درباره دوره: امروزه دنیای اینترنت موجب به وجود آمدن حجم بسیار بالایی از داده‌ها شده است که ما آن را به‌عنوان کلان داده (big data) می‌شناسیم. این کلان داده‌ها نقش به سزایی در پیشروی صنایع مختلف دارند. دوره آموزش big data مکتب خونه با هدف آشنایی کاربران با این فنّاوری ارائه شده است و از اهمیت بسیار بالایی برخوردار است. در این دوره آموزش big data دانشجویان قرار است نحوه کار با داده‌های حجیم را بیاموزند و با تکنیک‌ها و آموزش‌های لازم وارد بازار کار شوند. دوره آموزش big data مکتب خونه به هدف آموزش فنّاوری کلان داده و آشنایی کاربران با ابزارهای مهم آن توسط محمدصادق دهقان تهیه و تدوین شده است. در این دوره آموزشی که در پنج ساعت محتوای ویدیویی ارائه خواهد شد، دانشجویان با جزئیات مهمی از big data و نحوه استفاده از آن‌ها با ابزارهایی مانند آپاچی هادوپ و آپاچی اسپارک آشنا خواهند شد. هدف این دوره آموزش مبانی Big Data و آشنایی مقدماتی با ابزارهای این حوزه هست. این ویدیوها بخشی از ارائه‌های دوره کارآموزی نیمبو هست که توسط شرکت سحاب پرداز برگزار شده و سرفصل‌های دوره شامل مباحث زیر است: دوره آموزش کلان داده مکتب خونه برای تمامی افرادی که به حوزه هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و کلان داده علاقه‌مند هستند توصیه می‌شود. با یادگیری مباحث کلان داده دانش کاربران از حوزه‌های مذکور بسیار بالا می‌رود و فرصت ورود به بازار برای آن‌ها فراهم می‌شود. اگر به فکر یادگیری مفاهیم کلان داده هستید این دوره آنلاین داده‌های حجیم را از دست ندهید. این یک دوره آموزشی از صفرتا صد بیگ دیتا نیست و شما در این دوره big data کار با ابزارهای مختلفی را یاد خواهید گرفت. از همین رو این دوره یک سری پیش‌نیاز دارد که بهتر است کاربر از قبل با آن‌ها آشنا باشد. برای یادگیری مفاهیم بالا می‌توانید از دوره‌های آموزش زبان برنامه‌نویسی پایتون مکتب خونه و دوره‌های مربوطه به sql server بهره ببرید. کلان داده (big data) به مجموعه داده‌های عظیم و پیچیده (اعم از ساختاریافته، نیمه ساختاریافته یا بدون ساختار) در علم داده اشاره دارد که به‌سرعت از منابع مختلف تولید و منتقل می‌شوند. کلان داده‌ها را می‌توان در قالب چالش‌های مدیریت داده توصیف کرد که به دلیل افزایش حجم، سرعت و تنوع داده‌ها با پایگاه‌های داده سنتی قابل‌حل نیستند. در حالی که تعاریف زیادی برای کلان داده وجود دارد، اما کلان داده با سه مفهوم زیر از داده‌های دیگر خودش را متمایز می‌کند. اگرچه کار روی داده‌های بزرگ می‌تواند طاقت‌فرسا باشد اما این مقدار داده انبوهی از اطلاعات را در اختیار متخصصان قرار می‌دهد تا از آن‌ها به نفع خود استفاده کنند. مجموعه‌های کلان داده را می‌توان برای استنباط الگوهایی در مورد منابع اصلی آن‌ها استخراج کرد و بینشی برای بهبود کارایی کسب‌وکار یا پیش‌بینی نتایج آینده کسب‌وکار ایجاد کرد. برخی از زمینه‌های قابل‌توجهی که داده‌های بزرگ مزایایی را ارائه می‌دهند عبارت‌اند از: در دوره آموزش big data ما با مزایای این نوع داده‌ها در عمل آشنا خواهیم شد و خواهیم توانست از آن‌ها به نفع خود استفاده کنیم. تجزیه‌وتحلیل داده‌های