اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدیریت استراتژیک داده: از طراحی پایگاه داده تا موفقیت سازمانی

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب مدیریت استراتژیک داده: از طراحی پایگاه داده تا موفقیت سازمانی

موضوع کلی: مدیریت داده

موضوع میانی: سیستم‌های پایگاه داده

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی مدیریت داده
  • 2. معماری داده و مفاهیم کلیدی
  • 3. مدل‌سازی داده مفهومی
  • 4. مدل‌سازی داده منطقی
  • 5. مدل‌سازی داده فیزیکی
  • 6. معرفی سیستم‌های مدیریت پایگاه داده (DBMS)
  • 7. انواع مدل‌های پایگاه داده (رابطه‌ای، شی‌گرا، NoSQL)
  • 8. زبان SQL: مبانی و اصول اولیه
  • 9. دستورات SELECT: بازیابی داده‌ها
  • 10. دستورات INSERT، UPDATE، DELETE: مدیریت داده‌ها
  • 11. توابع SQL: کار با داده‌ها
  • 12. عملگرهای JOIN: ترکیب جداول
  • 13. زیرپرسش‌ها (Subqueries)
  • 14. نمایه‌ها (Indexes)
  • 15. رویه های ذخیره شده (Stored Procedures)
  • 16. تریگرها (Triggers)
  • 17. کنترل تراکنش: ACID Properties
  • 18. همزمانی و قفل‌گذاری (Concurrency and Locking)
  • 19. بازیابی و پشتیبان‌گیری (Recovery and Backup)
  • 20. امنیت پایگاه داده: احراز هویت و مجوزها
  • 21. طراحی پایگاه داده رابطه‌ای: نرمال‌سازی
  • 22. فرم نرمال اول (1NF)
  • 23. فرم نرمال دوم (2NF)
  • 24. فرم نرمال سوم (3NF)
  • 25. BCNF (Boyce-Codd Normal Form)
  • 26. فرم نرمال چهارم (4NF)
  • 27. فرم نرمال پنجم (5NF)
  • 28. غیرنرمال‌سازی (Denormalization)
  • 29. مدل‌سازی ابعادی: طرحواره ستاره‌ای (Star Schema)
  • 30. طرحواره دانه‌ای برف (Snowflake Schema)
  • 31. Data Warehousing: مفاهیم و معماری
  • 32. ETL: Extraction, Transformation, Loading
  • 33. Data Marts
  • 34. OLAP (Online Analytical Processing)
  • 35. OLTP (Online Transaction Processing)
  • 36. Data Mining: مفاهیم و تکنیک‌ها
  • 37. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 38. طبقه‌بندی (Classification)
  • 39. قواعد وابستگی (Association Rules)
  • 40. پیش‌بینی (Prediction)
  • 41. تصمیم‌گیری (Decision Trees)
  • 42. Big Data: مفاهیم و چالش‌ها
  • 43. Hadoop: اکوسیستم و اجزاء
  • 44. MapReduce: برنامه نویسی موازی
  • 45. HDFS (Hadoop Distributed File System)
  • 46. NoSQL Databases: انواع و کاربردها
  • 47. Key-Value Stores
  • 48. Document Databases
  • 49. Column-Family Stores
  • 50. Graph Databases
  • 51. Cloud Databases: مزایا و معایب
  • 52. Database as a Service (DBaaS)
  • 53. مدیریت داده در سازمان
  • 54. استراتژی داده
  • 55. حاکمیت داده (Data Governance)
  • 56. کیفیت داده (Data Quality)
  • 57. خط مشی داده (Data Policy)
  • 58. ممیزی داده (Data Audit)
  • 59. پاکسازی داده (Data Cleansing)
  • 60. یکپارچه‌سازی داده (Data Integration)
  • 61. معماری سازمانی داده (Enterprise Data Architecture)
  • 62. مخزن داده (Data Lake)
  • 63. کاتالوگ داده (Data Catalog)
  • 64. مدیریت متادیتا (Metadata Management)
  • 65. امنیت داده و انطباق با مقررات
  • 66. GDPR (General Data Protection Regulation)
  • 67. CCPA (California Consumer Privacy Act)
  • 68. حریم خصوصی داده (Data Privacy)
  • 69. Data Loss Prevention (DLP)
  • 70. داده های حساس و محرمانه
  • 71. مدیریت ریسک داده
  • 72. هوش تجاری (Business Intelligence)
  • 73. داشبوردها (Dashboards)
  • 74. گزارش دهی (Reporting)
  • 75. تجزیه و تحلیل پیشرفته (Advanced Analytics)
  • 76. یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • 77. هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)
  • 78. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)
  • 79. بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
  • 80. اینترنت اشیا (IoT) و داده
  • 81. داده‌های جریانی (Streaming Data)
  • 82. تحلیل زمان واقعی (Real-time Analytics)
  • 83. داده‌های اجتماعی (Social Data)
  • 84. اخلاق داده (Data Ethics)
  • 85. مسئولیت پذیری داده (Data Accountability)
  • 86. شفافیت داده (Data Transparency)
  • 87. قانون‌گذاری داده (Data Regulation)
  • 88. آینده مدیریت داده
  • 89. چالش‌های نوظهور در مدیریت داده
  • 90. نقش هوش مصنوعی در مدیریت داده
  • 91. بهینه‌سازی پایگاه داده
  • 92. طراحی پایگاه داده ابری
  • 93. امنیت پیشرفته پایگاه داده
  • 94. مدیریت داده چند ابری (Multi-Cloud Data Management)
  • 95. Data Mesh: رویکردی نوین در مدیریت داده
  • 96. Data Fabric: یکپارچه سازی داده های پراکنده
  • 97. حریم خصوصی محاسباتی (Privacy-Preserving Computing)
  • 98. محاسبات همومورفیک (Homomorphic Encryption)
  • 99. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 100. پایگاه داده های کوانتومی
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.