اکسپرس 24
کتاب مبانی انبارش داده و کاوش داده‌ها برای سازمان‌های ایرانی

کتاب مبانی انبارش داده و کاوش داده‌ها برای سازمان‌های ایرانی

تگ‌ها: Big Data ETL انبار داده تحلیل داده داده کاوی دیتابیس علم داده کاوش داده مدیریت داده 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 مبانی انبارش داده و کاوش داده‌ها برای سازمان‌های ایرانی

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم داده

موضوع میانی: مدیریت و تحلیل داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی انبارش داده در سازمان‌های ایرانی
  • 2. مفاهیم کلیدی انبارش داده
  • 3. اهداف و مزایای انبارش داده
  • 4. معماری انبارش داده
  • 5. انواع انبارش داده
  • 6. طراحی انبارش داده
  • 7. مدل‌سازی داده در انبارش
  • 8. مدل‌سازی ابعادی (Dimensional Modeling)
  • 9. مدل‌سازی استار اسکیما (Star Schema)
  • 10. مدل‌سازی اسنَپ‌شات (Snapshot)
  • 11. مدل‌سازی雪花 (Snowflake Schema)
  • 12. مفهوم Fact Table
  • 13. مفهوم Dimension Table
  • 14. جداول Time Dimension
  • 15. جداول Geography Dimension
  • 16. جداول Product Dimension
  • 17. جداول Customer Dimension
  • 18. جداول سازمان و سلسله مراتب
  • 19. مراحل ETL (Extract, Transform, Load)
  • 20. استخراج داده از منابع عملیاتی
  • 21. تبدیل داده‌ها
  • 22. بارگذاری داده در انبار
  • 23. ابزارهای ETL
  • 24. کیفیت داده در انبارش
  • 25. مدیریت داده در انبارش
  • 26. امنیت داده در انبارش
  • 27. استانداردهای انبارش داده
  • 28. مبانی کاوش داده (Data Mining)
  • 29. مفاهیم کلیدی کاوش داده
  • 30. هدف از کاوش داده
  • 31. مراحل فرآیند کاوش داده (CRISP-DM)
  • 32. درک کسب‌وکار
  • 33. درک داده
  • 34. آماده‌سازی داده
  • 35. مدل‌سازی
  • 36. ارزیابی
  • 37. استقرار
  • 38. انواع وظایف کاوش داده
  • 39. طبقه‌بندی (Classification)
  • 40. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 41. قوانین وابستگی (Association Rules)
  • 42. پیش‌بینی (Prediction)
  • 43. شناسایی ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 44. تکنیک‌های طبقه‌بندی
  • 45. درخت تصمیم (Decision Trees)
  • 46. شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 47. ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines)
  • 48. الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (K-NN)
  • 49. تکنیک‌های خوشه‌بندی
  • 50. K-Means Clustering
  • 51. خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering)
  • 52. خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی (Density-Based Clustering)
  • 53. تکنیک‌های کشف قوانین وابستگی
  • 54. الگوریتم Apriori
  • 55. الگوریتم FP-Growth
  • 56. کاربرد انبارش و کاوش داده در سازمان‌های ایرانی
  • 57. انبارش داده در بخش دولتی
  • 58. کاوش داده در بخش بانکی
  • 59. انبارش داده در صنعت نفت و گاز
  • 60. کاوش داده در حوزه سلامت
  • 61. کاربرد انبارش داده در تجارت الکترونیک
  • 62. کاوش داده برای پیش‌بینی فروش
  • 63. تحلیل رفتار مشتری
  • 64. مدیریت ریسک در سازمان‌ها
  • 65. بهینه‌سازی فرآیندهای سازمانی
  • 66. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
  • 67. ملاحظات فرهنگی در پیاده‌سازی انبارش داده
  • 68. ملاحظات اخلاقی در کاوش داده
  • 69. مقررات حفاظت از داده در ایران
  • 70. استانداردهای داده در ایران
  • 71. آینده انبارش و کاوش داده
  • 72. کلان داده (Big Data) و انبارش داده
  • 73. یادگیری ماشین و کاوش داده
  • 74. هوش تجاری (Business Intelligence)
  • 75. داشبوردهای مدیریتی
  • 76. گزارش‌گیری در انبارش داده
  • 77. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)
  • 78. تحلیل روندها (Trend Analysis)
  • 79. تحلیل مقایسه‌ای (Comparative Analysis)
  • 80. تحلیل علت ریشه‌ای (Root Cause Analysis)
  • 81. مدیریت پروژه‌های انبارش داده
  • 82. معماری‌های مدرن انبارش داده
  • 83. انبارش داده ابری (Cloud Data Warehousing)
  • 84. پلتفرم‌های داده (Data Platforms)
  • 85. مخزن داده (Data Lake)
  • 86. مخزن داده و انبارش داده
  • 87. انبارش داده مجازی (Virtual Data Warehousing)
  • 88. کاربرد هوش مصنوعی در انبارش داده
  • 89. کاوش متن (Text Mining)
  • 90. کاوش وب (Web Mining)
  • 91. کاوش گراف (Graph Mining)
  • 92. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 93. امنیت داده‌ها در انبارش و کاوش
  • 94. حریم خصوصی داده‌ها
  • 95. قوانین مربوط به داده در ایران
  • 96. کتابخانه‌ها و فریم‌ورک‌های کاوش داده
  • 97. مقدمه‌ای بر نرم‌افزارهای آماری
  • 98. آماده‌سازی داده برای تحلیل آماری
  • 99. مفاهیم اولیه آمار توصیفی
  • 100. مقدمه‌ای بر آمار استنباطی

📚 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.