بزرگ به جمع‌آوری، پردازش، تمیز کردن و تجزیه‌وتحلیل مجموعه داده‌های بزرگ برای کمک به سازمان‌ها برای عملیاتی کردن کلان داده‌های خود اشاره دارد. در دوره آموزش big data نحوه کار کلان داده‌ها به‌صورت عملی توضیح داده می‌شود اما در اینجا به‌صورت مختصر این فرایند را توضیح می‌دهیم. جمع‌آوری داده‌ها برای هر سازمانی متفاوت به نظر می‌رسد. با فناوری امروزی، سازمان‌ها می‌توانند داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را از منابع مختلف جمع‌آوری کنند. از ذخیره‌سازی ابری گرفته تا برنامه‌های کاربردی تلفن همراه گرفته تا حسگرهای اینترنت اشیا در فروشگاه و سایر موارد دیگری که با دیتا سروکار دارند. هنگامی‌که داده‌ها جمع‌آوری و ذخیره می‌شوند، باید به‌درستی سازمان‌دهی شوند تا نتایج دقیقی در پرس‌وجوهای تحلیلی به دست آید، به‌خصوص زمانی که داده بزرگ و بدون ساختار باشد. از آنجاکه داده‌های موجود به‌طور تصاعدی در حال رشد است و پردازش داده‌ها را به چالشی برای سازمان‌ها تبدیل می‌کند نوع پردازش فرق خواهد کرد. یکی از گزینه‌های پردازش، پردازش دسته‌ای است که در طول زمان به بلوک‌های بزرگ داده نگاه می‌کند و معمولاً توسط سیستم‌های توزیع شده انجام می‌شود. پردازش دسته‌ای زمانی مفید است که بین جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها زمان بیشتری وجود داشته باشد. پردازش دیگر در کلان داده، از نوع جریانی است. پردازش جریانی به یک‌باره به دسته‌های کوچکی از داده‌ها نگاه کرده و زمان تاخیر بین جمع‌آوری و تجزیه‌وتحلیل را برای تصمیم‌گیری سریع‌تر کوتاه می‌کند. پردازش جریانی پیچیده‌تر و اغلب گران‌تر است. داده‌های بزرگ یا کوچک برای بهبود کیفیت داده‌ها و گرفتن نتایج قوی‌تر نیاز به تمیز کردن دارند. همه داده‌ها باید به‌درستی قالب‌بندی شوند و هر گونه داده تکراری یا نامربوط باید حذف یا حساب شود. داده‌های پرت می‌توانند مبهم و گمراه کننده باشند و بینش‌های ناقصی ایجاد کنند. تبدیل کلان داده به حالت قابل‌استفاده زمان‌بر است. پس از آماده شدن، فرآیندهای تجزیه‌وتحلیل پیشرفته می‌توانند داده‌های بزرگ را به بینش‌های بزرگ تبدیل کنند. برخی از این روش‌های تجزیه‌وتحلیل کلان داده عبارت‌اند از: تنوع داده‌های بزرگ آن را ذاتاً پیچیده می‌کند و در نتیجه نیاز به دستگاه‌هایی است که قادر به پردازش تفاوت‌های ساختاری و معنایی مختلف آن هستند. داده‌های بزرگ به پایگاه‌ داده‌های تخصصی NoSQL نیاز دارند که می‌توانند داده‌ها را به‌گونه‌ای ذخیره کنند که نیازی به پیروی دقیق از یک مدل خاص نداشته باشد. این انعطاف‌پذیری لازم را برای تجزیه‌وتحلیل منسجم منابع اطلاعاتی به‌ظاهر متفاوت فراهم می‌کند تا دیدی جامع از آنچه اتفاق می‌افتد، نحوه عمل و زمان عمل به دست آورید. هنگام جمع‌آوری، پردازش و تجزیه‌وتحلیل کلان داده‌ها، اغلب به‌عنوان داده‌های عملیاتی یا تحلیلی طبقه‌بندی می‌شوند و بر این اساس ذخیره می‌شوند. سیستم‌های عملیاتی دسته‌های بزرگی از داده‌ها را در چندین سرور ارائه می‌کنند و شامل ورودی‌هایی مانند موجودی، داده‌های مشتری و خرید می‌شوند. سیستم‌های تحلیلی پیچیده‌تر از همتایان عملیاتی خود هستند و می‌توانند