کتاب صوتی طراحی و تحول داده‌های تحلیلی در Microsoft Fabric

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و تحول داده‌های تحلیلی در Microsoft Fabric

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش تجاری

موضوع میانی: مدیریت و تحلیل داده در محیط‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر Microsoft Fabric و اکوسیستم تحلیلی
• 2. مفاهیم کلیدی در هوش تجاری و تحلیل داده
• 3. معماری Microsoft Fabric: اجزا و قابلیت‌ها
• 4. مخازن داده در Fabric: Data Lakehouse و Data Warehouse
• 5. کار با ابزارهای Data Engineering در Fabric
• 6. کاوش و پاکسازی داده با ابزارهای Data Engineering
• 7. تبدیل و غنی‌سازی داده با استفاده از Spark
• 8. مقدمه‌ای بر Data Science در Fabric
• 9. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده با استفاده از ابزارهای Data Science
• 10. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در Fabric
• 11. استقرار و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین
• 12. مقدمه‌ای بر هوش تجاری با Power BI در Fabric
• 13. طراحی داشبوردهای تعاملی در Power BI
• 14. ایجاد گزارش‌های تحلیلی پیشرفته
• 15. مدیریت دسترسی و امنیت در Power BI
• 16. تحلیل داده‌های زمان واقعی در Fabric
• 17. یکپارچه‌سازی داده از منابع مختلف
• 18. روش‌های ETL و ELT در Fabric
• 19. اصول طراحی Data Lakehouse
• 20. ساختار و سازماندهی داده در Data Lakehouse
• 21. مدیریت متادیتای داده در Fabric
• 22. کیفیت داده و اعتبارسنجی در Fabric
• 23. مقدمه‌ای بر مدیریت داده‌های کلان (Big Data)
• 24. چالش‌های مدیریت داده در محیط‌های ابری
• 25. راهکارهای امنیتی در Microsoft Fabric
• 26. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در Fabric
• 27. مقررات و استانداردهای حفاظت از داده
• 28. مقدمه‌ای بر حاکمیت داده (Data Governance)
• 29. پیاده‌سازی حاکمیت داده در Fabric
• 30. مدیریت چرخه عمر داده
• 31. اصول طراحی Data Warehouse مدرن
• 32. بهینه‌سازی عملکرد در Data Warehouse
• 33. کار با ابزارهای Data Modeling در Fabric
• 34. طراحی مدل‌های داده‌ای چندبعدی
• 35. مقدمه‌ای بر تحلیل کاوشی (OLAP)
• 36. کار با ابزارهای OLAP در Fabric
• 37. تحلیل داده‌های مشتریان
• 38. تحلیل داده‌های فروش و بازاریابی
• 39. تحلیل داده‌های عملیاتی
• 40. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
• 41. کار با ابزارهای تحلیل سری‌های زمانی
• 42. پیش‌بینی روندها و الگوها
• 43. مقدمه‌ای بر تحلیل گراف
• 44. کار با ابزارهای تحلیل گراف
• 45. کشف روابط پیچیده در داده‌ها
• 46. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 47. کار با ابزارهای NLP در Fabric
• 48. تحلیل متن و استخراج اطلاعات
• 49. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)
• 50. کار با ابزارهای بینایی ماشین
• 51. تحلیل تصاویر و ویدئوها
• 52. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد
• 53. کار با ابزارهای هوش مصنوعی مولد
• 54. تولید محتوا با استفاده از هوش مصنوعی
• 55. کاربرد هوش تجاری در سازمان‌ها
• 56. مدیریت پروژه در پروژه‌های تحلیلی
• 57. تیم‌سازی و مهارت‌های مورد نیاز
• 58. ارزیابی و انتخاب ابزارهای تحلیلی
• 59. استراتژی‌های تحول داده
• 60. مقاومت در برابر تغییر و راهکارها
• 61. فرهنگ داده‌محور در سازمان
• 62. مقدمه‌ای بر اقتصاد داده
• 63. مدل‌های کسب‌وکار مبتنی بر داده
• 64. ارزش‌گذاری داده‌ها
• 65. مدیریت ریسک در پروژه‌های تحلیلی
• 66. نظارت و پایش عملکرد سیستم‌های تحلیلی
• 67. بهبود مستمر در فرآیندهای تحلیلی
• 68. آینده هوش تجاری و تحلیل داده
• 69. روندهای نوظهور در Fabric
• 70. یادگیری عمیق در تحلیل داده
• 71. شبکه‌های عصبی در Fabric
• 72. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
• 73. بینایی ماشین پیشرفته
• 74. هوش مصنوعی مولد پیشرفته
• 75. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف
• 76. تحلیل داده‌های سلامت
• 77. تحلیل داده‌های مالی
• 78. تحلیل داده‌های تولیدی
• 79. تحلیل داده‌های خرده‌فروشی
• 80. تحلیل داده‌های حمل‌ونقل
• 81. تحلیل داده‌های انرژی
• 82. تحلیل داده‌های دولتی
• 83. مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی
• 84. کار با ابزارهای داده‌های مکانی
• 85. تحلیل داده‌های مکانی در Fabric
• 86. مقدمه‌ای بر داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 87. کار با ابزارهای داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 88. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 89. مقدمه‌ای بر داده‌های اینترنت اشیاء (IoT)
• 90. کار با ابزارهای داده‌های IoT
• 91. تحلیل داده‌های IoT در Fabric
• 92. امنیت داده در محیط‌های IoT
• 93. حاکمیت داده در محیط‌های IoT
• 94. اخلاق در هوش مصنوعی و تحلیل داده
• 95. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 96. شفافیت در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 97. انصاف در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 98. تأثیر هوش مصنوعی بر جامعه
• 99. آینده کار در عصر هوش مصنوعی
• 100. آموزش و توسعه مهارت‌های آینده