اکسپرس 24
کتاب مبانی مدل‌سازی داده و انباره داده در مهندسی داده

کتاب مبانی مدل‌سازی داده و انباره داده در مهندسی داده

تگ‌ها: ETL استخراج تبدیل بارگذاری انباره داده پایگاه داده تحلیل داده مدل‌سازی ابعادی مدل‌سازی داده مدل‌سازی雪花 مهندسی 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 مدل‌سازی داده و انباره داده در مهندسی داده

موضوع کلی: مهندسی داده و هوش تجاری

موضوع میانی: مدل‌سازی داده و انباره داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده و هوش تجاری
  • 2. اهمیت مدل‌سازی داده در مهندسی داده
  • 3. مفاهیم پایه مدل‌سازی داده
  • 4. انواع مدل‌های داده
  • 5. مدل‌سازی مفهومی داده
  • 6. مدل‌سازی منطقی داده
  • 7. مدل‌سازی فیزیکی داده
  • 8. ابزارهای مدل‌سازی داده
  • 9. مقدمه‌ای بر انباره داده
  • 10. معماری انباره داده
  • 11. مراحل طراحی انباره داده
  • 12. مفاهیم Data Warehouse
  • 13. مفاهیم Data Mart
  • 14. مفاهیم OLTP و OLAP
  • 15. تفاوت OLTP و OLAP
  • 16. مفاهیم Data Lake
  • 17. تفاوت Data Warehouse و Data Lake
  • 18. طراحی شمای ستاره‌ای (Star Schema)
  • 19. طراحی شمای برف‌دانه‌ای (Snowflake Schema)
  • 20. ابعاد در مدل‌سازی انباره داده
  • 21. فکت‌ها در مدل‌سازی انباره داده
  • 22. انواع ابعاد (Dimension Types)
  • 23. ابعاد آهسته تغییرکننده (Slowly Changing Dimensions)
  • 24. استراتژی‌های SCD Type 1
  • 25. استراتژی‌های SCD Type 2
  • 26. استراتژی‌های SCD Type 3
  • 27. مدیریت ابعاد آهسته تغییرکننده
  • 28. مفاهیم Data Modeling Patterns
  • 29. الگوهای مدل‌سازی داده برای OLAP
  • 30. الگوهای مدل‌سازی داده برای تحلیل
  • 31. طراحی مدل داده برای گزارش‌گیری
  • 32. مقدمه‌ای بر ETL (Extract, Transform, Load)
  • 33. مراحل ETL
  • 34. ابزارهای ETL
  • 35. مفاهیم Data Integration
  • 36. روش‌های Data Integration
  • 37. مقدمه‌ای بر Data Quality
  • 38. اهمیت کیفیت داده
  • 39. روش‌های بهبود کیفیت داده
  • 40. استانداردسازی داده
  • 41. پاکسازی داده
  • 42. اعتبارسنجی داده
  • 43. مقدمه‌ای بر Data Governance
  • 44. اصول Data Governance
  • 45. نقش Data Governance در مهندسی داده
  • 46. امنیت داده در انباره داده
  • 47. حفظ حریم خصوصی داده
  • 48. مقررات مربوط به داده در ایران
  • 49. مفاهیم Metadata
  • 50. انواع Metadata
  • 51. اهمیت Metadata در انباره داده
  • 52. مدیریت Metadata
  • 53. مقدمه‌ای بر Business Intelligence
  • 54. اجزای سیستم‌های Business Intelligence
  • 55. ابزارهای Business Intelligence
  • 56. مقدمه‌ای بر داشبوردهای مدیریتی
  • 57. طراحی داشبوردهای مؤثر
  • 58. معیارهای کلیدی عملکرد (KPIs)
  • 59. نمودارهای مناسب برای نمایش داده
  • 60. مفاهیم Data Visualization
  • 61. اصول Data Visualization
  • 62. ابزارهای Data Visualization
  • 63. مقدمه‌ای بر Data Mining
  • 64. تکنیک‌های Data Mining
  • 65. کاربردهای Data Mining در کسب‌وکار
  • 66. تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
  • 67. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در مهندسی داده
  • 68. کاربرد یادگیری ماشین در هوش تجاری
  • 69. مفاهیم Big Data
  • 70. چالش‌های Big Data
  • 71. معماری‌های Big Data
  • 72. مقدمه‌ای بر Hadoop
  • 73. مفاهیم Spark
  • 74. کاربرد Spark در پردازش داده
  • 75. مفاهیم NoSQL Databases
  • 76. مقایسه پایگاه‌های داده رابطه‌ای و NoSQL
  • 77. مدل‌سازی داده در پایگاه‌های داده NoSQL
  • 78. مقدمه‌ای بر Data Engineering Pipeline
  • 79. طراحی و پیاده‌سازی Data Pipeline
  • 80. نظارت و نگهداری Data Pipeline
  • 81. مفاهیم Data Lakehouse
  • 82. مزایای Data Lakehouse
  • 83. مقدمه‌ای بر Data Virtualization
  • 84. کاربرد Data Virtualization
  • 85. مقدمه‌ای بر Data Catalog
  • 86. اهمیت Data Catalog
  • 87. طراحی Data Catalog
  • 88. مقدمه‌ای بر Data Lineage
  • 89. اهمیت Data Lineage
  • 90. مدیریت Data Lineage
  • 91. مقدمه‌ای بر DataOps
  • 92. اصول DataOps
  • 93. پیاده‌سازی DataOps
  • 94. مقدمه‌ای بر ابر و مهندسی داده
  • 95. خدمات ابری برای مهندسی داده
  • 96. ملاحظات قانونی و امنیتی در فضای ابری
  • 97. مدل‌سازی داده برای اینترنت اشیا (IoT)
  • 98. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  • 99. هوش تجاری در بخش دولتی
  • 100. هوش تجاری در بخش خصوصی

📚 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.