اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کاوش و تحلیل داده با BigQuery برای بینش‌های کاربردی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاوش و تحلیل داده با BigQuery برای بینش‌های کاربردی

موضوع کلی: تحلیل داده و هوش تجاری

موضوع میانی: ابزارهای تحلیل داده در فضای ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر کاوش و تحلیل داده
• 2. مبانی تحلیل داده در دنیای امروز
• 3. آشنایی با پلتفرم‌های تحلیل داده ابری
• 4. معرفی Google Cloud Platform و BigQuery
• 5. مفاهیم کلیدی BigQuery: جداول، مجموعه داده‌ها، پرس‌وجوها
• 6. ساختار داده‌ها در BigQuery
• 7. انواع داده‌ها و انواع ستون‌ها در BigQuery
• 8. بارگذاری داده‌ها در BigQuery
• 9. روش‌های بارگذاری داده‌های بزرگ
• 10. اتصال به منابع داده خارجی
• 11. انواع جداول در BigQuery: Native, External, Views
• 12. نوشتن پرس‌وجوهای SQL پایه در BigQuery
• 13. تابع‌های تجمعی و گروه‌بندی در BigQuery
• 14. فیلتر کردن و مرتب‌سازی نتایج در BigQuery
• 15. استفاده از شرط‌ها و عبارات منطقی
• 16. توابع رشته‌ای و تاریخ/زمان در BigQuery
• 17. توابع عددی و ریاضی در BigQuery
• 18. کار با داده‌های JSON و ساختارهای تودرتو
• 19. توابع پیشرفته برای داده‌های ساختاریافته
• 20. تحلیل داده‌های مکانی با BigQuery GIS
• 21. کار با داده‌های جغرافیایی و مختصات
• 22. ایجاد نقشه‌ها و تجسمات مکانی
• 23. تحلیل سری‌های زمانی با BigQuery
• 24. شناسایی روندها و الگوهای زمانی
• 25. پیش‌بینی‌های ساده سری‌های زمانی
• 26. استفاده از پنجره‌های محاسباتی (Window Functions)
• 27. توابع رتبه‌بندی و تحلیل فاصله‌ها
• 28. کار با داده‌های متنی و پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 29. استخراج اطلاعات از متن با BigQuery ML
• 30. تحلیل احساسات و دسته‌بندی متن
• 31. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در BigQuery ML
• 32. ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 33. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی
• 34. آموزش مدل‌های رگرسیون
• 35. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 36. تکنیک‌های بهینه‌سازی پرس‌وجوها در BigQuery
• 37. فهرست‌سازی و پارتیشن‌بندی جداول
• 38. کاهش هزینه‌ها و بهینه‌سازی مصرف منابع
• 39. کار با داده‌های حجیم و استراتژی‌های پردازش
• 40. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (BI)
• 41. ابزارهای تجسم داده و داشبوردسازی
• 42. اتصال BigQuery به ابزارهای BI
• 43. ساخت داشبوردهای تعاملی
• 44. تحلیل رفتاری کاربران
• 45. شناسایی عوامل موفقیت و شکست
• 46. بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی
• 47. تحلیل سبد خرید و پیشنهاد محصولات
• 48. مقدمه‌ای بر اقتصاد داده و ارزش‌گذاری
• 49. مدیریت چرخه حیات داده
• 50. امنیت داده‌ها در BigQuery
• 51. کنترل دسترسی و مدیریت مجوزها
• 52. رعایت حریم خصوصی و الزامات قانونی
• 53. کاربرد BigQuery در صنعت مالی (با رویکرد اسلامی)
• 54. تحلیل ریسک اعتباری (مطابق مقررات)
• 55. شناسایی تقلب‌های مالی (با رعایت قوانین)
• 56. کاربرد BigQuery در صنعت خرده‌فروشی
• 57. بهینه‌سازی موجودی و زنجیره تأمین
• 58. تحلیل رفتار مشتریان در فروشگاه
• 59. کاربرد BigQuery در صنعت سلامت (با رعایت پروتکل‌ها)
• 60. تحلیل داده‌های بالینی بیماران
• 61. پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها
• 62. کاربرد BigQuery در صنعت تولید
• 63. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
• 64. کنترل کیفیت محصولات
• 65. کاربرد BigQuery در حوزه عمومی و دولتی (با چارچوب رسمی)
• 66. تحلیل داده‌های شهری و حمل‌ونقل
• 67. مدیریت منابع عمومی
• 68. کاربرد BigQuery در پژوهش‌های علمی (با رعایت اصول)
• 69. تحلیل داده‌های آماری بزرگ
• 70. کشف الگوهای پنهان در داده‌ها
• 71. مباحث پیشرفته در BigQuery
• 72. تکنیک‌های ETL/ELT با BigQuery
• 73. استفاده از Dataflow و Dataproc با BigQuery
• 74. کار با داده‌های Real-time و Streaming
• 75. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی (با رویکرد محترمانه)
• 76. شناسایی روندهای اجتماعی
• 77. تحلیل نظرات کاربران (با احتیاط)
• 78. مقدمه‌ای بر حاکمیت داده (Data Governance)
• 79. اصول اخلاقی در تحلیل داده
• 80. اهمیت داده‌های پاک و معتبر
• 81. تکنیک‌های پاک‌سازی داده‌ها
• 82. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
• 83. کاربرد BigQuery در تحلیل داده‌های کسب‌وکار
• 84. بهبود تصمیم‌گیری‌های استراتژیک
• 85. افزایش بهره‌وری سازمانی
• 86. ایجاد مزیت رقابتی با داده
• 87. آینده تحلیل داده و هوش تجاری
• 88. روندهای نوظهور در BigQuery
• 89. توسعه پایدار با استفاده از داده
• 90. نقش تحلیل داده در تحقق اهداف ملی
• 91. گزارش‌گیری و مستندسازی تحلیل‌ها
• 92. اشتراک‌گذاری بینش‌های داده‌ای
• 93. کاربرد BigQuery در توسعه نرم‌افزار
• 94. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌ها
• 95. تحلیل گزارش‌های خطا
• 96. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در کاوش داده