تجزیه‌وتحلیل داده‌های پیچیده را مدیریت کرده و بینش تصمیم‌گیری را برای کسب‌وکارها فراهم کنند. این سیستم‌ها اغلب در فرآیندها و زیرساخت‌های موجود برای به حداکثر رساندن جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها ادغام می‌شوند. صرف‌نظر از اینکه داده چگونه طبقه‌بندی می‌شود، داده‌ها همه‌جا هستند. تلفن‌ها، کارت‌های اعتباری، برنامه‌های کاربردی نرم‌افزاری، وسایل نقلیه، سوابق، وب‌سایت‌ها و غیره در دنیای ما قادر به انتقال حجم وسیعی از داده‌ها هستند و این اطلاعات فوق‌العاده ارزشمند است. تجزیه‌وتحلیل داده‌های بزرگ تقریباً در هر صنعتی برای شناسایی الگوها و روندها، پاسخ به سؤالات، به دست آوردن بینش در مورد مشتریان و مقابله با مشکلات پیچیده استفاده می‌شود. شرکت‌ها و سازمان‌ها از اطلاعات به دلایل متعددی مانند رشد کسب‌وکار خود، درک تصمیمات مشتری، افزایش تحقیقات، انجام پیش‌بینی‌ها و هدف قرار دادن مخاطبان کلیدی برای تبلیغات استفاده می‌کنند. در دوره آموزش big data نحوه استفاده از این فن‌آوری در قالب مثال‌های متعدد موردبررسی قرار خواهد گرفت. در اینجا چند نمونه از صنایعی که انقلاب کلان داده در حال حاضر در حال انجام است آورده شده است: صنایع مالی و بیمه از داده‌های بزرگ و تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی‌کننده برای کشف تقلب، ارزیابی ریسک، رتبه‌بندی اعتبار، خدمات کارگزاری و غیره استفاده می‌کنند. مؤسسات مالی همچنین از داده‌های بزرگ برای تقویت تلاش‌های امنیت سایبری خود و شخصی‌سازی تصمیمات مالی برای مشتریان استفاده می‌کنند. بیمارستان‌ها، محققان و شرکت‌های داروسازی راه‌حل‌های کلان داده را برای بهبود و پیشرفت مراقبت‌های بهداشتی اتخاذ می‌کنند. با دسترسی به حجم وسیعی از داده‌های بیماران و جمعیت، مراقبت‌های بهداشتی درمان‌ها را بهبود می‌بخشد، تحقیقات مؤثرتری در مورد بیماری‌هایی مانند سرطان و آلزایمر انجام می‌دهد، داروهای جدید تولید می‌کند و بینش‌های مهمی در مورد الگوهای سلامت جمعیت به دست می‌آورد. اگر تا به حال از Netflix ،Hulu یا هر سرویس پخش ویدیوی دیگری استفاده کرده‌اید که توصیه‌هایی را ارائه می‌دهد، شما با کاربرد کلان داده سر سرگرمی روبه‌رو بوده‌اید. شرکت‌های رسانه‌ای، عادت‌های خواندن، تماشا و گوش دادن کاربران را تجزیه‌وتحلیل می‌کنند تا تجربیات فردی ایجاد کنند. نتفلیکس حتی از مجموعه داده‌های گرافیکی، عناوین و رنگ‌ها برای تصمیم‌گیری در مورد ترجیحات مشتری استفاده می‌کند. از بذرهای مهندسی گرفته تا پیش‌بینی عملکرد محصول با دقت شگفت‌انگیز، داده‌های بزرگ و اتوماسیون به‌سرعت صنعت کشاورزی را بهبود می‌بخشد. با هجوم داده‌ها در دو دهه اخیر، اطلاعات در بسیاری از کشورها بیشتر از مواد غذایی است و محققان و دانشمندان را به استفاده از داده‌های بزرگ برای مقابله با گرسنگی و سوءتغذیه سوق داده است. همراه با حوزه‌های بالا، تجزیه‌وتحلیل داده‌های بزرگ تقریباً در هر صنعتی به‌صورت گسترده استفاده می‌شود تا نحوه عملکرد کسب‌وکارها در مقیاس مدرن را تغییر دهد. همچنین می‌توانید کاربرد داده‌های بزرگ را در زمینه‌های تبلیغات و بازاریابی، تجارت، تجارت الکترونیک و