اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مقدمه‌ای بر تحلیل داده در Google Cloud BigQuery

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر تحلیل داده در Google Cloud BigQuery

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و ارتباطات

موضوع میانی: پایگاه داده و تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر دنیای داده و تحلیل
• 2. مفاهیم کلیدی در حوزه داده
• 3. اهمیت تحلیل داده در کسب‌وکار
• 4. معرفی پلتفرم‌های ابری برای تحلیل داده
• 5. آشنایی با Google Cloud Platform (GCP)
• 6. معرفی سرویس BigQuery
• 7. معماری BigQuery و اجزای آن
• 8. ذخیره‌سازی داده در BigQuery
• 9. ساختار داده‌ای BigQuery: جداول و پارتیشن‌ها
• 10. انواع داده در BigQuery
• 11. مفاهیم ستون‌ها و ردیف‌ها
• 12. بارگذاری داده در BigQuery (Load Jobs)
• 13. انواع روش‌های بارگذاری داده
• 14. بارگذاری از Cloud Storage
• 15. بارگذاری از Google Drive
• 16. بارگذاری از برنامه‌های کاربردی
• 17. بارگذاری داده‌های جریانی (Streaming Inserts)
• 18. پرس‌وجو (Query) در BigQuery
• 19. زبان SQL استاندارد در BigQuery
• 20. نوشتن پرس‌وجوهای ساده
• 21. توابع و عملگرهای SQL
• 22. فیلتر کردن و مرتب‌سازی داده‌ها
• 23. گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها
• 24. توابع تجمعی (Aggregate Functions)
• 25. عملیات JOIN برای ترکیب جداول
• 26. انواع JOIN در BigQuery
• 27. استفاده از Subqueries
• 28. پرس‌وجوهای تودرتو
• 29. بهینه‌سازی پرس‌وجوها
• 30. کاهش هزینه‌ها با بهینه‌سازی
• 31. مدیریت هزینه‌ها در BigQuery
• 32. بررسی هزینه‌های اجرا شده
• 33. تنظیم محدودیت‌های بودجه
• 34. مفاهیم کلیدی در تحلیل داده
• 35. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها
• 36. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده
• 37. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
• 38. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
• 39. تحلیل اکتشافی داده (EDA)
• 40. نمودارها و تجسم داده‌ها
• 41. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 42. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده
• 43. معرفی BigQuery ML
• 44. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با BigQuery ML
• 45. رگرسیون خطی در BigQuery ML
• 46. طبقه‌بندی در BigQuery ML
• 47. خوشه‌بندی در BigQuery ML
• 48. تحلیل سری‌های زمانی در BigQuery ML
• 49. پیش‌بینی در BigQuery ML
• 50. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 51. تنظیم پارامترهای مدل‌ها
• 52. استفاده از مدل‌های آموزش‌دیده
• 53. یکپارچه‌سازی BigQuery با ابزارهای دیگر GCP
• 54. اتصال BigQuery به Looker Studio (Data Studio)
• 55. ایجاد داشبوردهای مدیریتی
• 56. تجسم داده با Looker Studio
• 57. اتصال BigQuery به Vertex AI
• 58. سرویس‌های پیشرفته تحلیل داده
• 59. امنیت داده در BigQuery
• 60. مدیریت دسترسی‌ها و مجوزها
• 61. رمزنگاری داده‌ها در BigQuery
• 62. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 63. ملاحظات قانونی و مقرراتی در تحلیل داده
• 64. قوانین حفاظت از داده‌ها در ایران
• 65. استانداردهای حاکمیت داده
• 66. پایش و ثبت رویدادها (Logging)
• 67. ابزارهای مانیتورینگ BigQuery
• 68. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها
• 69. برنامه‌ریزی برای بازیابی فاجعه (DRP)
• 70. کاربرد BigQuery در صنایع مختلف
• 71. تحلیل داده در حوزه بازاریابی
• 72. تحلیل داده در حوزه مالی
• 73. تحلیل داده در حوزه سلامت
• 74. تحلیل داده در حوزه خرده‌فروشی
• 75. تحلیل داده در حوزه دولتی
• 76. چالش‌های تحلیل داده در مقیاس بزرگ
• 77. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
• 78. آینده تحلیل داده و BigQuery
• 79. تکنیک‌های پیشرفته تحلیل داده
• 80. استفاده از داده‌های مکانی (Geospatial)
• 81. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 82. پردازش زبان طبیعی (NLP) در BigQuery
• 83. معرفی BigQuery GIS
• 84. کاربرد BigQuery GIS
• 85. تحلیل داده‌های جریانی در زمان واقعی
• 86. یکپارچه‌سازی با Pub/Sub
• 87. پردازش داده‌های جریانی با Dataflow
• 88. مقدمه‌ای بر Data Warehousing
• 89. مفاهیم Data Lake و Data Mart
• 90. مقایسه BigQuery با سایر Data Warehouseها
• 91. بهترین شیوه‌ها در طراحی BigQuery
• 92. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
• 93. مقدمه‌ای بر مهندسی داده
• 94. نقش مهندس داده در BigQuery
• 95. مستندسازی پروژه‌های تحلیل داده
• 96. آموزش مداوم و توسعه مهارت‌ها
• 97. منابع تکمیلی برای یادگیری BigQuery
• 98. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 99. پروژه‌های عملی با BigQuery
• 100. توسعه مهارت در پرس‌وجوهای پیچیده