سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاوش در مخازن داده تحلیلی در Microsoft Fabric

کتاب کاوش در مخازن داده تحلیلی 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 کاوش در مخازن داده تحلیلی در Microsoft Fabric

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش تجاری

موضوع میانی: مدیریت و تحلیل داده در پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر Microsoft Fabric و مخازن داده
  • 2. معماری Microsoft Fabric
  • 3. مخازن داده در Fabric: Lakehouse
  • 4. مخازن داده در Fabric: Warehouse
  • 5. مخازن داده در Fabric: KQL Database
  • 6. مقایسه Lakehouse، Warehouse و KQL Database
  • 7. کاربردها و سناریوهای Lakehouse
  • 8. کاربردها و سناریوهای Warehouse
  • 9. کاربردها و سناریوهای KQL Database
  • 10. امنیت در مخازن داده Fabric
  • 11. مدیریت دسترسی در Lakehouse
  • 12. مدیریت دسترسی در Warehouse
  • 13. مدیریت دسترسی در KQL Database
  • 14. چارچوب‌های امنیتی در Fabric
  • 15. قوانین دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
  • 16. رمزگذاری داده‌ها در Fabric
  • 17. حفاظت از داده‌ها در Fabric
  • 18. پشتیبان‌گیری و بازیابی در Fabric
  • 19. انطباق با مقررات حفاظت از داده‌ها
  • 20. مفاهیم کلیدی تحلیل داده
  • 21. انواع داده‌ها و ساختارهای آن‌ها
  • 22. روش‌های جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده
  • 23. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 24. تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 25. تصویرسازی داده‌ها
  • 26. اصول هوش تجاری (BI)
  • 27. ابزارهای هوش تجاری در Fabric
  • 28. گزارش‌دهی در Fabric
  • 29. داشبوردهای تعاملی در Fabric
  • 30. تحلیل داده‌های بلادرنگ
  • 31. آشنایی با SQL Serverless در Fabric
  • 32. پرس‌وجو از Lakehouse با SQL Serverless
  • 33. پرس‌وجو از Warehouse با SQL Serverless
  • 34. پرس‌وجو از KQL Database با SQL Serverless
  • 35. کاربرد Python در تحلیل داده Fabric
  • 36. کاربرد Spark در Fabric
  • 37. مدیریت کتابخانه‌های Python و Spark
  • 38. تحلیل داده‌های جریانی با Spark Streaming
  • 39. پردازش داده‌های بزرگ در Fabric
  • 40. بهینه‌سازی عملکرد پرس‌وجوها
  • 41. مدیریت هزینه‌ها در Fabric
  • 42. مراقبت از منابع در Fabric
  • 43. نظارت بر عملکرد مخازن داده
  • 44. اصول مهندسی داده
  • 45. طراحی معماری داده
  • 46. مدیریت چرخه عمر داده
  • 47. انتقال داده‌ها به Fabric
  • 48. تبدیل داده‌ها (ETL/ELT)
  • 49. استفاده از Dataflows در Fabric
  • 50. ایجاد و مدیریت Data Pipelines
  • 51. اتصال به منابع داده خارجی
  • 52. حاکمیت داده در Fabric
  • 53. مدیریت ابرداده (Metadata)
  • 54. شناسایی و طبقه‌بندی داده‌ها
  • 55. مدیریت کیفیت داده
  • 56. نقش داده در تصمیم‌گیری سازمانی
  • 57. استراتژی‌های تحلیل داده
  • 58. مدل‌سازی داده برای تحلیل
  • 59. مبانی یادگیری ماشین
  • 60. کاربرد یادگیری ماشین در Fabric
  • 61. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 62. ارزیابی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 63. خدمات یادگیری ماشین در Fabric
  • 64. تحلیل پیش‌بینی‌کننده
  • 65. تحلیل توصیفی
  • 66. تحلیل تجویزی
  • 67. استفاده از Azure Machine Learning با Fabric
  • 68. امنیت و انطباق در یادگیری ماشین
  • 69. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده
  • 70. حریم خصوصی داده‌ها
  • 71. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 72. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 73. مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
  • 74. قوانین مالکیت فکری داده‌ها
  • 75. حفاظت از داده‌های حساس
  • 76. مدیریت ریسک در تحلیل داده
  • 77. برنامه‌ریزی برای پیاده‌سازی Fabric
  • 78. ارزیابی نیازهای کسب‌وکار
  • 79. انتخاب مخازن داده مناسب
  • 80. مهاجرت داده‌ها به Fabric
  • 81. آموزش تیم‌ها
  • 82. مدیریت تغییر
  • 83. اندازه‌گیری موفقیت پیاده‌سازی
  • 84. آینده تحلیل داده و Fabric
  • 85. روندهای نوظهور در هوش تجاری
  • 86. تحلیل داده‌های نسل بعدی
  • 87. نقش Fabric در تحول دیجیتال
  • 88. کاربرد Fabric در صنایع مختلف
  • 89. ملاحظات فنی استقرار
  • 90. ادغام با سایر ابزارها و پلتفرم‌ها
  • 91. بهینه‌سازی هزینه‌ها و عملکرد
  • 92. مقایسه Fabric با سایر پلتفرم‌ها
  • 93. چالش‌های رایج در پیاده‌سازی Fabric
  • 94. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
  • 95. نکات کلیدی برای موفقیت
  • 96. به‌روزرسانی‌ها و ویژگی‌های جدید Fabric
  • 97. بررسی موردی: پیاده‌سازی موفق Fabric
  • 98. درس‌های آموخته شده از پروژه‌ها
  • 99. اهمیت امنیت و انطباق در Fabric
  • 100. پتانسیل Fabric برای نوآوری

📚 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.