سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای بر پاکسازی سریع و آسان داده‌ها با Trifacta

کتاب مقدمه‌ای بر پاکسازی سریع و آسان داده‌ها با Trifacta

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 مقدمه‌ای بر پاکسازی سریع و آسان داده‌ها با Trifacta

موضوع کلی: مدیریت و تحلیل داده‌ها

موضوع میانی: پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر اهمیت پاکسازی داده‌ها
  • 2. شناخت چالش‌های رایج در داده‌ها
  • 3. معرفی ابزار Trifacta برای پاکسازی داده
  • 4. مراحل کلی پاکسازی و آماده‌سازی داده
  • 5. درک ساختار داده‌ها در Trifacta
  • 6. انواع مختلف خطاها و ناسازگاری‌ها در داده‌ها
  • 7. شناسایی داده‌های پرت (Outliers)
  • 8. مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values)
  • 9. تکنیک‌های پر کردن مقادیر گمشده
  • 10. استانداردسازی فرمت داده‌ها
  • 11. یکپارچه‌سازی داده‌های از منابع مختلف
  • 12. قوانین و الگوهای پاکسازی داده
  • 13. ایجاد و مدیریت قوانین پاکسازی
  • 14. اعمال قوانین پاکسازی بر روی داده‌ها
  • 15. پیش‌نمایش نتایج پاکسازی
  • 16. بازبینی و اعتبارسنجی تغییرات اعمال شده
  • 17. تکنیک‌های تبدیل داده‌ها
  • 18. تغییر نوع داده‌ها
  • 19. ادغام ستون‌ها
  • 20. تقسیم ستون‌ها
  • 21. تغییر نام ستون‌ها
  • 22. حذف ستون‌های اضافی
  • 23. استانداردسازی متن (Case Conversion)
  • 24. حذف کاراکترهای اضافی
  • 25. جدا کردن داده‌ها بر اساس الگو
  • 26. ترکیب داده‌ها بر اساس الگو
  • 27. شناسایی و حذف داده‌های تکراری
  • 28. مدیریت داده‌های نامعتبر
  • 29. استفاده از توابع داخلی Trifacta
  • 30. ایجاد توابع سفارشی ساده
  • 31. کار با تاریخ و زمان
  • 32. استانداردسازی فرمت تاریخ
  • 33. تبدیل فرمت زمان
  • 34. محاسبه اختلاف زمانی
  • 35. شناسایی و اصلاح خطاهای منطقی
  • 36. اعتبارسنجی محدوده مقادیر
  • 37. اعتبارسنجی صحت داده‌ها
  • 38. مدیریت داده‌های نامفهوم
  • 39. استانداردسازی نام‌ها و آدرس‌ها
  • 40. پاکسازی داده‌های مکانی
  • 41. استفاده از داده‌های مرجع
  • 42. پیوند دادن داده‌ها (Data Linking)
  • 43. جبران داده‌های از دست رفته در پیوند
  • 44. مدیریت کیفیت داده‌ها در طول زمان
  • 45. پایش کیفیت داده‌ها
  • 46. گزارش‌گیری از کیفیت داده‌ها
  • 47. اشتراک‌گذاری نتایج پاکسازی
  • 48. ذخیره‌سازی داده‌های پاکسازی شده
  • 49. خروجی گرفتن از داده‌های پاکسازی شده
  • 50. فرمت‌های مختلف خروجی
  • 51. استفاده از Trifacta در گردش کار تحلیل داده
  • 52. ادغام Trifacta با ابزارهای BI
  • 53. خودکارسازی فرآیندهای پاکسازی
  • 54. مدیریت پروژه‌های پاکسازی داده
  • 55. مستندسازی فرآیندهای پاکسازی
  • 56. اصول طراحی داده‌های تمیز
  • 57. نکات پیشرفته در پاکسازی داده
  • 58. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
  • 59. ملاحظات امنیتی در پاکسازی داده
  • 60. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 61. استانداردهای حاکمیت داده
  • 62. مفاهیم اولیه تحلیل داده
  • 63. مراحل تحلیل داده
  • 64. انواع تحلیل داده
  • 65. بصری‌سازی داده‌ها
  • 66. اصول مصورسازی داده
  • 67. انواع نمودارها
  • 68. ابزارهای مصورسازی داده
  • 69. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده
  • 70. انواع مدل‌های داده
  • 71. طراحی پایگاه داده
  • 72. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 73. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 74. کاربرد یادگیری ماشین در کسب‌وکار
  • 75. مبانی آمار در تحلیل داده
  • 76. مفاهیم احتمال
  • 77. آزمون فرض آماری
  • 78. رگرسیون خطی
  • 79. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 80. شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 81. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 82. پردازش زبان طبیعی
  • 83. تحلیل احساسات
  • 84. استخراج اطلاعات
  • 85. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 86. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 87. الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 88. الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 89. قوانین وابستگی
  • 90. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (BI)
  • 91. معماری هوش تجاری
  • 92. ابزارهای هوش تجاری
  • 93. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI)
  • 94. مدیریت پروژه در تحلیل داده
  • 95. چرخه حیات پروژه تحلیل داده
  • 96. نقش تحلیلگر داده
  • 97. اخلاق در تحلیل داده
  • 98. مسئولیت‌پذیری در استفاده از داده
  • 99. آینده تحلیل داده
  • 100. روندهای نوظهور در تحلیل داده

📚 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.