کتاب تحلیل کلان‌داده با SQL: از مقدماتی تا پیشرفته با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل کلان‌داده با SQL: از مقدماتی تا پیشرفته

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم کامپیوتر

موضوع میانی: پایگاه داده و تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر کلان‌داده و اهمیت آن
• 2. مفاهیم پایه پایگاه داده رابطه‌ای
• 3. آشنایی با زبان SQL: دستورات اساسی
• 4. انتخاب داده‌ها با SELECT
• 5. فیلتر کردن داده‌ها با WHERE
• 6. مرتب‌سازی نتایج با ORDER BY
• 7. گروه‌بندی داده‌ها با GROUP BY
• 8. فیلتر کردن گروه‌ها با HAVING
• 9. پیوستن جداول با JOIN (INNER JOIN)
• 10. پیوستن جداول (LEFT JOIN)
• 11. پیوستن جداول (RIGHT JOIN)
• 12. پیوستن جداول (FULL OUTER JOIN)
• 13. استفاده از زیرپرس‌وجوها (Subqueries)
• 14. پرس‌وجوهای همبسته (Correlated Subqueries)
• 15. توابع تجمعی (Aggregate Functions)
• 16. توابع پنجره‌ای (Window Functions): مقدمه
• 17. توابع پنجره‌ای: رتبه‌بندی (Ranking)
• 18. توابع پنجره‌ای: توابع مبتنی بر فریم (Frame-based)
• 19. توابع پنجره‌ای: انباشت (Aggregation)
• 20. کار با داده‌های تاریخ و زمان در SQL
• 21. عملیات رشته‌ای در SQL
• 22. استفاده از Case Expressions
• 23. مدیریت خطاها در SQL
• 24. عملگرهای منطقی و مقایسه‌ای
• 25. ایجاد و مدیریت جداول (CREATE, ALTER, DROP)
• 26. عملیات درج، به‌روزرسانی و حذف داده‌ها (INSERT, UPDATE, DELETE)
• 27. شاخص‌گذاری (Indexing) برای بهینه‌سازی
• 28. انواع داده‌ها در SQL
• 29. نرمال‌سازی پایگاه داده
• 30. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های NoSQL
• 31. تفاوت پایگاه داده‌های رابطه‌ای و NoSQL
• 32. کاربرد NoSQL در تحلیل کلان‌داده
• 33. مقدمه‌ای بر Hadoop و اکوسیستم آن
• 34. مفاهیم HDFS (Hadoop Distributed File System)
• 35. آشنایی با MapReduce
• 36. مقدمه‌ای بر Spark برای پردازش کلان‌داده
• 37. Spark SQL: کار با داده‌های ساختاریافته
• 38. Spark Streaming: پردازش داده‌های جریانی
• 39. مقدمه‌ای بر ابزارهای BI (Business Intelligence)
• 40. کاربرد SQL در ابزارهای BI
• 41. مفاهیم انبار داده (Data Warehousing)
• 42. طراحی انبار داده
• 43. مقدمه‌ای بر مفاهیم OLAP
• 44. مکعب‌های OLAP و عملیات آن‌ها
• 45. مقدمه‌ای بر علم داده (Data Science)
• 46. مراحل تحلیل داده در علم داده
• 47. پیش‌پردازش داده‌ها
• 48. پاک‌سازی داده‌ها
• 49. مدل‌سازی داده‌ها
• 50. ارزیابی مدل‌ها
• 51. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 52. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
• 53. یادگیری نظارت‌نشده (Unsupervised Learning)
• 54. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های دسته‌بندی
• 55. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های رگرسیون
• 56. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی (Clustering)
• 57. کاربرد SQL در استخراج ویژگی (Feature Extraction)
• 58. آشنایی با زبان پایتون برای تحلیل داده
• 59. کتابخانه Pandas برای دستکاری داده
• 60. کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
• 61. کتابخانه Matplotlib برای بصری‌سازی داده
• 62. کتابخانه Seaborn برای بصری‌سازی پیشرفته
• 63. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
• 64. پیش‌بینی با استفاده از سری‌های زمانی
• 65. مقدمه‌ای بر تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 66. استخراج اطلاعات از شبکه‌های اجتماعی با SQL
• 67. کاربرد SQL در تحلیل متن (Text Analysis)
• 68. پردازش زبان طبیعی (NLP) مقدماتی
• 69. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 70. کاربرد SQL در تحلیل احساسات
• 71. مقدمه‌ای بر ابزارهای تحلیل کلان‌داده
• 72. انتخاب ابزار مناسب برای تحلیل کلان‌داده
• 73. امنیت در پایگاه داده‌ها و تحلیل کلان‌داده
• 74. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 75. مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 76. اصول اخلاقی در تحلیل داده
• 77. مدیریت پروژه‌های تحلیل کلان‌داده
• 78. استانداردهای کیفیت داده
• 79. مستندسازی در تحلیل کلان‌داده
• 80. ارتباط مؤثر نتایج تحلیل داده
• 81. بصری‌سازی پیشرفته با ابزارهای BI
• 82. داشبوردهای مدیریتی
• 83. تحلیل داده‌های مکانی (Spatial Data Analysis)
• 84. کاربرد SQL در داده‌های مکانی
• 85. مقدمه‌ای بر داده‌های گراف (Graph Data)
• 86. کاربرد SQL در داده‌های گراف
• 87. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 88. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل کلان‌داده
• 89. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی سیستم‌های کلان‌داده
• 90. آینده تحلیل کلان‌داده
• 91. مطالعات موردی در تحلیل کلان‌داده (صنعتی)
• 92. مطالعات موردی در تحلیل کلان‌داده (مالی)
• 93. مطالعات موردی در تحلیل کلان‌داده (بهداشتی)
• 94. مطالعات موردی در تحلیل کلان‌داده (دولتی)
• 95. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده SQL
• 96. تکنیک‌های پیشرفته پنجره‌ای در SQL
• 97. کاربرد SQL در پردازش داده‌های ناهمگن
• 98. مفاهیم داده‌های حجیم و متغیر (Big Data Characteristics)
• 99. نقش SQL در معماری کلان‌داده
• 100. استفاده از SQL برای کشف الگوهای پنهان

📚 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