خرده‌فروشی، آموزش، فناوری اینترنت اشیا، سیستم‌های کنترلی، ورزش و سایر موارد پیدا کنید. درک کلان داده به معنای انجام برخی تحلیل‌های سنگین بوده و اینجا جایی است که ابزارهای کلان داده وارد می‌شوند. ابزارهای کلان داده می‌توانند بر مجموعه‌های کلان داده نظارت کنند و الگوها را در مقیاس توزیع‌شده و در زمان واقعی شناسایی کرده و در زمان، پول و صرفه‌جویی زیادی صرفه‌جویی کنند. در دوره آموزش big data مکتب خونه ما با مهم‌ترین این ابزارهای big data آشنا خواهیم شد و نحوه کار با آن‌ها را خواهیم آموخت. در اینجا تعداد انگشت‌شماری از ابزارهای کلان داده محبوب آورده شده است که امروزه در صنایع مورداستفاده قرار می‌گیرند. کتابخانه نرم‌افزار Apache Hadoop، یک چارچوب پرکاربرد منبع باز داده‌های بزرگ، امکان پردازش توزیع‌شده مجموعه‌های داده بزرگ را در عملیات‌های تحقیقاتی و تولیدی فراهم می‌کند و از شیوه توابع map reduce بهره می‌برد. Apache Hadoop برای استفاده در هزاران سرور محاسباتی مقیاس‌پذیر است و از معماری‌های Advanced RISC Machine (ARM) و زمان اجرا جاوا 11 پشتیبانی می‌کند. در دوره آموزش big data کار با این ابزار و نحوه استفاده از آن پوشش داده‌شده است. آپاچی Spark یک موتور تجزیه‌وتحلیل منبع باز است که برای پردازش مجموعه داده‌های مقیاس بزرگ در ماشین‌ها یا خوشه‌های تک گره استفاده می‌شود. این نرم‌افزار پردازش مقیاس‌پذیر و یکپارچه را ارائه می‌دهد که قادر به اجرای مهندسی داده، علم داده و عملیات یادگیری ماشین در جاوا، پایتون، R، اسکالا یا  sql server است. در دوره آموزش big data نحوه کار با آپاچی اسپارک به‌عنوان یک ابزار مهم کلان داده آموزش داده خواهد شد. سیستم محاسباتی منبع باز Apache Storm که قادر به پردازش بیش از یک میلیون تاپل در ثانیه در هر گره است، در پردازش داده‌های توزیع شده و بدون ساختار در زمان واقعی تخصص دارد. Apache Storm قادر به ادغام با فن‌آوری‌های از پیش موجود صف‌بندی و پایگاه داده است و همچنین می‌تواند با هر زبان برنامه‌نویسی استفاده شود. مجموعه MongoDB Atlas با طرحی انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر، بانک‌های اطلاعاتی چند ابری را فراهم می‌کند که می‌تواند مقادیر زیادی از داده‌های توزیع‌شده را ذخیره، پرس‌وجو و تجزیه‌وتحلیل کند. این نرم‌افزار توزیع داده‌ها را در AWS، Azure و Google Cloud و همچنین رمزگذاری داده‌ها با مدیریت کامل، تجزیه‌وتحلیل پیشرفته و دریاچه‌های داده را ارائه می‌دهد. آپاچی کاساندرا یک پایگاه داده منبع باز است که برای مدیریت داده‌های توزیع شده در چندین مرکز داده و محیط‌های ابری ترکیبی طراحی‌شده است. Apache Cassandra مقاوم در برابر خطا و مقیاس‌پذیر، قابلیت‌های پارتیشن‌بندی، تکرار و تنظیم سازگاری را برای مجموعه داده‌های ساختاریافته یا بدون ساختار در مقیاس بزرگ فراهم می‌کند. اگر به فکر یادگیری مفاهیم کلان داده یا بیگ دیتا هستید و دوست دارید در این صنعت به‌روز باشید و به‌روز بمانید، هم‌اکنون با ثبت‌نام در دوره آموزش بیگ دیتا اولین و مهم‌ترین قدم خود را در این زمینه بردارید. آشنایی با Hadoop: 1 - آشنایی با Hadoop آشنایی با HBase و کاربرد‌های آن: 1 - آشنایی با HBase و کاربرد های آن

