اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی دیتابیس‌های رابطه‌ای برای هوش تجاری (BI)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره دیتابیس‌های رابطه‌ای برای هوش تجاری (BI)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پایگاه داده‌های رابطه‌ای (Relational Databases)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم کلیدی هوش تجاری
• 2. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های رابطه‌ای
• 3. مدل‌سازی داده‌ها برای هوش تجاری
• 4. مفاهیم طراحی پایگاه داده رابطه‌ای
• 5. نرمال‌سازی پایگاه داده‌ها
• 6. طراحی اسکیمای پایگاه داده برای BI
• 7. مقدمه‌ای بر SQL (Structured Query Language)
• 8. دستورات SELECT برای بازیابی داده‌ها
• 9. فیلتر کردن داده‌ها با WHERE
• 10. مرتب‌سازی نتایج با ORDER BY
• 11. دستورات GROUP BY و تجمیع داده‌ها
• 12. استفاده از توابع تجمیعی (SUM, AVG, COUNT)
• 13. فیلتر کردن گروه‌ها با HAVING
• 14. اتصال جداول با JOIN (INNER, LEFT, RIGHT)
• 15. انواع مختلف JOIN و کاربردهای آن‌ها
• 16. زیرکوئری‌ها (Subqueries) و کاربرد آن‌ها
• 17. نمایه‌های پایگاه داده (Indexes) و بهینه‌سازی
• 18. مقدمه‌ای بر انبار داده (Data Warehouse)
• 19. مفاهیم ETL (Extract, Transform, Load)
• 20. استخراج داده‌ها از منابع مختلف
• 21. تبدیل داده‌ها برای انبار داده
• 22. بارگذاری داده‌ها در انبار داده
• 23. مدل‌سازی ابعادی (Dimensional Modeling)
• 24. مفهوم Fact Table و Dimension Table
• 25. انواع Dimension Tables (SCD Type 1, 2, 3)
• 26. طراحی Star Schema
• 27. طراحی Snowflake Schema
• 28. مقدمه‌ای بر ابزارهای هوش تجاری
• 29. کار با ابزارهای BI (مانند Power BI, Tableau)
• 30. ایجاد گزارش‌های ساده در ابزارهای BI
• 31. ایجاد داشبوردهای تعاملی
• 32. مفاهیم OLAP (Online Analytical Processing)
• 33. مکعب‌های OLAP و ابعاد آن‌ها
• 34. عملیات OLAP (Drill-down, Roll-up, Slice, Dice)
• 35. مقدمه‌ای بر مفاهیم داده‌کاوی (Data Mining)
• 36. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها
• 37. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
• 38. تبدیل و مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 39. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین در BI
• 40. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
• 41. رگرسیون خطی برای پیش‌بینی
• 42. طبقه‌بندی (Classification)
• 43. درخت‌های تصمیم (Decision Trees)
• 44. یادگیری نظارت نشده (Unsupervised Learning)
• 45. خوشه‌بندی (Clustering)
• 46. الگوریتم K-Means
• 47. مفاهیم تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
• 48. شناسایی روند و فصلی بودن در داده‌ها
• 49. پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 50. مقدمه‌ای بر تحلیل آماری در BI
• 51. آمار توصیفی (Descriptive Statistics)
• 52. آمار استنباطی (Inferential Statistics)
• 53. آزمون فرض آماری (Hypothesis Testing)
• 54. مفاهیم تحلیل سبد بازار (Market Basket Analysis)
• 55. قوانین وابستگی (Association Rules)
• 56. معیارهای پشتیبانی (Support), اطمینان (Confidence), بالابری (Lift)
• 57. مقدمه‌ای بر تحلیل ریسک در BI
• 58. شناسایی و سنجش ریسک
• 59. مدل‌سازی ریسک با استفاده از داده‌ها
• 60. مقدمه‌ای بر مدیریت کیفیت داده‌ها (Data Quality Management)
• 61. اهمیت کیفیت داده‌ها در BI
• 62. راهکارهای بهبود کیفیت داده‌ها
• 63. امنیت داده‌ها در پایگاه داده‌های رابطه‌ای
• 64. مدیریت دسترسی و مجوزها
• 65. رمزنگاری داده‌ها
• 66. مقدمه‌ای بر مباحث پیشرفته SQL
• 67. توابع پنجره‌ای (Window Functions)
• 68. عبارات جدول مشترک (Common Table Expressions - CTEs)
• 69. توابع و رویه‌ها (Functions and Stored Procedures)
• 70. بهینه‌سازی کوئری‌های پیچیده SQL
• 71. مدیریت تراکنش‌ها (Transactions)
• 72. مفاهیم ACID در پایگاه داده‌ها
• 73. مقدمه‌ای بر NoSQL و کاربرد آن در BI
• 74. تفاوت پایگاه داده‌های رابطه‌ای و NoSQL
• 75. کاربرد NoSQL در سناریوهای خاص BI
• 76. مقدمه‌ای بر Big Data و ابزارهای آن
• 77. مفاهیم Hadoop و Spark
• 78. کاربرد Big Data در BI
• 79. مقدمه‌ای بر Data Governance
• 80. سیاست‌ها و رویه‌های حاکمیت داده
• 81. نقش Data Governance در BI
• 82. مقدمه‌ای بر Data Visualization پیشرفته
• 83. اصول طراحی بصری مؤثر
• 84. انتخاب نمودارهای مناسب برای اهداف مختلف
• 85. داستان‌سرایی با داده‌ها (Data Storytelling)
• 86. مقدمه‌ای بر معماری‌های BI مدرن
• 87. معماری‌های Cloud-based BI
• 88. معماری‌های Real-time BI
• 89. مقدمه‌ای بر چالش‌های پیاده‌سازی BI
• 90. انتخاب ابزار مناسب BI
• 91. مدیریت تغییر و پذیرش سازمانی
• 92. ارزیابی و اندازه‌گیری موفقیت پروژه‌های BI
• 93. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش تجاری
• 94. سوگیری در داده‌ها و الگوریتم‌ها
• 95. حریم خصوصی داده‌ها
• 96. ملاحظات شرعی در استفاده از داده‌ها (با تأکید بر چارچوب رسمی)
• 97. کاربرد پایگاه داده‌های رابطه‌ای در تحلیل مالی
• 98. تحلیل صورت‌های مالی با استفاده از BI
• 99. پیش‌بینی روند بازار سهام (با رعایت چارچوب رسمی)
• 100. کاربرد پایگاه داده‌های رابطه‌ای در تحلیل بازاریابی