دوره آشنایی با پلتفرم یکپارچه مایکروسافت فابریک برای مدیریت داده و هوش تجاری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آشنایی با پلتفرم یکپارچه مایکروسافت فابریک برای مدیریت داده و هوش تجاری

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش تجاری

موضوع میانی: پردازش و تحلیل داده‌های سازمانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدیریت داده و هوش تجاری
• 2. اهمیت داده در سازمان‌های نوین
• 3. معرفی مایکروسافت فابریک
• 4. معماری یکپارچه مایکروسافت فابریک
• 5. قابلیت‌های اصلی فابریک
• 6. ذخیره‌سازی داده در فابریک: دریاچه داده (Data Lakehouse)
• 7. مفهوم Lakehouse و مزایای آن
• 8. موتور پردازش داده در فابریک: اسپارک (Spark)
• 9. کار با ابزارهای پردازش داده
• 10. تجسم داده و داشبوردهای مدیریتی
• 11. معرفی Power BI در فابریک
• 12. ساخت داشبوردهای تعاملی
• 13. تحلیل داده‌های سازمانی
• 14. مبانی تحلیل داده
• 15. تکنیک‌های پیشرفته تحلیل داده
• 16. مفاهیم هوش تجاری
• 17. چرخه عمر هوش تجاری
• 18. ابزارهای هوش تجاری در فابریک
• 19. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
• 20. اصول کار با داده‌های بزرگ
• 21. انبار داده (Data Warehouse) در فابریک
• 22. مقایسه دریاچه داده و انبار داده
• 23. پردازش جریان داده (Streaming Data)
• 24. ابزارهای پردازش جریان داده در فابریک
• 25. تحلیل بلادرنگ داده‌ها
• 26. مفاهیم یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 27. ادغام یادگیری ماشین در فابریک
• 28. مدل‌سازی داده در فابریک
• 29. طراحی مدل‌های داده بهینه
• 30. امنیت داده در مایکروسافت فابریک
• 31. مدیریت دسترسی و مجوزها
• 32. حاکمیت داده (Data Governance)
• 33. اهمیت حاکمیت داده در سازمان
• 34. ابزارهای حاکمیت داده در فابریک
• 35. مدیریت چرخه حیات داده
• 36. انتقال و تبدیل داده (ETL/ELT)
• 37. ابزارهای ETL/ELT در فابریک
• 38. پاکسازی و آماده‌سازی داده
• 39. تکنیک‌های پاکسازی داده
• 40. کیفیت داده و اندازه‌گیری آن
• 41. اهمیت کیفیت داده
• 42. مدیریت کیفیت داده در فابریک
• 43. مفاهیم داده‌کاوی (Data Mining)
• 44. کاربرد داده‌کاوی در کسب‌وکار
• 45. استخراج الگوها و بینش از داده
• 46. تحلیل روندها و پیش‌بینی
• 47. مدیریت داده‌های مشتری (CDM)
• 48. کاربرد CDM در فابریک
• 49. مفاهیم کلان داده (Big Data)
• 50. معماری‌های کلان داده
• 51. پردازش توزیع‌شده داده
• 52. کاربرد فابریک در تحلیل مالی
• 53. مدیریت ریسک با داده
• 54. تحلیل عملکرد کسب‌وکار
• 55. بهینه‌سازی فرآیندها با داده
• 56. مفاهیم داده‌کاوی متنی
• 57. تحلیل احساسات با داده
• 58. مفاهیم یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 59. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده
• 60. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 61. کاربرد NLP در فابریک
• 62. بینایی ماشین (Machine Vision)
• 63. کاربرد بینایی ماشین در فابریک
• 64. مدیریت داده‌های مکانی (Spatial Data)
• 65. تحلیل داده‌های مکانی در فابریک
• 66. اینترنت اشیاء (IoT) و داده‌های آن
• 67. مدیریت داده‌های IoT در فابریک
• 68. امنیت سایبری و مدیریت داده
• 69. نقش فابریک در امنیت داده
• 70. مقررات و استانداردهای داده
• 71. انطباق با قوانین داده در ایران
• 72. مدیریت داده‌های سازمانی در صنعت
• 73. کاربرد فابریک در صنعت نفت و گاز
• 74. کاربرد فابریک در صنعت بهداشت
• 75. کاربرد فابریک در صنعت خرده‌فروشی
• 76. کاربرد فابریک در صنعت بانکداری
• 77. مدیریت داده‌های منابع انسانی
• 78. تحلیل داده‌های بازاریابی
• 79. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با داده
• 80. مفاهیم داده‌باز (Open Data)
• 81. کاربرد داده‌باز در فابریک
• 82. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی (AI)
• 83. تفاوت AI و ML
• 84. کاربرد AI در تحلیل داده
• 85. اخلاق در هوش مصنوعی و داده
• 86. مسئولیت‌پذیری در استفاده از داده
• 87. آینده مدیریت داده و هوش تجاری
• 88. روندها و نوآوری‌ها در فابریک
• 89. مهارت‌های مورد نیاز برای کار با فابریک
• 90. آموزش و توسعه مستمر
• 91. مطالعات موردی موفق با فابریک
• 92. پیاده‌سازی فابریک در سازمان
• 93. چالش‌های پیاده‌سازی
• 94. بهترین شیوه‌ها در فابریک
• 95. مدیریت پروژه‌های داده
• 96. ارزیابی اثربخشی راه‌حل‌های داده
• 97. ساخت یک راه‌حل کامل در فابریک
• 98. اتصال به منابع داده مختلف
• 99. یکپارچه‌سازی داده‌ها
• 100. آماده‌سازی داده برای تحلیل