درباره دوره: آپاچی کافکا یک پلتفرم توزیع‌شده برای استریم داده‌ها است که به سرعت به یکی از محبوب‌ترین فناوری‌های کلان داده تبدیل شده است. کافکا به سازمان‌ها کمک می‌کند تا داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری کنند، آنها را پردازش کنند و به سرعت به آنها دسترسی داشته باشند. این دوره آموزشی به شما کمک می‌کند تا مفاهیم و کاربردهای کافکا را به‌طور کامل بیاموزید. معرفی کافکا: 1 - آپاچی کافکا در 5 دقیقه 2 - اهداف دوره 3 - درباره مدرس تئوری کافکا: 1 - تاپیک‌ها، پارتیشن‌ها و آفست‌ها 2 - Producers و کلیدهای پیام 3 - Consumers و سریال‌زدایی 4 - گروه‌ها و آفست‌های Consumers 5 - بروکرها و تاپیک‌ها 6 - Topic Replication 7 - تایید Producer و ماندگاری تاپیک 8 - Zookeeper 9 - پروتکل‌های KRaft در کافکا - حذف Zookeeper 10 - خلاصه تئوری راه‌اندازی کافکا: 1 - شروع کافکا و ترتیب سخنرانی‌ها 2 - راه‌اندازی کافکا با Conduktor - مالتی پلتفرم 3 - Mac OS X - دانلود و راه‌اندازی کافکا در Path 4 - Mac OS X - راه‌اندازی Zookeeper و کافکا 5 - Mac OS X - استفاده از brew 6 - لینوکس - دانلود کافکا و راه‌اندازی Path 7 - لینوکس - راه‌اندازی Zookeeper و کافکا 8 - Windows WSL2 - دانلود کافکا و راه‌اندازی Path 9 - Windows WSL2 - راه‌اندازی Zookeeper و کافکا 10 - Windows WSL2 - برطرف کردن مشکلات 11 - Windows non-WSL2 - راه‌اندازی Zookeeper و کافکا راه‌اندازی کافکا بدون Zookeeper: 1 - Mac OS X - راه‌اندازی کافکا در KRaft mode 2 - لینوکس - راه‌اندازی کافکا در KRaft mode 3 - Windows WSL2 - راه‌اندازی کافکا KRaft mode راهنمای CLI (رابط خط فرمان): 1 - معرفی CLI 2 - تاپیک‌های کافکا CLI 3 - Kafka Console Producer CLI 4 - Kfaka Console Consumer CLI 5 - Kafka Consumer در گروه 6 - Kafka Consumer Groups CLI 7 - ریست کردن آفست‌ها رابط کاربری کافکا: 1 - Conduktor - دمو راهنمای برنامه‌نویسی جاوا در کافکا: 1 - لیست کافکا در SDK 2 - ایجاد پروژه کافکا 3 - Producer جاوا 4 - Java Producer Callbacks 5 - Producer جاوا با کلیدها 6 - Consumer جاوا 7 - Consumer جاوا - خاموش شدن مطبوع 8 - Consumer جاوا در گروه Consumer 9 - Cooperative Rebalance افزایشی Consumer جاوا و عضویت گروه Static 10 - Java Consumer Incremental Cooperative Rebalance - تمرین 11 - رفتار کامیت آفست خودکار Consumer جاوا 12 - برنامه‌نویسی - آموزش‌های پیشرفته پروژه‌های واقعی کافکا: 1 - بررسی پروژه‌های واقعی کافکا Producer کافکا ویکی مدیا و پیکربندی پیشرفته Producer: 1 - راه‌اندازی پروژه Producer ویکی مدیا 2 - پیاده‌سازی پروژه Producer ویکی مدیا 3 - اجرای Producer ویکی مدیا 4 - Producer ویکی مدیا - معرفی پیکربندی Producer 5 - بررسی عمیق تاییدات Producer 6 - تلاش‌های Producer 7 - تنظیمات ایمن Produce کافکا 8 - Producer ویکی مدیا - پیاده‌سازی ایمن Producer 9 - فشرده‌سازی پیام کافکا 10 - تنظیمات linger.ms و batch.size در Producer 11 - Producer ویکی مدیا - پیاده‌سازی توان عملیاتی بالا 12 - پارتیشنر پیشفرض Producer و پارتیشنر Sticky 13 - پیشرفته - max.block.ms و buffer.memory OpenSearch Consumer و پیکربندی‌های پیشرفته Consumer: 1 - OpenSearch Consumer - بررسی پروژه 2 - OpenSearch Consumer - راه‌اندازی پروژه 3 - راه‌اندازی OpenSearch در داکر 4 - راه‌اندازی OpenSearch در کلود 5 - راهنمای OpenSearch 6 - پیاده‌سازی OpenSearch Consumer - بخش اول 7 - پیاده‌سازی OpenSearch Consumer - بخش دوم 8 - سمنتیک‌های تحویل Consumer 9 - پیاده‌سازی OpenSearch Consumer (Idempotence)- بخش سوم 10 - استراتژی‌های کامیت آفست‌های Consumer 11 - پیاده‌سازی OpenSearch Consumer (سمنتیک‌های تحویل)- بخش چهارم 12 - پیاده‌سازی OpenSearch Consumer (دسته‌بندی داده)- بخش پنجم 13 - رفتار ریست آفست Consumer 14 - پیاده‌سازی OpenSearch Consumer (نمایش مجدد داده)- بخش ششم 15 - Consumer Internal Threads 16 - واکشی Consumer Replica - معرفی Rack Awareness APIهای توسعه‌یافته کافکا برای توسعه‌دهندگان: 1 - APIهای توسعه یافته کافکا - بررسی 2 - معرفی Kafka Connect 3 - بخش عملی Kafka Connect Wikimedia و ElasticSearch 4 - معرفی Kafka Streams 5 - بخش عملی Kafka Streams 6 - معرفی Kafka Schema Registry 7 - بخش عملی Kafka Schema Registry 8 - از چه Kafka APIای باید استفاد کنم؟ بینش‌های دنیای واقعی و مطالعات موردی (Big Data و Fast Data): 1 - انتخاب تعداد پارتیشن و فاکتور Replication 2 - کنوانسیون نام‌گذاری تاپیک‌های کافکا 3 - مطالعه موردی - MovieFlix 4 - مطالعه موردی - GetTaxi 5 - مطالعه موردی - MySocialMedia 6 - مطالعه موردی - MyBank 7 - مطالعه موردی - هضم کلان داده‌ها 8 - مطالعه موردی - لاگ کردن و تجمیع متریک‌ها کافکا در سازمان برای مدیران: 1 - بررسی معماری سطح بالا برای راه‌اندازی کلاستر کافکا 2 - نظارت و عملیات کافکا 3 - امنیت کافکا 4 - مالتی کلاستر و MirrorMaker کافکا 5 - Listenerهای تبلیغاتی: کافکا کلاینت و پروتکل ارتباطی سرور پیکربندی‌های پیشرفته تاپیک‌ها: 1 - تغییر پیکربندی تاپیک 2 - سگمنت‌ها و ایندکس‌ها 3 - سیاست‌های پاکسازی لاگ 4 - حذف پاکسازی لاگ 5 - تئوری تراکم لاگ 6 - تمرین تراکم لاگ 7 - Unclean Leader Election 8 - پیام‌های بزرگ در کافکا گام‌های بعدی: 1 - موضوع بعدی 2 - تشکر

درباره دوره: پایگاه داده‌ها (دادگان یا بانک اطّلاعاتی) به مجموعه‌ای از اطّلاعات با ساختار منظم و سامانمند گفته می‌شود. پایگاه‌های داده‌ها معمولاً در قالبی که برای دستگاه‌ها و رایانه‌ها قابل خواندن و دسترسی باشد ذخیره می‌شوند. البته چنین شیوه ذخیره‌سازی اطلاعات تنها روش موجود نیست و شیوه‌های دیگری مانند ذخیره‌سازی ساده در پرونده‌ها نیز استفاده می‌گردد. آنچه ذخیره‌سازی داده‌ها در پایگاه‌های داده‌ها را مؤثر می‌سازد وجود یک ساختار مفهومی برای ذخیره‌سازی و روابط بین داده‌ها است. پایگاه داده در اصل مجموعه‌ای سازمان یافته از اطلاعات است.