کتاب مهندسی داده و مدل‌سازی معنایی با Microsoft Fabric

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 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.