سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی و پیاده‌سازی انباره داده برای تصمیم‌گیری سازمانی

کتاب طراحی و پیاده‌سازی انباره داده برای تصمیم‌گیری سازمانی

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 طراحی و پیاده‌سازی انباره داده برای تصمیم‌گیری سازمانی

موضوع کلی: مهندسی داده و هوش تجاری

موضوع میانی: انبار داده و تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده و هوش تجاری
  • 2. مبانی هوش تجاری و کاربردهای آن
  • 3. نقش انبار داده در تصمیم‌گیری سازمانی
  • 4. معماری‌های رایج انبار داده
  • 5. مفهوم Data Mart و کاربردهای آن
  • 6. مراحل طراحی انبار داده
  • 7. فاز جمع‌آوری نیازمندی‌ها در طراحی انبار داده
  • 8. مدل‌سازی داده برای انبار داده: مفاهیم پایه
  • 9. مدل‌سازی ابعادی (Dimensional Modeling)
  • 10. مفهوم Fact Table و انواع آن
  • 11. مفهوم Dimension Table و انواع آن
  • 12. نرمال‌سازی و دنرمال‌سازی در انبار داده
  • 13. طراحی اسکیمای ستاره‌ای (Star Schema)
  • 14. طراحی اسکیمای برف‌دانه‌ای (Snowflake Schema)
  • 15. مقایسه اسکیمای ستاره‌ای و برف‌دانه‌ای
  • 16. مفهوم Slowly Changing Dimensions (SCD) و انواع آن
  • 17. پیاده‌سازی SCD Type 1
  • 18. پیاده‌سازی SCD Type 2
  • 19. پیاده‌سازی SCD Type 3
  • 20. مدیریت داده‌های تاریخی در انبار داده
  • 21. فرایندهای ETL (Extract, Transform, Load)
  • 22. استخراج داده (Extraction)
  • 23. تبدیل داده (Transformation)
  • 24. بارگذاری داده (Loading)
  • 25. ابزارهای رایج ETL
  • 26. طراحی فرایندهای ETL کارآمد
  • 27. مبانی کیفیت داده (Data Quality)
  • 28. اهمیت کیفیت داده در هوش تجاری
  • 29. روش‌های پاکسازی داده (Data Cleansing)
  • 30. اعتبارسنجی داده (Data Validation)
  • 31. نظارت بر کیفیت داده
  • 32. مفهوم Data Governance
  • 33. اصول Data Governance در سازمان
  • 34. نقش مدیران داده (Data Stewards)
  • 35. امنیت داده در انبار داده
  • 36. مدیریت دسترسی به داده‌ها
  • 37. رمزنگاری داده‌ها
  • 38. ملاحظات قانونی و شرعی در مدیریت داده
  • 39. مبانی تحلیل داده (Data Analysis)
  • 40. انواع تحلیل داده: توصیفی، تشخیصی، پیش‌بینانه، تجویزی
  • 41. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)
  • 42. طراحی داشبوردهای مدیریتی
  • 43. مبانی گزارش‌گیری (Reporting)
  • 44. ابزارهای گزارش‌گیری
  • 45. مفهوم OLAP (Online Analytical Processing)
  • 46. ساختارهای OLAP: مکعب‌ها (Cubes)
  • 47. عملیات OLAP: Slice, Dice, Drill Down, Roll Up
  • 48. مفهوم OLTP (Online Transaction Processing)
  • 49. تفاوت OLAP و OLTP
  • 50. مبانی انبارش داده‌های حجیم (Big Data Warehousing)
  • 51. معماری‌های Big Data برای انبار داده
  • 52. مفهوم Data Lake
  • 53. تفاوت Data Warehouse و Data Lake
  • 54. مبانی داده‌کاوی (Data Mining)
  • 55. الگوریتم‌های رایج داده‌کاوی
  • 56. کاربرد داده‌کاوی در تحلیل سازمانی
  • 57. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینانه
  • 58. رگرسیون خطی
  • 59. رگرسیون لجستیک
  • 60. درختان تصمیم (Decision Trees)
  • 61. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 62. شبکه‌های عصبی مقدماتی
  • 63. مبانی یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • 64. یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
  • 65. یادگیری نظارت‌نشده (Unsupervised Learning)
  • 66. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 67. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 68. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 69. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 70. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)
  • 71. کاربردهای هوش مصنوعی در کسب‌وکار
  • 72. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 73. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 74. مبانی بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 75. کاربرد بینایی ماشین در صنعت
  • 76. ملاحظات اخلاقی در هوش تجاری و هوش مصنوعی
  • 77. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوشمند
  • 78. حریم خصوصی داده‌ها در عصر هوش مصنوعی
  • 79. طراحی انبار داده برای حوزه‌های خاص
  • 80. انبار داده در حوزه مالی
  • 81. انبار داده در حوزه بازاریابی
  • 82. انبار داده در حوزه منابع انسانی
  • 83. انبار داده در حوزه عملیات
  • 84. مبانی داده‌کاوی در حوزه مالی
  • 85. مبانی داده‌کاوی در حوزه بازاریابی
  • 86. مبانی داده‌کاوی در حوزه سلامت
  • 87. مبانی داده‌کاوی در حوزه خرده‌فروشی
  • 88. پیاده‌سازی انبار داده در پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 89. استفاده از SQL در انبار داده
  • 90. بهینه‌سازی کوئری‌ها در انبار داده
  • 91. مقدمه‌ای بر پلتفرم‌های ابری برای انبار داده
  • 92. Amazon Redshift
  • 93. Google BigQuery
  • 94. Azure Synapse Analytics
  • 95. ملاحظات استقرار انبار داده در ابر
  • 96. مدیریت هزینه‌ها در انبارهای داده ابری
  • 97. آیندهٔ انبار داده و هوش تجاری
  • 98. روندهای نوظهور در تحلیل داده
  • 99. تأثیر هوش مصنوعی بر آیندهٔ کسب‌وکار
  • 100. نقش داده در تحول دیجیتال

📚 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.