دوره کاوش در مخازن داده تحلیلی در Microsoft Fabric همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاوش در مخازن داده تحلیلی در Microsoft Fabric

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش تجاری

موضوع میانی: مدیریت و تحلیل داده در پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر Microsoft Fabric و مخازن داده
• 2. معماری Microsoft Fabric
• 3. مخازن داده در Fabric: Lakehouse
• 4. مخازن داده در Fabric: Warehouse
• 5. مخازن داده در Fabric: KQL Database
• 6. مقایسه Lakehouse، Warehouse و KQL Database
• 7. کاربردها و سناریوهای Lakehouse
• 8. کاربردها و سناریوهای Warehouse
• 9. کاربردها و سناریوهای KQL Database
• 10. امنیت در مخازن داده Fabric
• 11. مدیریت دسترسی در Lakehouse
• 12. مدیریت دسترسی در Warehouse
• 13. مدیریت دسترسی در KQL Database
• 14. چارچوب‌های امنیتی در Fabric
• 15. قوانین دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
• 16. رمزگذاری داده‌ها در Fabric
• 17. حفاظت از داده‌ها در Fabric
• 18. پشتیبان‌گیری و بازیابی در Fabric
• 19. انطباق با مقررات حفاظت از داده‌ها
• 20. مفاهیم کلیدی تحلیل داده
• 21. انواع داده‌ها و ساختارهای آن‌ها
• 22. روش‌های جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده
• 23. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 24. تحلیل اکتشافی داده (EDA)
• 25. تصویرسازی داده‌ها
• 26. اصول هوش تجاری (BI)
• 27. ابزارهای هوش تجاری در Fabric
• 28. گزارش‌دهی در Fabric
• 29. داشبوردهای تعاملی در Fabric
• 30. تحلیل داده‌های بلادرنگ
• 31. آشنایی با SQL Serverless در Fabric
• 32. پرس‌وجو از Lakehouse با SQL Serverless
• 33. پرس‌وجو از Warehouse با SQL Serverless
• 34. پرس‌وجو از KQL Database با SQL Serverless
• 35. کاربرد Python در تحلیل داده Fabric
• 36. کاربرد Spark در Fabric
• 37. مدیریت کتابخانه‌های Python و Spark
• 38. تحلیل داده‌های جریانی با Spark Streaming
• 39. پردازش داده‌های بزرگ در Fabric
• 40. بهینه‌سازی عملکرد پرس‌وجوها
• 41. مدیریت هزینه‌ها در Fabric
• 42. مراقبت از منابع در Fabric
• 43. نظارت بر عملکرد مخازن داده
• 44. اصول مهندسی داده
• 45. طراحی معماری داده
• 46. مدیریت چرخه عمر داده
• 47. انتقال داده‌ها به Fabric
• 48. تبدیل داده‌ها (ETL/ELT)
• 49. استفاده از Dataflows در Fabric
• 50. ایجاد و مدیریت Data Pipelines
• 51. اتصال به منابع داده خارجی
• 52. حاکمیت داده در Fabric
• 53. مدیریت ابرداده (Metadata)
• 54. شناسایی و طبقه‌بندی داده‌ها
• 55. مدیریت کیفیت داده
• 56. نقش داده در تصمیم‌گیری سازمانی
• 57. استراتژی‌های تحلیل داده
• 58. مدل‌سازی داده برای تحلیل
• 59. مبانی یادگیری ماشین
• 60. کاربرد یادگیری ماشین در Fabric
• 61. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 62. ارزیابی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 63. خدمات یادگیری ماشین در Fabric
• 64. تحلیل پیش‌بینی‌کننده
• 65. تحلیل توصیفی
• 66. تحلیل تجویزی
• 67. استفاده از Azure Machine Learning با Fabric
• 68. امنیت و انطباق در یادگیری ماشین
• 69. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده
• 70. حریم خصوصی داده‌ها
• 71. سوگیری در الگوریتم‌ها
• 72. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
• 73. مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 74. قوانین مالکیت فکری داده‌ها
• 75. حفاظت از داده‌های حساس
• 76. مدیریت ریسک در تحلیل داده
• 77. برنامه‌ریزی برای پیاده‌سازی Fabric
• 78. ارزیابی نیازهای کسب‌وکار
• 79. انتخاب مخازن داده مناسب
• 80. مهاجرت داده‌ها به Fabric
• 81. آموزش تیم‌ها
• 82. مدیریت تغییر
• 83. اندازه‌گیری موفقیت پیاده‌سازی
• 84. آینده تحلیل داده و Fabric
• 85. روندهای نوظهور در هوش تجاری
• 86. تحلیل داده‌های نسل بعدی
• 87. نقش Fabric در تحول دیجیتال
• 88. کاربرد Fabric در صنایع مختلف
• 89. ملاحظات فنی استقرار
• 90. ادغام با سایر ابزارها و پلتفرم‌ها
• 91. بهینه‌سازی هزینه‌ها و عملکرد
• 92. مقایسه Fabric با سایر پلتفرم‌ها
• 93. چالش‌های رایج در پیاده‌سازی Fabric
• 94. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
• 95. نکات کلیدی برای موفقیت
• 96. به‌روزرسانی‌ها و ویژگی‌های جدید Fabric
• 97. بررسی موردی: پیاده‌سازی موفق Fabric
• 98. درس‌های آموخته شده از پروژه‌ها
• 99. اهمیت امنیت و انطباق در Fabric
• 100. پتانسیل Fabric برای نوآوری