سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای بر تحلیل داده در Google Cloud BigQuery

کتاب مقدمه‌ای بر تحلیل داده در Google Cloud BigQuery

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 تحلیل داده در Google Cloud BigQuery

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و ارتباطات

موضوع میانی: پایگاه داده و تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر دنیای داده و تحلیل
  • 2. مفاهیم کلیدی در حوزه داده
  • 3. اهمیت تحلیل داده در کسب‌وکار
  • 4. معرفی پلتفرم‌های ابری برای تحلیل داده
  • 5. آشنایی با Google Cloud Platform (GCP)
  • 6. معرفی سرویس BigQuery
  • 7. معماری BigQuery و اجزای آن
  • 8. ذخیره‌سازی داده در BigQuery
  • 9. ساختار داده‌ای BigQuery: جداول و پارتیشن‌ها
  • 10. انواع داده در BigQuery
  • 11. مفاهیم ستون‌ها و ردیف‌ها
  • 12. بارگذاری داده در BigQuery (Load Jobs)
  • 13. انواع روش‌های بارگذاری داده
  • 14. بارگذاری از Cloud Storage
  • 15. بارگذاری از Google Drive
  • 16. بارگذاری از برنامه‌های کاربردی
  • 17. بارگذاری داده‌های جریانی (Streaming Inserts)
  • 18. پرس‌وجو (Query) در BigQuery
  • 19. زبان SQL استاندارد در BigQuery
  • 20. نوشتن پرس‌وجوهای ساده
  • 21. توابع و عملگرهای SQL
  • 22. فیلتر کردن و مرتب‌سازی داده‌ها
  • 23. گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها
  • 24. توابع تجمعی (Aggregate Functions)
  • 25. عملیات JOIN برای ترکیب جداول
  • 26. انواع JOIN در BigQuery
  • 27. استفاده از Subqueries
  • 28. پرس‌وجوهای تودرتو
  • 29. بهینه‌سازی پرس‌وجوها
  • 30. کاهش هزینه‌ها با بهینه‌سازی
  • 31. مدیریت هزینه‌ها در BigQuery
  • 32. بررسی هزینه‌های اجرا شده
  • 33. تنظیم محدودیت‌های بودجه
  • 34. مفاهیم کلیدی در تحلیل داده
  • 35. پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها
  • 36. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده
  • 37. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
  • 38. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 39. تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 40. نمودارها و تجسم داده‌ها
  • 41. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 42. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده
  • 43. معرفی BigQuery ML
  • 44. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با BigQuery ML
  • 45. رگرسیون خطی در BigQuery ML
  • 46. طبقه‌بندی در BigQuery ML
  • 47. خوشه‌بندی در BigQuery ML
  • 48. تحلیل سری‌های زمانی در BigQuery ML
  • 49. پیش‌بینی در BigQuery ML
  • 50. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 51. تنظیم پارامترهای مدل‌ها
  • 52. استفاده از مدل‌های آموزش‌دیده
  • 53. یکپارچه‌سازی BigQuery با ابزارهای دیگر GCP
  • 54. اتصال BigQuery به Looker Studio (Data Studio)
  • 55. ایجاد داشبوردهای مدیریتی
  • 56. تجسم داده با Looker Studio
  • 57. اتصال BigQuery به Vertex AI
  • 58. سرویس‌های پیشرفته تحلیل داده
  • 59. امنیت داده در BigQuery
  • 60. مدیریت دسترسی‌ها و مجوزها
  • 61. رمزنگاری داده‌ها در BigQuery
  • 62. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 63. ملاحظات قانونی و مقرراتی در تحلیل داده
  • 64. قوانین حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 65. استانداردهای حاکمیت داده
  • 66. پایش و ثبت رویدادها (Logging)
  • 67. ابزارهای مانیتورینگ BigQuery
  • 68. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها
  • 69. برنامه‌ریزی برای بازیابی فاجعه (DRP)
  • 70. کاربرد BigQuery در صنایع مختلف
  • 71. تحلیل داده در حوزه بازاریابی
  • 72. تحلیل داده در حوزه مالی
  • 73. تحلیل داده در حوزه سلامت
  • 74. تحلیل داده در حوزه خرده‌فروشی
  • 75. تحلیل داده در حوزه دولتی
  • 76. چالش‌های تحلیل داده در مقیاس بزرگ
  • 77. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
  • 78. آینده تحلیل داده و BigQuery
  • 79. تکنیک‌های پیشرفته تحلیل داده
  • 80. استفاده از داده‌های مکانی (Geospatial)
  • 81. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 82. پردازش زبان طبیعی (NLP) در BigQuery
  • 83. معرفی BigQuery GIS
  • 84. کاربرد BigQuery GIS
  • 85. تحلیل داده‌های جریانی در زمان واقعی
  • 86. یکپارچه‌سازی با Pub/Sub
  • 87. پردازش داده‌های جریانی با Dataflow
  • 88. مقدمه‌ای بر Data Warehousing
  • 89. مفاهیم Data Lake و Data Mart
  • 90. مقایسه BigQuery با سایر Data Warehouseها
  • 91. بهترین شیوه‌ها در طراحی BigQuery
  • 92. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
  • 93. مقدمه‌ای بر مهندسی داده
  • 94. نقش مهندس داده در BigQuery
  • 95. مستندسازی پروژه‌های تحلیل داده
  • 96. آموزش مداوم و توسعه مهارت‌ها
  • 97. منابع تکمیلی برای یادگیری BigQuery
  • 98. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
  • 99. پروژه‌های عملی با BigQuery
  • 100. توسعه مهارت در پرس‌وجوهای پیچیده

📚 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.