فلش‌کارت‌های آموزشی استخراج و بصری‌سازی داده‌ها از پایگاه‌های ابری (مطابق با Select * From Cloud)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج و بصری‌سازی داده‌ها از پایگاه‌های ابری (مطابق با Select * From Cloud)

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: مدیریت و تحلیل داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدیریت داده در محیط ابری
• 2. آشنایی با پایگاه‌های داده ابری
• 3. انواع مدل‌های پایگاه داده ابری
• 4. معماری پایگاه‌های داده ابری
• 5. مبانی SQL برای پایگاه‌های داده ابری
• 6. کوئری‌نویسی پیشرفته در SQL
• 7. مفهوم NoSQL و پایگاه‌های داده غیررابطه‌ای
• 8. کاربرد پایگاه‌های داده NoSQL در صنعت
• 9. پایگاه‌های داده ستونی و موارد استفاده
• 10. پایگاه‌های داده کلید-مقدار
• 11. پایگاه‌های داده سند-گرا
• 12. پایگاه‌های داده گراف
• 13. همگام‌سازی داده‌ها در محیط ابری
• 14. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها
• 15. امنیت داده‌ها در پایگاه‌های ابری
• 16. رمزنگاری داده‌ها در پایگاه‌های ابری
• 17. مدیریت دسترسی و مجوزها
• 18. استانداردهای حاکمیت داده
• 19. اصول تحلیل داده‌ها
• 20. مراحل فرآیند تحلیل داده
• 21. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 22. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
• 23. تکنیک‌های ادغام داده‌ها
• 24. نمونه‌برداری از داده‌ها
• 25. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده‌ها
• 26. اهمیت بصری‌سازی داده‌ها
• 27. اصول طراحی بصری‌سازی‌های مؤثر
• 28. انواع نمودارها و کاربرد آن‌ها
• 29. نمودارهای میله‌ای و خطی
• 30. نمودارهای دایره‌ای و حلقوی
• 31. نمودارهای پراکندگی و حبابی
• 32. نمودارهای هیستوگرام و جعبه‌ای
• 33. نقشه‌ها و بصری‌سازی‌های جغرافیایی
• 34. بصری‌سازی داده‌های متنی
• 35. بصری‌سازی داده‌های شبکه‌ای
• 36. ابزارهای بصری‌سازی داده‌ها
• 37. آشنایی با ابزارهای متن‌باز
• 38. کار با کتابخانه‌های پایتون برای بصری‌سازی
• 39. بصری‌سازی با Matplotlib
• 40. بصری‌سازی با Seaborn
• 41. بصری‌سازی با Plotly
• 42. مقدمه‌ای بر ابزارهای تجاری
• 43. کار با Tableau (مبانی)
• 44. کار با Power BI (مبانی)
• 45. استخراج داده از APIهای ابری
• 46. مدیریت اتصالات API
• 47. پردازش پاسخ‌های API
• 48. استخراج داده از سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری
• 49. کار با Amazon S3
• 50. کار با Google Cloud Storage
• 51. کار با Azure Blob Storage
• 52. استخراج داده از پایگاه‌های داده ابری رابطه‌ای
• 53. اتصال به پایگاه‌های داده ابری
• 54. اجرای کوئری‌های استخراج
• 55. استخراج داده از پایگاه‌های داده ابری NoSQL
• 56. اتصال به پایگاه‌های داده NoSQL
• 57. اجرای کوئری‌های NoSQL
• 58. استخراج داده از سرویس‌های تحلیل ابری
• 59. کار با AWS Glue
• 60. کار با Google Dataflow
• 61. کار با Azure Data Factory
• 62. هوش تجاری در محیط ابری
• 63. مفاهیم انبار داده ابری
• 64. استخراج، تبدیل، بارگذاری (ETL) در ابر
• 65. طراحی داشبوردهای مدیریتی
• 66. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI)
• 67. تحلیل روند و پیش‌بینی
• 68. مدل‌سازی داده‌ها برای تحلیل
• 69. اصول مدل‌سازی ابعادی
• 70. مدل‌سازی ستاره‌ای و دانه‌برفی
• 71. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در تحلیل داده
• 72. کاربرد یادگیری ماشین در استخراج و بصری‌سازی
• 73. خوشه‌بندی داده‌ها
• 74. طبقه‌بندی داده‌ها
• 75. رگرسیون و پیش‌بینی مقادیر
• 76. اخلاق در تحلیل داده‌ها
• 77. حریم خصوصی داده‌ها
• 78. سوگیری در داده‌ها و الگوریتم‌ها
• 79. مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده
• 80. ملاحظات امنیتی در استخراج و بصری‌سازی
• 81. مقیاس‌پذیری راه‌حل‌های داده ابری
• 82. بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها
• 83. فشرده‌سازی داده‌ها
• 84. مدیریت هزینه‌های زیرساخت ابری
• 85. انتخاب ابزار مناسب برای تحلیل
• 86. استراتژی‌های نگهداری و به‌روزرسانی سیستم‌های داده
• 87. آینده تحلیل و بصری‌سازی داده‌های ابری
• 88. یادگیری مداوم در حوزه داده
• 89. کاربرد داده‌های حجیم (Big Data) در ابر
• 90. مقدمه‌ای بر معماری‌های داده مدرن
• 91. پردازش جریانی داده‌ها
• 92. تحلیل بلادرنگ داده‌ها
• 93. ارتباط بین داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار
• 94. مدیریت متاداده در محیط ابری
• 95. حاکمیت داده و انطباق با مقررات
• 96. اهمیت کیفیت داده‌ها در تصمیم‌گیری
• 97. تکنیک‌های اعتبارسنجی داده‌ها
• 98. اصول طراحی پایگاه‌های داده مقیاس‌پذیر
• 99. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت داده
• 100. تکنیک‌های کشف الگو در داده‌ها