کتاب تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از SQL: مبانی و کاربردها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از SQL: مبانی و کاربردها

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: پایگاه داده و تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علوم داده و تحلیل داده‌های حجیم
• 2. مبانی پایگاه داده رابطه‌ای
• 3. مفهوم جداول، ستون‌ها و ردیف‌ها در SQL
• 4. کلیدهای اصلی و کلیدهای خارجی
• 5. نرمال‌سازی پایگاه داده
• 6. مقدمه‌ای بر زبان SQL
• 7. دستور SELECT برای بازیابی داده‌ها
• 8. فیلتر کردن داده‌ها با WHERE
• 9. مرتب‌سازی نتایج با ORDER BY
• 10. محدود کردن تعداد نتایج با LIMIT
• 11. دستور INSERT برای افزودن داده‌ها
• 12. دستور UPDATE برای اصلاح داده‌ها
• 13. دستور DELETE برای حذف داده‌ها
• 14. عملیات JOIN برای ترکیب جداول
• 15. انواع مختلف JOIN (INNER, LEFT, RIGHT, FULL)
• 16. توابع تجمعی (SUM, AVG, COUNT, MAX, MIN)
• 17. گروه‌بندی داده‌ها با GROUP BY
• 18. فیلتر کردن گروه‌ها با HAVING
• 19. عملیات UNION و UNION ALL
• 20. توابع رشته‌ای در SQL
• 21. توابع عددی در SQL
• 22. توابع تاریخ و زمان در SQL
• 23. کاستن از پیچیدگی با Viewها
• 24. مقدمه‌ای بر شاخص‌گذاری (Indexing)
• 25. انواع شاخص‌ها و کاربرد آن‌ها
• 26. بهینه‌سازی کوئری‌های SQL
• 27. مقدمه‌ای بر داده‌های حجیم (Big Data)
• 28. چالش‌های داده‌های حجیم
• 29. تفاوت پایگاه داده سنتی و داده‌های حجیم
• 30. مقدمه‌ای بر Hadoop و اکوسیستم آن
• 31. مفهوم HDFS (Hadoop Distributed File System)
• 32. مفهوم MapReduce
• 33. مقدمه‌ای بر NoSQL
• 34. انواع پایگاه داده‌های NoSQL (کلید-مقدار، سندی، ستونی، گراف)
• 35. کاربرد پایگاه داده‌های NoSQL
• 36. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های حجیم
• 37. مراحل تحلیل داده (جمع‌آوری، پاکسازی، اکتشاف، مدل‌سازی، تفسیر)
• 38. پاکسازی داده‌ها (Data Cleaning)
• 39. شناسایی و مدیریت مقادیر گمشده
• 40. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
• 41. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی Python برای تحلیل داده
• 42. کتابخانه Pandas برای کار با داده‌ها
• 43. ساخت DataFrame با Pandas
• 44. عملیات پایه با DataFrame
• 45. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها در Pandas
• 46. توابع تجمعی در Pandas
• 47. ادغام و ترکیب DataFrameها
• 48. مقدمه‌ای بر مصورسازی داده‌ها (Data Visualization)
• 49. کتابخانه Matplotlib برای مصورسازی
• 50. ایجاد نمودارهای خطی
• 51. ایجاد نمودارهای میله‌ای
• 52. ایجاد نمودارهای دایره‌ای
• 53. ایجاد نمودارهای پراکندگی
• 54. کتابخانه Seaborn برای مصورسازی پیشرفته
• 55. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 56. یادگیری تحت نظارت (Supervised Learning)
• 57. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• 58. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی
• 59. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی (Classification)
• 60. الگوریتم K-نزدیکترین همسایه (K-NN)
• 61. الگوریتم درخت تصمیم (Decision Tree)
• 62. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی (Clustering)
• 63. الگوریتم K-Means
• 64. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 65. متریک‌های ارزیابی رگرسیون (MSE, R-squared)
• 66. متریک‌های ارزیابی طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall)
• 67. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
• 68. مفهوم روند (Trend)، فصلی بودن (Seasonality) و نویز (Noise)
• 69. مدل‌های ساده برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 70. مقدمه‌ای بر تحلیل متن (Text Analysis)
• 71. پردازش اولیه متن (Text Preprocessing)
• 72. شمارش کلمات و فراوانی آن‌ها
• 73. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 74. مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی (Spatial Data)
• 75. ذخیره‌سازی و پرس‌وجو از داده‌های مکانی
• 76. کاربردهای تحلیل داده‌های مکانی
• 77. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (Business Intelligence)
• 78. نقش SQL در هوش تجاری
• 79. ساخت داشبوردهای تحلیلی
• 80. مقدمه‌ای بر امنیت داده‌ها
• 81. اصول حفاظت از داده‌ها
• 82. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌ها
• 83. کاربرد تحلیل داده در صنایع مختلف
• 84. تحلیل داده در حوزه سلامت
• 85. تحلیل داده در حوزه مالی
• 86. تحلیل داده در حوزه بازاریابی
• 87. مقدمه‌ای بر مهندسی داده (Data Engineering)
• 88. نقش مهندس داده در چرخه حیات داده
• 89. ابزارهای مهندسی داده
• 90. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته SQL
• 91. توابع پنجره‌ای (Window Functions)
• 92. عبارات جدولی مشترک (Common Table Expressions - CTEs)
• 93. پرس‌وجوهای بازگشتی (Recursive Queries)
• 94. مقدمه‌ای بر پردازش موازی داده‌ها
• 95. مفاهیم پایگاه داده توزیع شده
• 96. کاربرد SQL در پایگاه داده‌های توزیع شده
• 97. آینده تحلیل داده‌های حجیم
• 98. روندهای نوظهور در علم داده
• 99. جمع‌بندی و مسیرهای پیش رو

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — زبان ساده و کاربردی
  
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها)
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

• این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
• توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
• دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
• برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
• اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs