سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیاده‌سازی راهکارهای تحلیل داده در Azure Synapse Analytics

کتاب پیاده‌سازی راهکارهای تحلیل داده در Azure Synapse Analytics

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 پیاده‌سازی راهکارهای تحلیل داده در Azure Synapse Analytics

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش تجاری

موضوع میانی: تحلیل داده با استفاده از پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش تجاری و تحلیل داده
  • 2. مفاهیم کلیدی در تحلیل داده
  • 3. معرفی پلتفرم‌های ابری برای تحلیل داده
  • 4. آشنایی با Azure Synapse Analytics
  • 5. معماری Azure Synapse Analytics
  • 6. مؤلفه‌های اصلی Azure Synapse Analytics
  • 7. انواع داده‌ها در تحلیل داده
  • 8. جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌ها
  • 9. مراحل پیش‌پردازش داده‌ها
  • 10. اهمیت کیفیت داده‌ها
  • 11. مفاهیم پایگاه داده رابطه‌ای
  • 12. طراحی پایگاه داده برای تحلیل
  • 13. مقدمه‌ای بر SQL Server
  • 14. استفاده از T-SQL برای تحلیل داده
  • 15. پرس‌وجوهای پیشرفته در T-SQL
  • 16. توابع پنجره‌ای در T-SQL
  • 17. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای T-SQL
  • 18. مقدمه‌ای بر پایگاه داده NoSQL
  • 19. انواع پایگاه داده NoSQL
  • 20. کاربرد پایگاه داده NoSQL در تحلیل داده
  • 21. معرفی Azure Data Lake Storage
  • 22. ذخیره‌سازی داده‌های حجیم در Azure
  • 23. امنیت در Azure Data Lake Storage
  • 24. مقدمه‌ای بر Azure Data Factory
  • 25. طراحی خطوط لوله داده (Pipelines)
  • 26. انتقال داده با Azure Data Factory
  • 27. تبدیل داده با Azure Data Factory
  • 28. زمان‌بندی خطوط لوله داده
  • 29. نظارت بر خطوط لوله داده
  • 30. مقدمه‌ای بر Azure Databricks
  • 31. معماری Apache Spark
  • 32. کاربرد Spark در تحلیل داده
  • 33. استفاده از Databricks برای پردازش داده
  • 34. نوشتن کد پایتون و اسکالا در Databricks
  • 35. کار با نوت‌بوک‌های Databricks
  • 36. مهندسی ویژگی در تحلیل داده
  • 37. تکنیک‌های مهندسی ویژگی
  • 38. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 39. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 40. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 41. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 42. مدیریت چرخه حیات مدل‌ها
  • 43. مقدمه‌ای بر تجسم داده‌ها
  • 44. اهمیت تجسم داده‌ها
  • 45. ابزارهای تجسم داده‌ها
  • 46. مقدمه‌ای بر Power BI
  • 47. اتصال Power BI به منابع داده
  • 48. ساخت داشبوردهای تعاملی در Power BI
  • 49. ایجاد گزارش‌های تحلیلی با Power BI
  • 50. به اشتراک‌گذاری گزارش‌ها در Power BI
  • 51. مقدمه‌ای بر Azure Analysis Services
  • 52. مدل‌سازی معنایی در Analysis Services
  • 53. کار با زبان DAX
  • 54. بهینه‌سازی مدل‌های Analysis Services
  • 55. مقدمه‌ای بر Azure Machine Learning
  • 56. ایجاد فضاهای کاری در Azure ML
  • 57. استفاده از Designer در Azure ML
  • 58. استفاده از SDK در Azure ML
  • 59. آموزش مدل‌های پیش‌بینی
  • 60. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 61. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 62. استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس
  • 63. مقدمه‌ای بر پردازش جریان داده (Streaming)
  • 64. مفاهیم پردازش رویداد
  • 65. استفاده از Azure Stream Analytics
  • 66. ساخت خطوط لوله پردازش جریان
  • 67. تجسم داده‌های جریانی
  • 68. مقدمه‌ای بر امنیت داده‌ها
  • 69. اصول امنیت در سیستم‌های ابری
  • 70. مدیریت دسترسی در Azure
  • 71. رمزنگاری داده‌ها
  • 72. ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها
  • 73. استانداردهای حاکمیت داده
  • 74. مقدمه‌ای بر DevOps برای تحلیل داده
  • 75. اصول CI/CD در تحلیل داده
  • 76. ابزارهای DevOps در Azure
  • 77. خودکارسازی استقرار راهکارها
  • 78. نظارت و مدیریت راهکارها
  • 79. مقدمه‌ای بر هوش تجاری در کسب‌وکار
  • 80. کاربرد هوش تجاری در تصمیم‌گیری
  • 81. چالش‌های پیاده‌سازی هوش تجاری
  • 82. مطالعات موردی موفق در هوش تجاری
  • 83. آینده هوش تجاری و تحلیل داده
  • 84. اصول داده‌کاوی
  • 85. تکنیک‌های خوشه‌بندی
  • 86. تکنیک‌های طبقه‌بندی
  • 87. قوانین انجمنی
  • 88. تحلیل سری‌های زمانی
  • 89. مدل‌سازی پیش‌بینانه
  • 90. مقدمه‌ای بر معماری داده مدرن
  • 91. انبار داده (Data Warehouse)
  • 92. دریاچه داده (Data Lake)
  • 93. دریاچه خانگی (Data Lakehouse)
  • 94. تفاوت انبار داده و دریاچه داده
  • 95. طراحی انبار داده
  • 96. طراحی دریاچه داده
  • 97. مقدمه‌ای بر Azure Synapse Link
  • 98. همگام‌سازی داده‌ها در زمان واقعی
  • 99. کاربرد Synapse Link با SQL Server
  • 100. کاربرد Synapse Link با Cosmos DB

📚 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.