اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی اتصال داده‌های واقعی با استفاده از پلتفرم‌های Datavant و Databricks

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اتصال داده‌های واقعی با استفاده از پلتفرم‌های Datavant و Databricks

موضوع کلی: مدیریت داده و هوشمندسازی کسب‌وکار

موضوع میانی: اتصال و یکپارچه‌سازی داده‌ها در محیط‌های نوین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدیریت داده در کسب‌وکار
• 2. مفاهیم کلیدی هوشمندسازی کسب‌وکار
• 3. اهمیت اتصال داده‌ها در دنیای امروز
• 4. چالش‌های یکپارچه‌سازی داده‌ها
• 5. معرفی پلتفرم Databricks
• 6. معرفی پلتفرم Datavant
• 7. معماری کلان Databricks
• 8. کار با مصنوعات داده در Databricks
• 9. مدیریت چرخه حیات داده
• 10. مفاهیم کلیدی Datavant
• 11. امنیت و حریم خصوصی داده در Datavant
• 12. کاربردهای عملی Datavant
• 13. همکاری بین Databricks و Datavant
• 14. مراحل اتصال داده‌ها
• 15. شناسایی منابع داده
• 16. استانداردسازی فرمت داده
• 17. کیفیت داده و پاکسازی
• 18. متا‌دیتای داده
• 19. مدیریت کاتالوگ داده
• 20. حاکمیت داده
• 21. اصول حاکمیت داده در ایران
• 22. قوانین مربوط به داده در ایران
• 23. حفاظت از داده‌های حساس
• 24. یکپارچه‌سازی داده‌های مالی
• 25. یکپارچه‌سازی داده‌های بازاریابی
• 26. یکپارچه‌سازی داده‌های عملیاتی
• 27. یکپارچه‌سازی داده‌های منابع انسانی
• 28. ابزارهای ETL/ELT
• 29. فرایندهای ETL/ELT با Databricks
• 30. فرایندهای ETL/ELT با Datavant
• 31. اتصال داده‌های ساختاریافته
• 32. اتصال داده‌های نیمه‌ساختاریافته
• 33. اتصال داده‌های بدون ساختار
• 34. مدل‌سازی داده‌ها
• 35. انواع مدل‌های داده
• 36. بهینه‌سازی مدل داده
• 37. کوشک داده (Data Lakehouse)
• 38. مزایای کوشک داده
• 39. پیاده‌سازی کوشک داده با Databricks
• 40. امنیت در کوشک داده
• 41. دسترسی به داده‌ها
• 42. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش
• 43. مدیریت هویت و دسترسی
• 44. مراقبت و پایش داده‌ها
• 45. مانیتورینگ عملکرد
• 46. تشخیص ناهنجاری‌ها
• 47. گزارش‌دهی و داشبوردها
• 48. ابزارهای بصری‌سازی داده
• 49. ساخت داشبوردهای مدیریتی
• 50. تحلیل اکتشافی داده
• 51. تکنیک‌های تحلیل اکتشافی
• 52. تجسم داده‌های پیچیده
• 53. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• 54. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 55. کاربرد یادگیری ماشین در کسب‌وکار
• 56. آماده‌سازی داده برای یادگیری ماشین
• 57. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 58. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 59. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 60. یادگیری عمیق
• 61. کاربردهای یادگیری عمیق
• 62. پردازش زبان طبیعی
• 63. کاربرد پردازش زبان طبیعی
• 64. تحلیل احساسات
• 65. سیستم‌های توصیه‌گر
• 66. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 67. ساخت سیستم توصیه‌گر
• 68. بهینه‌سازی سیستم توصیه‌گر
• 69. اتوماسیون فرایندهای کسب‌وکار
• 70. شناسایی فرایندهای قابل اتوماسیون
• 71. پیاده‌سازی اتوماسیون
• 72. مدیریت تغییر و پذیرش
• 73. مدیریت ریسک در پروژه‌های داده
• 74. برنامه‌ریزی و استراتژی داده
• 75. نقشه راه داده
• 76. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI)
• 77. اندازه‌گیری موفقیت پروژه‌های داده
• 78. مطالعات موردی موفق
• 79. مطالعه موردی: اتصال داده در صنعت سلامت
• 80. مطالعه موردی: اتصال داده در صنعت مالی
• 81. مطالعه موردی: اتصال داده در صنعت خرده‌فروشی
• 82. مطالعه موردی: اتصال داده در صنعت تولید
• 83. چالش‌های پیاده‌سازی در ایران
• 84. راهکارهای مواجهه با چالش‌ها
• 85. آینده هوشمندسازی کسب‌وکار
• 86. روندهای نوظهور در مدیریت داده
• 87. نقش داده در تحول دیجیتال
• 88. اخلاق در داده و هوش مصنوعی
• 89. مسئولیت‌پذیری در استفاده از داده
• 90. توسعه پایدار و داده
• 91. همکاری‌های بین‌المللی در زمینه داده (با رعایت قوانین)
• 92. استانداردهای بین‌المللی داده (با تأکید بر قوانین ایران)
• 93. آینده پلتفرم‌های Databricks و Datavant
• 94. نکات پایانی و جمع‌بندی
• 95. مبانی حقوقی و شرعی داده در ایران
• 96. فرهنگ‌سازی استفاده صحیح از داده
• 97. مبانی فقهی داده‌های تراکنشی
• 98. مدیریت داده در سازمان‌های دولتی ایران
• 99. نقش داده در اقتصاد مقاومتی
• 100. هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن