دوره تحلیلگر داده با Power BI: از مبانی تا پیشرفته همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیلگر داده با Power BI: از مبانی تا پیشرفته

موضوع کلی: تحلیل داده و هوش تجاری

موضوع میانی: ابزارها و تکنیک‌های تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی تحلیل داده و هوش تجاری
• 2. نقش تحلیلگر داده در سازمان
• 3. مفاهیم کلیدی هوش تجاری
• 4. چرخه حیات تحلیل داده
• 5. انواع داده و منابع داده
• 6. مقدمه‌ای بر Power BI
• 7. نصب و راه‌اندازی Power BI Desktop
• 8. آشنایی با محیط کاربری Power BI
• 9. وارد کردن داده‌ها در Power BI
• 10. اتصال به منابع داده مختلف
• 11. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها
• 12. مفهوم مدل‌سازی داده
• 13. ایجاد روابط بین جداول
• 14. کار با Power Query Editor
• 15. تبدیل داده‌ها با Power Query
• 16. انواع عملیات در Power Query
• 17. مقدمه‌ای بر زبان DAX
• 18. توابع DAX پرکاربرد
• 19. محاسبات ستونی در DAX
• 20. محاسبات جدولی در DAX
• 21. ایجاد ستون‌های محاسباتی
• 22. ایجاد معیارهای محاسباتی
• 23. مفهوم Context در DAX
• 24. Row Context و Filter Context
• 25. توابل Time Intelligence در DAX
• 26. کاربرد CALCULATE در DAX
• 27. توابع Related و RelatedTable
• 28. کاربرد Filter و All
• 29. توابع Aggregation در DAX
• 30. تجسم داده‌ها در Power BI
• 31. انواع نمودارها و کاربرد آن‌ها
• 32. انتخاب بهترین نمودار برای داده
• 33. سفارشی‌سازی بصری‌سازی‌ها
• 34. کار با کارت‌ها و KPIها
• 35. استفاده از Matrix و Table
• 36. ایجاد Slicer و Filter
• 37. طراحی داشبوردهای تعاملی
• 38. مفاهیم گزارش‌گیری در Power BI
• 39. انتشار گزارش‌ها در سرویس Power BI
• 40. مدیریت مجموعه داده‌ها
• 41. برنامه‌ریزی به‌روزرسانی داده‌ها
• 42. ایجاد گزارش‌های موبایل
• 43. کار با Power BI Service
• 44. اشتراک‌گذاری گزارش‌ها و داشبوردها
• 45. امنیت در Power BI
• 46. مدیریت دسترسی‌ها
• 47. مفاهیم Row-Level Security
• 48. تحلیل داده‌های مکانی
• 49. تجسم داده‌های مکانی
• 50. کار با نقشه‌ها در Power BI
• 51. مقدمه‌ای بر تحلیل پیشرفته
• 52. تحلیل روند و پیش‌بینی
• 53. تحلیل خوشه‌ای
• 54. تحلیل عاملی
• 55. تحلیل رگرسیون
• 56. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 57. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده
• 58. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
• 59. تکنیک‌های داده‌کاوی
• 60. قوانین وابستگی
• 61. تحلیل سری زمانی
• 62. تحلیل احساسات
• 63. پردازش زبان طبیعی
• 64. مقدمه‌ای بر کلان داده
• 65. ابزارهای پردازش کلان داده
• 66. کاربرد Azure Synapse Analytics
• 67. کاربرد Azure Data Factory
• 68. مقدمه‌ای بر Data Lake
• 69. مفاهیم Data Governance
• 70. کیفیت داده‌ها
• 71. مدیریت داده‌های استاد
• 72. مدیریت کلان داده در سازمان
• 73. مدل‌سازی داده برای هوش تجاری
• 74. مفاهیم Data Warehouse
• 75. مفاهیم Data Mart
• 76. معماری هوش تجاری
• 77. استراتژی هوش تجاری
• 78. پیاده‌سازی هوش تجاری
• 79. مدیریت پروژه هوش تجاری
• 80. ارزیابی موفقیت هوش تجاری
• 81. آینده هوش تجاری
• 82. اخلاق در تحلیل داده
• 83. حریم خصوصی داده‌ها
• 84. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها
• 85. تحلیل داده در بخش مالی
• 86. تحلیل داده در بخش بازاریابی
• 87. تحلیل داده در بخش عملیات
• 88. تحلیل داده در بخش منابع انسانی
• 89. کاربرد Power BI برای مدیران
• 90. کاربرد Power BI برای تحلیلگران
• 91. کاربرد Power BI برای توسعه‌دهندگان
• 92. راهنمای عیب‌یابی در Power BI
• 93. بهترین شیوه‌ها در Power BI
• 94. نکات پیشرفته برای بهینه‌سازی
• 95. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی
• 96. رابطه هوش مصنوعی و هوش تجاری
• 97. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده
• 98. مبانی تحلیل داده‌های متنی
• 99. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 100. تحلیل داده‌های IoT