده
  • 92. روندهای نوظهور در Fabric
  • 93. جمع‌بندی و چشم‌انداز نهایی

📚 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.