اکسپرس 24
کتاب مهندسی داده پیشرفته در اکوسیستم تحلیل داده Azure

کتاب مهندسی داده پیشرفته در اکوسیستم تحلیل داده Azure

تگ‌ها: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics Big Data Azure انبار داده پردازش داده Azure تحلیل داده Azure مدیریت داده مهندسی داده مهندسی داده ابری

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 پیشرفته در اکوسیستم تحلیل داده Azure

موضوع کلی: مهندسی داده و تحلیلات

موضوع میانی: مهندسی داده با استفاده از پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده در عصر حاضر
  • 2. مفاهیم کلیدی مهندسی داده
  • 3. چرخه حیات داده و مراحل آن
  • 4. انواع داده‌ها و ساختارهای آن‌ها
  • 5. اصول طراحی پایگاه داده رابطه‌ای
  • 6. مفاهیم NoSQL و انواع آن
  • 7. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های حجیم
  • 8. معماری‌های کلان داده (Big Data Architectures)
  • 9. پلتفرم‌های ابری برای مهندسی داده
  • 10. آشنایی با Azure Data Platform
  • 11. سرویس‌های ذخیره‌سازی در Azure
  • 12. Azure Blob Storage برای داده‌های بدون ساختار
  • 13. Azure Data Lake Storage Gen2
  • 14. مدیریت داده‌های ساختاریافته در Azure
  • 15. Azure SQL Database و Azure Synapse Analytics
  • 16. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های جریانی
  • 17. Azure Stream Analytics
  • 18. Azure Event Hubs برای جمع‌آوری داده‌های جریانی
  • 19. Azure Databricks برای پردازش پیشرفته داده
  • 20. کاربرد Apache Spark در Azure Databricks
  • 21. یادگیری ماشین در Azure برای تحلیل داده
  • 22. Azure Machine Learning Studio
  • 23. مفاهیم ETL و ELT در مهندسی داده
  • 24. پیاده‌سازی ETL با Azure Data Factory
  • 25. طراحی پایپ‌لاین‌های داده در Azure Data Factory
  • 26. مدیریت کیفیت داده‌ها (Data Quality Management)
  • 27. پالایش و پاکسازی داده‌ها
  • 28. داده‌های مرجع (Master Data) و مدیریت آن
  • 29. مفاهیم انبار داده (Data Warehousing)
  • 30. طراحی انبار داده در Azure
  • 31. مقدمه‌ای بر مفاهیم Data Lakehouse
  • 32. استفاده از Data Lakehouse در Azure
  • 33. امنیت داده‌ها در محیط ابری
  • 34. مدیریت دسترسی و احراز هویت در Azure
  • 35. رمزنگاری داده‌ها در Azure
  • 36. حاکمیت داده‌ها (Data Governance)
  • 37. مستندسازی داده‌ها (Data Cataloging)
  • 38. مفاهیم Metadata Management
  • 39. مقررات مربوط به حفاظت از داده‌ها
  • 40. اصول طراحی داده‌های مقیاس‌پذیر
  • 41. بهینه‌سازی عملکرد در پردازش داده
  • 42. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده‌ها
  • 43. مقدمه‌ای بر معماری‌های داده مدرن
  • 44. معماری Lambda و Kappa
  • 45. پیاده‌سازی معماری‌های داده در Azure
  • 46. مفاهیم Data Mesh
  • 47. اصول و پیاده‌سازی Data Mesh در Azure
  • 48. تحلیل داده‌های مکانی (Spatial Data Analytics)
  • 49. پردازش داده‌های متنی (Text Analytics)
  • 50. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (Business Intelligence)
  • 51. ابزارهای هوش تجاری در Azure (Power BI)
  • 52. طراحی داشبوردهای مدیریتی
  • 53. مفاهیم داده‌کاوی (Data Mining)
  • 54. الگوریتم‌های کلیدی داده‌کاوی
  • 55. کاربرد داده‌کاوی در تحلیل داده‌های کسب‌وکار
  • 56. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 57. ابزارهای NLP در Azure
  • 58. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 59. مفاهیم یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 60. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 61. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 62. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده
  • 63. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 64. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی ویژگی
  • 65. مفاهیم داده‌های سری زمانی (Time Series Data)
  • 66. تحلیل و پیش‌بینی داده‌های سری زمانی
  • 67. مقدمه‌ای بر داده‌های گراف (Graph Data)
  • 68. پایگاه‌های داده گراف در Azure
  • 69. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 70. اصول طراحی پایپ‌لاین‌های CI/CD برای داده
  • 71. استفاده از Azure DevOps برای مهندسی داده
  • 72. مانیتورینگ و لاگ‌گیری در پلتفرم‌های داده
  • 73. بهبود مداوم فرآیندهای مهندسی داده
  • 74. مفاهیم داده‌های Real-time Analytics
  • 75. پیاده‌سازی Real-time Analytics در Azure
  • 76. مدیریت هزینه‌های پلتفرم داده ابری
  • 77. بهینه‌سازی استفاده از منابع ابری
  • 78. مقدمه‌ای بر حریم خصوصی داده‌ها
  • 79. حفاظت از داده‌های حساس
  • 80. مفاهیم داده‌های تمیز (Data Cleansing)
  • 81. روش‌های تشخیص داده‌های پرت (Outliers)
  • 82. کاربرد یادگیری تقویتی در تحلیل داده
  • 83. مقدمه‌ای بر اتوماسیون در مهندسی داده
  • 84. ابزارهای اتوماسیون برای فرآیندهای داده
  • 85. مفاهیم داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  • 86. پردازش داده‌های JSON و XML
  • 87. مقدمه‌ای بر داده‌های صوتی و تصویری
  • 88. تحلیل داده‌های صوتی و تصویری در Azure
  • 89. اصول طراحی معماری‌های داده مقاوم
  • 90. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های داده
  • 91. مفاهیم تجزیه و تحلیل علت ریشه‌ای (Root Cause Analysis)
  • 92. کاربرد علم داده در کسب‌وکار
  • 93. اخلاق در علم داده و مهندسی داده
  • 94. مسئولیت‌پذیری در استفاده از داده‌ها
  • 95. آینده مهندسی داده و التحلیلات
  • 96. روندهای نوظهور در حوزه داده
  • 97. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در مهندسی 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.