اکسپرس 24
کتاب جامع حرفه‌ای مهندسی داده در اکوسیستم داده ایران

کتاب جامع حرفه‌ای مهندسی داده در اکوسیستم داده ایران

تگ‌ها: اکوسیستم داده بیگ دیتا پایگاه داده پردازش داده تحلیل داده علم داده کلان داده مهندسی داده مهندسی کلان 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 جامع حرفه‌ای مهندسی داده در اکوسیستم داده ایران

موضوع کلی: علوم و مهندسی داده

موضوع میانی: مهندسی داده کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. معماری داده‌های مدرن و اجزای آن
  • 2. اصول مهندسی داده و چرخه حیات داده
  • 3. مخازن داده (Data Warehouses) و انباره‌های داده (Data Lakes)
  • 4. پایگاه‌های داده رابطه‌ای (SQL) و غیررابطه‌ای (NoSQL)
  • 5. مدل‌سازی داده: مفاهیم و روش‌ها
  • 6. طراحی شمای پایگاه داده (Schema Design)
  • 7. بهینه‌سازی پایگاه داده و پرس‌وجوها
  • 8. مفاهیم ETL و ELT در مهندسی داده
  • 9. ابزارهای ETL/ELT و کاربردهای آن‌ها
  • 10. استخراج و بارگذاری داده‌ها (Extraction & Loading)
  • 11. تبدیل و پاکسازی داده‌ها (Transformation & Cleaning)
  • 12. مدیریت کیفیت داده (Data Quality Management)
  • 13. پروفایل‌سازی داده (Data Profiling)
  • 14. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 15. مستندسازی داده (Data Documentation)
  • 16. مفاهیم جریان داده (Data Streaming)
  • 17. معماری‌های جریان داده: Kafka، Pulsar و ...
  • 18. پردازش جریان داده در زمان واقعی (Real-time Data Processing)
  • 19. ابزارهای پردازش جریان داده: Spark Streaming، Flink
  • 20. پردازش دسته‌ای (Batch Processing) و ابزارهای آن
  • 21. Apache Spark و کاربردهای آن در مهندسی داده
  • 22. Spark SQL و بهینه‌سازی آن
  • 23. Spark Streaming و پردازش داده‌های جریانی
  • 24. Spark MLlib برای یادگیری ماشین
  • 25. امنیت داده‌ها در اکوسیستم داده
  • 26. مدیریت دسترسی و مجوزها
  • 27. رمزنگاری داده‌ها (Data Encryption)
  • 28. حریم خصوصی داده‌ها (Data Privacy)
  • 29. اصول حکمرانی داده (Data Governance)
  • 30. مدیریت ابرداده (Metadata Management)
  • 31. مدیریت واژه‌نامه کسب‌وکار (Business Glossary Management)
  • 32. مدیریت خط مشی داده (Data Policy Management)
  • 33. پایپ‌لاین‌های داده (Data Pipelines) و ارکستراسیون
  • 34. ابزارهای ارکستراسیون: Apache Airflow
  • 35. طراحی و پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های داده کارآمد
  • 36. مانیتورینگ و هشداردهی در پایپ‌لاین‌های داده
  • 37. مفاهیم داده‌های کلان (Big Data)
  • 38. چالش‌های داده‌های کلان
  • 39. معماری‌های داده‌های کلان
  • 40. ابزارهای پردازش داده‌های کلان
  • 41. مفاهیم مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 42. ایجاد و مدیریت ویژگی‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 43. ارزیابی و انتخاب ویژگی‌ها
  • 44. مهندسی داده برای یادگیری ماشین
  • 45. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (Business Intelligence)
  • 46. ابزارهای هوش تجاری و داشبوردهای مدیریتی
  • 47. تحلیل داده‌های اکتشافی (Exploratory Data Analysis - EDA)
  • 48. مصورسازی داده‌ها (Data Visualization)
  • 49. انتخاب ابزار مناسب برای مصورسازی
  • 50. اصول طراحی داشبوردهای مؤثر
  • 51. مفاهیم داده‌های مکانی (Geospatial Data)
  • 52. پردازش و تحلیل داده‌های مکانی
  • 53. مفاهیم داده‌های متنی (Text Data)
  • 54. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing - NLP)
  • 55. مهندسی داده برای تحلیل متن
  • 56. مفاهیم داده‌های سری زمانی (Time Series Data)
  • 57. تحلیل و پیش‌بینی داده‌های سری زمانی
  • 58. مفاهیم داده‌های گراف (Graph Data)
  • 59. مدل‌سازی و تحلیل داده‌های گراف
  • 60. مقدمه‌ای بر DevOps در مهندسی داده
  • 61. CI/CD برای پایپ‌لاین‌های داده
  • 62. تست خودکار در مهندسی داده
  • 63. پایپ‌لاین‌های داده خودکار و خودکارسازی فرآیندها
  • 64. مدیریت پیکربندی در مهندسی داده
  • 65. نظارت و لاگ‌برداری در مهندسی داده
  • 66. چالش‌های اخلاقی در مهندسی داده
  • 67. بررسی ابزارهای نوظهور در مهندسی داده
  • 68. کیت‌های ابزار و چارچوب‌های مهندسی داده
  • 69. بهترین شیوه‌ها (Best Practices) در مهندسی داده
  • 70. بهینه‌سازی منابع در مهندسی داده
  • 71. مهاجرت به پلتفرم‌های داده مدرن
  • 72. طراحی استراتژی داده سازمانی
  • 73. نقش مهندس داده در تیم‌های داده
  • 74. مهارت‌های نرم برای مهندسان داده
  • 75. کار تیمی و همکاری در پروژه‌های داده
  • 76. مدیریت پروژه در مهندسی داده
  • 77. مقدمه‌ای بر مهندسی داده در فضای ابری (Cloud Data Engineering)
  • 78. خدمات داده در پلتفرم‌های ابری (AWS, Azure, GCP)
  • 79. مزایا و معایب مهندسی داده در ابر
  • 80. امنیت داده در محیط‌های ابری
  • 81. حاکمیت داده در محیط‌های ابری
  • 82. مفاهیم Data Mesh و Data Fabric
  • 83. پیاده‌سازی الگوهای Data Mesh و Data Fabric
  • 84. مزایای Data Mesh و Data Fabric
  • 85. چالش‌های پیاده‌سازی Data Mesh و Data Fabric

📚 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.