اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیلگر داده در محیط دیتابریکس: از مقدماتی تا پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیلگر داده در محیط دیتابریکس: از مقدماتی تا پیشرفته

موضوع کلی: تحلیل داده و هوش تجاری

موضوع میانی: ابزارها و پلتفرم‌های تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر تحلیل داده و هوش تجاری
• 2. نقش تحلیلگر داده در سازمان
• 3. مبانی هوش تجاری
• 4. کاربرد دیتابریکس در تحلیل داده
• 5. معماری دیتابریکس
• 6. محیط کاربری دیتابریکس
• 7. جداول و پایگاه داده در دیتابریکس
• 8. انواع داده ها و ساختارهای داده ای
• 9. مقدمه ای بر SQL در دیتابریکس
• 10. پرس و جوهای پایه SQL
• 11. فیلتر کردن و مرتب سازی داده ها
• 12. توابع تجمعی در SQL
• 13. گروه بندی و تجمیع داده ها
• 14. پیوند جداول (JOIN)
• 15. زیرپرس و جوها (Subqueries)
• 16. توابع پنجره ای (Window Functions)
• 17. مفاهیم دیتابیس رابطه ای
• 18. مقدمه ای بر زبان پایتون برای تحلیل داده
• 19. ساختارهای داده ای در پایتون (لیست، تاپل، دیکشنری)
• 20. عملیات پایه با پایتون
• 21. کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
• 22. ساخت DataFrame در Pandas
• 23. عملیات بر روی DataFrame
• 24. بارگذاری و ذخیره سازی داده ها در Pandas
• 25. فیلتر کردن و انتخاب داده ها در Pandas
• 26. توابع تجمعی در Pandas
• 27. گروه بندی و تجمیع در Pandas
• 28. پیوند DataFrame ها
• 29. مدیریت داده های از دست رفته
• 30. عملیات رشته ای در Pandas
• 31. کار با تاریخ و زمان در Pandas
• 32. مقدمه ای بر کتابخانه NumPy
• 33. آرایه های NumPy
• 34. عملیات ریاضی بر روی آرایه های NumPy
• 35. مقدمه ای بر مصورسازی داده ها
• 36. کتابخانه Matplotlib
• 37. ایجاد نمودارهای خطی
• 38. ایجاد نمودارهای میله ای
• 39. ایجاد نمودارهای پراکندگی
• 40. ایجاد نمودارهای دایره ای
• 41. کار با نمودارهای چندگانه
• 42. کتابخانه Seaborn برای مصورسازی
• 43. نمودارهای آماری با Seaborn
• 44. نمودارهای توزیع
• 45. نمودارهای رابطه ای
• 46. نمودارهای طبقه‌بندی
• 47. اصول داشبوردسازی
• 48. اجزای یک داشبورد موثر
• 49. طراحی داشبورد با دیتابریکس
• 50. اتصال به منابع داده خارجی
• 51. ادغام منابع داده در دیتابریکس
• 52. فرایند ETL در دیتابریکس
• 53. پایپ لاین های داده در دیتابریکس
• 54. مقدمه ای بر مفاهیم یادگیری ماشین
• 55. انواع یادگیری ماشین
• 56. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده
• 57. مقدمه ای بر MLflow در دیتابریکس
• 58. ردیابی آزمایشات یادگیری ماشین
• 59. مدیریت مدل های یادگیری ماشین
• 60. استقرار مدل های یادگیری ماشین
• 61. امنیت داده ها در دیتابریکس
• 62. مدیریت دسترسی و مجوزها
• 63. حفظ حریم خصوصی داده ها
• 64. مقررات حفاظت از داده ها
• 65. اصول حاکمیت داده
• 66. مدیریت چرخه عمر داده
• 67. مدل سازی داده ها
• 68. طراحی شمای پایگاه داده
• 69. نرمال سازی پایگاه داده
• 70. مقدمه ای بر داده کاوی
• 71. تکنیک های کشف الگو
• 72. تحلیل خوشه ای
• 73. تحلیل طبقه بندی
• 74. تحلیل رگرسیون
• 75. تحلیل سبد خرید (Association Rule Mining)
• 76. مقدمه ای بر تحلیل سری های زمانی
• 77. مدل های سری زمانی
• 78. پیش بینی با سری های زمانی
• 79. کاربرد تحلیل سری زمانی در کسب و کار
• 80. مقدمه ای بر تحلیل متن
• 81. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 82. تحلیل احساسات
• 83. مدل سازی موضوعی
• 84. مقدمه ای بر تحلیل گراف
• 85. نمودارهای داده ای
• 86. تحلیل شبکه
• 87. کاربرد تحلیل گراف در کسب و کار
• 88. مقدمه ای بر هوش مصنوعی مولد
• 89. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تحلیل داده
• 90. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده
• 91. مسئولیت اجتماعی تحلیلگر داده
• 92. نکات پیشرفته در SQL
• 93. نکات پیشرفته در Pandas
• 94. بهینه سازی پرس و جوهای SQL
• 95. بهینه سازی عملکرد Pandas
• 96. مقدمه ای بر معماری کلان داده
• 97. کاربرد دیتابریکس در اکوسیستم کلان داده
• 98. روش های مدیریت کیفیت داده
• 99. فرهنگ داده در سازمان
• 100. توسعه پایدار در تحلیل داده