اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل پیشرفته داده با Google BigQuery: از مقدماتی تا حرفه‌ای

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل پیشرفته داده با Google BigQuery: از مقدماتی تا حرفه‌ای

موضوع کلی: علم داده و هوش تجاری

موضوع میانی: مدیریت و تحلیل داده‌های حجیم

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی علم داده و هوش تجاری
• 2. مقدمه‌ای بر تحلیل داده
• 3. کاربرد علم داده در سازمان‌ها
• 4. مفاهیم کلیدی هوش تجاری
• 5. چرخه حیات داده در سازمان
• 6. مبانی مدیریت پایگاه داده
• 7. مقدمه‌ای بر SQL
• 8. انواع پایگاه داده رابطه‌ای
• 9. معماری پایگاه داده
• 10. مفاهیم ذخیره‌سازی داده
• 11. کاربردهای ابری در مدیریت داده
• 12. مقدمه‌ای بر Google Cloud Platform
• 13. معرفی Google BigQuery
• 14. مزایای استفاده از BigQuery
• 15. معماری BigQuery
• 16. ذخیره‌سازی داده در BigQuery
• 17. بارگذاری داده در BigQuery
• 18. انواع روش‌های بارگذاری داده
• 19. استفاده از API برای بارگذاری داده
• 20. بارگذاری داده از Google Cloud Storage
• 21. بارگذاری داده از منابع خارجی
• 22. پاکسازی و آماده‌سازی داده
• 23. مفاهیم کیفیت داده
• 24. تکنیک‌های پاکسازی داده
• 25. استانداردسازی داده‌ها
• 26. شناسایی و حذف داده‌های پرت
• 27. مدیریت داده‌های تکراری
• 28. تحلیل اکتشافی داده (EDA)
• 29. تجسم داده‌ها در BigQuery
• 30. استفاده از ابزارهای تجسم
• 31. ایجاد داشبوردهای مدیریتی
• 32. مفاهیم BI در BigQuery
• 33. طراحی گزارش‌های تحلیلی
• 34. اجرای کوئری‌های SQL در BigQuery
• 35. بهینه‌سازی کوئری‌ها
• 36. توابع SQL پرکاربرد در BigQuery
• 37. توابع پنجره‌ای (Window Functions)
• 38. توابع تجمعی (Aggregate Functions)
• 39. عملیات JOIN در BigQuery
• 40. انواع JOIN و کاربردها
• 41. تکنیک‌های پیشرفته SQL
• 42. استفاده از CTE (Common Table Expressions)
• 43. استفاده از View در BigQuery
• 44. مدیریت دسترسی و امنیت داده
• 45. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش
• 46. تنظیم سطوح دسترسی
• 47. مدیریت کوئتا و هزینه‌ها
• 48. نظارت بر مصرف BigQuery
• 49. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در BigQuery
• 50. استفاده از BigQuery ML
• 51. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 52. پیش‌بینی با مدل‌های ML
• 53. کاربرد مدل‌های ML در کسب‌وکار
• 54. تحلیل سری‌های زمانی
• 55. تحلیل رفتار مشتری
• 56. سیستم‌های توصیه‌گر
• 57. مقدمه‌ای بر داده‌های جغرافیایی
• 58. تحلیل داده‌های مکانی
• 59. استفاده از توابع جغرافیایی
• 60. تحلیل داده‌های حجیم
• 61. استراتژی‌های مدیریت داده‌های حجیم
• 62. اصول طراحی انبار داده
• 63. مفاهیم Data Lakehouse
• 64. معماری Data Lakehouse
• 65. کاربرد BigQuery به عنوان Data Lakehouse
• 66. یکپارچه‌سازی با سایر سرویس‌های GCP
• 67. استفاده از Dataflow برای پردازش داده
• 68. استفاده از Dataproc برای تحلیل داده
• 69. استفاده از Cloud Composer برای ارکستراسیون
• 70. امنیت داده در مقیاس بزرگ
• 71. ملاحظات حریم خصوصی داده
• 72. قوانین حفاظت از داده‌ها
• 73. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده
• 74. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 75. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
• 76. ملاحظات حقوقی در تحلیل داده
• 77. مقررات مربوط به داده‌ها
• 78. استانداردهای گزارش‌دهی
• 79. ساخت یک راه‌حل هوش تجاری کامل
• 80. طراحی پایگاه داده برای BI
• 81. توسعه داشبوردهای تعاملی
• 82. پیاده‌سازی گزارش‌های خودکار
• 83. ارزیابی و بهبود راه‌حل BI
• 84. مطالعات موردی در BigQuery
• 85. تحلیل داده‌های فروش
• 86. تحلیل داده‌های بازاریابی
• 87. تحلیل داده‌های مالی
• 88. تحلیل داده‌های عملیاتی
• 89. بهترین شیوه‌ها در BigQuery
• 90. نکات و ترفندهای پیشرفته
• 91. آینده علم داده و هوش تجاری
• 92. روندهای نوظهور در تحلیل داده
• 93. هوش مصنوعی مولد و BigQuery
• 94. کاربرد BigQuery در اینترنت اشیاء (IoT)
• 95. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 96. مقدمه‌ای بر تحلیل متن
• 97. استفاده از BigQuery برای تحلیل متن
• 98. کاربرد BigQuery در صنعت بهداشت و درمان
• 99. کاربرد BigQuery در صنعت خرده‌فروشی
• 100. کاربرد BigQuery در صنعت مالی