سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب آمادگی جامع آزمون DP-700: مهندسی داده در Microsoft Fabric

کتاب آمادگی جامع آزمون DP-700: مهندسی داده در Microsoft Fabric

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آمادگی جامع آزمون DP-700: مهندسی داده در Microsoft Fabric

موضوع کلی: مهندسی داده و تحلیل در پلتفرم‌های ابری

موضوع میانی: پیاده‌سازی و مدیریت راه‌حل‌های مهندسی داده با Microsoft Fabric

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده در پلتفرم‌های ابری
  • 2. آشنایی با Microsoft Fabric و معماری آن
  • 3. اجزای کلیدی Microsoft Fabric
  • 4. نقش مهندس داده در اکوسیستم Fabric
  • 5. مفاهیم پایه‌ی انبار داده و دریاچه داده
  • 6. معماری Lakehouse در Microsoft Fabric
  • 7. کار با Data Warehousing در Fabric
  • 8. مخازن داده در Fabric: Data Lake و Data Warehouse
  • 9. انواع داده‌ها و فرمت‌های ذخیره‌سازی
  • 10. طراحی اسکیمای داده در Fabric
  • 11. مفاهیم ETL و ELT در مهندسی داده
  • 12. استفاده از Data Pipelines در Fabric
  • 13. طراحی و پیاده‌سازی جریان‌های داده (Data Flows)
  • 14. تبدیلات داده در Data Flows
  • 15. انتقال داده با استفاده از Data Factory
  • 16. مدیریت و زمان‌بندی Data Pipelines
  • 17. مقدمه‌ای بر مهندسی داده در زمان واقعی (Real-time)
  • 18. کار با Kusto Query Language (KQL)
  • 19. تحلیل داده با KQL
  • 20. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (BI) در Fabric
  • 21. کار با Power BI در Fabric
  • 22. طراحی گزارش‌ها و داشبوردهای BI
  • 23. مدل‌سازی داده برای Power BI
  • 24. استفاده از Synapse Data Explorer
  • 25. تحلیل سری‌های زمانی با KQL
  • 26. مقدمه‌ای بر مهندسی یادگیری ماشین (ML) در Fabric
  • 27. آموزش مدل‌های ML در Fabric
  • 28. استقرار مدل‌های ML در Fabric
  • 29. استفاده از Notebooks برای علم داده
  • 30. کار با Spark در Fabric
  • 31. برنامه‌نویسی با PySpark
  • 32. بهینه‌سازی عملکرد Spark Jobs
  • 33. مدیریت منابع در Fabric
  • 34. امنیت داده در Fabric
  • 35. کنترل دسترسی و احراز هویت
  • 36. حفاظت از داده‌ها و انطباق با مقررات
  • 37. مدیریت چرخه عمر داده
  • 38. پایش و نگهداری زیرساخت داده
  • 39. عیب‌یابی و رفع اشکال در Fabric
  • 40. بهینه‌سازی هزینه‌ها در Fabric
  • 41. مقدمه‌ای بر معماری‌های داده مدرن
  • 42. مقایسه Fabric با سایر پلتفرم‌های ابری
  • 43. کار با Git برای مدیریت کد
  • 44. مفاهیم DevOps در مهندسی داده
  • 45. خودکارسازی فرآیندهای مهندسی داده
  • 46. استفاده از Azure Data Lake Storage Gen2
  • 47. یکپارچه‌سازی Fabric با Azure Services
  • 48. مفاهیم Data Governance
  • 49. استانداردهای کیفیت داده
  • 50. مدیریت متادیتا
  • 51. استفاده از ابزارهای کاتالوگ داده
  • 52. پروژه‌های عملی مهندسی داده در Fabric
  • 53. سناریوهای رایج مهندسی داده
  • 54. طراحی راه‌حل برای تحلیل داده‌های حجیم
  • 55. پیاده‌سازی انبار داده برای گزارش‌دهی
  • 56. ساخت جریان داده برای پردازش دسته‌ای
  • 57. تحلیل داده‌های تراکنشی
  • 58. تحلیل داده‌های لاگ
  • 59. استفاده از Fabric برای اینترنت اشیا (IoT)
  • 60. مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی
  • 61. تحلیل داده‌های مکانی در Fabric
  • 62. مفاهیم داده‌های گراف
  • 63. تحلیل داده‌های گراف در Fabric
  • 64. امنیت داده در سطح ستون و ردیف
  • 65. مدیریت نسخه‌بندی داده
  • 66. مفاهیم Data Lineage
  • 67. پیاده‌سازی Data Lineage در Fabric
  • 68. کار با APIهای Fabric
  • 69. خودکارسازی وظایف مدیریتی
  • 70. مقدمه‌ای بر مهندسی داده برای هوش مصنوعی
  • 71. آماده‌سازی داده برای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 72. استفاده از Fabric برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 73. تحلیل احساسات با استفاده از Fabric
  • 74. کار با مدل‌های تشخیص تصویر در Fabric
  • 75. مفاهیم داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار
  • 76. استفاده از Dataflows Gen2
  • 77. مدیریت و مانیتورینگ Dataflows
  • 78. بهینه‌سازی Dataflows برای عملکرد
  • 79. مفاهیم Data Virtualization
  • 80. استفاده از Semantic Models در Power BI
  • 81. کار با DirectQuery و Import Mode
  • 82. طراحی مدل‌های داده بهینه برای Power BI
  • 83. مقدمه‌ای بر مفاهیم Cloud-Native Data Engineering
  • 84. معماری Microservices و داده
  • 85. مدیریت داده در محیط‌های چند ابری
  • 86. استراتژی‌های مهاجرت داده به Fabric
  • 87. برنامه‌ریزی برای پیاده‌سازی Fabric
  • 88. ارزیابی نیازهای کسب‌وکار
  • 89. طراحی معماری داده سازگار با Fabric
  • 90. انتخاب ابزارها و تکنولوژی‌های مناسب
  • 91. اجرای موفقیت‌آمیز پروژه‌های مهندسی داده
  • 92. آینده مهندسی داده در پلتفرم‌های ابری

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.