دوره Google Cloud Platform: استفاده از BigQuery Omni برای تحلیل داده های چند ابری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Google Cloud Platform: استفاده از BigQuery Omni برای تحلیل داده های چند ابری

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های چند ابری
• 2. معرفی BigQuery Omni
• 3. مفاهیم کلیدی در تحلیل داده‌های چند ابری
• 4. معماری BigQuery Omni
• 5. قابلیت‌های BigQuery Omni
• 6. مراحل راه‌اندازی BigQuery Omni
• 7. اتصال BigQuery Omni به منابع داده
• 8. مدیریت دسترسی در BigQuery Omni
• 9. مفاهیم داده‌های ذخیره‌شده در BigQuery
• 10. ساختار داده‌ها در BigQuery
• 11. انواع داده‌های پشتیبانی شده
• 12. طراحی جدول در BigQuery
• 13. بهینه‌سازی عملکرد کوئری در BigQuery
• 14. تکنیک‌هایPartitioning و Clustering
• 15. نوشتن کوئری‌های SQL در BigQuery
• 16. توابع استاندارد SQL در BigQuery
• 17. توابع پیشرفته SQL در BigQuery
• 18. کوئری‌های تجمیعی و تجزیه و تحلیل داده
• 19. کار با داده‌های JSON در BigQuery
• 20. کار با داده‌های آرایه‌ای در BigQuery
• 21. کار با داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
• 22. پایگاه‌های داده رابطه‌ای در مقابل BigQuery
• 23. مفاهیم انبار داده (Data Warehouse)
• 24. طراحی انبار داده با BigQuery
• 25. مراحل ETL/ELT در BigQuery
• 26. ابزارهای ETL/ELT سازگار با BigQuery
• 27. استفاده از Cloud Data Fusion
• 28. استفاده از Cloud Dataflow
• 29. استفاده از Cloud Dataproc
• 30. انتقال داده به BigQuery
• 31. بارگذاری دسته‌ای (Batch Loading)
• 32. بارگذاری جریانی (Streaming Loading)
• 33. امنیت داده‌ها در BigQuery
• 34. رمزنگاری داده‌ها در BigQuery
• 35. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
• 36. اعتبارسنجی و احراز هویت در BigQuery
• 37. ممیزی (Auditing) فعالیت‌ها در BigQuery
• 38. مصرف بهینه منابع در BigQuery
• 39. مدیریت هزینه‌ها در BigQuery
• 40. نظارت بر عملکرد BigQuery
• 41. نکات بهینه‌سازی کوئری‌های پرهزینه
• 42. مدیریت کوئری‌های طولانی مدت
• 43. استفاده از BigQuery BI Engine
• 44. تجسم داده‌ها با Looker Studio
• 45. اتصال BigQuery به ابزارهای BI
• 46. ایجاد داشبوردهای تعاملی
• 47. تحلیل داده‌های مشتریان
• 48. تحلیل داده‌های فروش
• 49. تحلیل داده‌های عملیاتی
• 50. تحلیل داده‌های مالی (مطابق با مقررات)
• 51. تحلیل داده‌های زنجیره تامین
• 52. تحلیل داده‌های بازاریابی
• 53. کاربرد BigQuery Omni در صنعت خرده‌فروشی
• 54. کاربرد BigQuery Omni در صنعت مالی (مطابق با مقررات)
• 55. کاربرد BigQuery Omni در صنعت بهداشت و درمان
• 56. کاربرد BigQuery Omni در صنعت تولید
• 57. کاربرد BigQuery Omni در صنعت فناوری
• 58. کاربرد BigQuery Omni در تحلیل داده‌های IoT
• 59. کاربرد BigQuery Omni در تحلیل داده‌های لاگ
• 60. کاربرد BigQuery Omni در تحلیل داده‌های شبکه
• 61. کاربرد BigQuery Omni در تحلیل داده‌های علمی
• 62. مفاهیم حاکمیت داده (Data Governance)
• 63. پیاده‌سازی حاکمیت داده در BigQuery
• 64. مدیریت کیفیت داده‌ها
• 65. مدیریت ابرداده (Metadata Management)
• 66. مطابقت با مقررات حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 67. مفاهیم داده‌های امن و محافظت شده
• 68. تحلیل داده‌های حساس (با رعایت چارچوب‌های قانونی)
• 69. مقدمه‌ای بر امنیت ابری
• 70. اصول امنیت در Google Cloud
• 71. امنیت داده‌ها در محیط چند ابری
• 72. مدیریت ریسک در محیط چند ابری
• 73. استراتژی‌های مهاجرت داده به BigQuery
• 74. برنامه‌ریزی برای پیاده‌سازی BigQuery Omni
• 75. ارزیابی نیازهای تحلیل داده
• 76. انتخاب منابع داده مناسب
• 77. مراحل پیاده‌سازی BigQuery Omni
• 78. تست و اعتبارسنجی پیاده‌سازی
• 79. نگهداری و بهینه‌سازی مستمر
• 80. مدیریت چرخه‌ی عمر داده
• 81. مفاهیم داده‌های بزرگ (Big Data)
• 82. چالش‌های داده‌های بزرگ
• 83. راه‌حل‌های تحلیل داده‌های بزرگ
• 84. آینده تحلیل داده‌های چند ابری
• 85. روندهای نوظهور در تحلیل داده
• 86. اهمیت تحلیل داده برای تصمیم‌گیری
• 87. نقش BigQuery Omni در تحول دیجیتال
• 88. اخلاق در تحلیل داده
• 89. مسئولیت‌پذیری در استفاده از داده
• 90. آموزش و توسعه مهارت‌های تحلیل داده
• 91. محیط‌های توسعه برای BigQuery
• 92. برنامه‌نویسی با Python و BigQuery API
• 93. استفاده ازbq command-line tool
• 94. اتصال BigQuery به Jupyter Notebooks
• 95. کاربرد BigQuery ML برای یادگیری ماشین
• 96. ایجاد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 97. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 98. استفاده از BigQuery Omni برای یادگیری ماشین چند ابری
• 99. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (در چارچوب قوانین)
• 100. مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین (در چارچوب قوانین)