این واژه از دانش رایانه سرچشمه می‌گیرد، اما کاربرد وسیع و عمومی نیز دارد، این وسعت به اندازه‌ای است که مرکز اروپایی پایگاه داده (که تعاریف خردمندانه‌ای برای پایگاه داده ایجاد می‌کند) شامل تعاریف غیر الکترونیکی برای پایگاه داده می‌باشد. در این نوشتار به کاربردهای تکنیکی برای این اصطلاح محدود می‌شود. یک تعریف ممکن این است که: پایگاه داده مجموعه‌ای از رکوردهای ذخیره شده در رایانه با یک روش سیستماتیک (اصولی) مثل یک برنامه رایانه‌ای است که می‌تواند به سؤالات کاربر پاسخ دهد. برای ذخیره و بازیابی بهتر، هر رکورد معمولاً به صورت مجموعه‌ای از اجزای داده‌ای یا رویدادها سازماندهی می‌گردد. بخش‌های بازیابی شده در هر پرسش به اطلاعاتی تبدیل می‌شود که برای اتخاذ یک تصمیم کاربرد دارد. برنامه رایانه‌ای که برای مدیریت و پرسش و پاسخ بین پایگاه‌های داده‌ای استفاده می‌شود را مدیر سیستم پایگاه داده‌ای یا به‌اختصار (DBMS) می‌نامیم. خصوصیات و طراحی سیستم‌های پایگاه داده‌ای در علم اطلاعات مطالعه می‌شود. برای یادگیری بیشتر در این زمینه می‌توانید، دوره‌های آموزش پایگاه داده را مشاهده کنید. فیلم های آموزشی: 1 - جلسه اول - مقدمه 2 - جلسه دوم - مقدمه 3 - جلسه سوم - ادامه مقدمه 4 - جلسه چهارم - مدل سازی معنایی داده ها 5 - جلسه پنجم - ادامه مدل سازی معنایی داده ها 6 - جلسه ششم - ادامه مدل سازی معنایی داده ها 7 - جلسه هفتم - ادامه مدل سازی معنایی داده ها 8 - جلسه هشتم - جمع بندی مدلسازی داده ، مبانی طراحی منطقی 9 - جلسه نهم - ادامه طراحی منطقی 10 - جلسه دهم - ادامه طراحی منطقی ، مقدمات پیاده سازی و SQL 11 - جلسه یازدهم - ادامه مقدمات پیاده سازی و SQL 12 - جلسه دوازدهم - ادامه مقدمات پیاده سازی و SQL 13 - جلسه سیزدهم - معماری پایگاه داده 14 - جلسه چهاردهم - ادامه معماری پایگاه داده 15 - جلسه پانزدهم - ادامه معماری پایگاه داده ، مقدمه ای بر مدل داده رابطه ای 16 - جلسه شانزدهم - ادامه مدل داده رابطه ای 17 - جلسه هفدهم - ادامه مدل داده رابطه ای 18 - جلسه هیجدهم - ادامه مدل داده رابطه ای 19 - جلسه نوزدهم - عملیات در پایگاه داده رابطه ای(جبر رابطه ای) 20 - جلسه بیستم - ادامه عملیات در پایگاه داده رابطه ای(جبر رابطه ای) 21 - جلسه بیست و یکم - مثال هایی از حساب و جبر رابطه ای 22 - جلسه بیست و دوم - طراحی پایگاه داده رابطه ای(روش بالا و پایین) 23 - جلسه بیست و سوم - طراحی پایگاه داده رابطه ای(ادامه طراحی بالا به پایین-تئوری وابستگی) 24 - جلسه بیست و چهارم - طراحی پایگاه داده رابطه ای(سطوح نرمال 1NF تا 3NF) 25 - جلسه بیست و پنجم - طراحی پایگاه داده رابطه ای(سطح نرمال BCNF) 26 - جلسه بیست و ششم - طراحی پایگاه داده رابطه ای (فرم 5NFو6NF) 27 - جلسه بیست و هفتم - طراحی پایگاه داده رابطه ای (سطح نرمال 5NFو6NF)

درباره دوره: هوش مصنوعی در حال تغییر جهان اطراف ماست و به‌طور کامل نحوه کار ما را متحول می‌کند. امروزه متخصصان داده به ابزارهایی دسترسی دارند که مانند ابرقدرت‌ها، آن‌ها را قادر می‌سازد هوشمندتر و سریع‌تر از همیشه کار کنند. در دوره"ChatGPT and SQL"، تیم Maven Analytics شما را با دنیای یادگیری عمیق و هوش مصنوعی مولد آشنا کرده و نحوه استفاده از SQL و ChatGPT به صورت ترکیبی برای کارایی بیشتر و تصمیم‌گیری‌های هوشمند مبتنی بر داده را آموزش می‌دهد. با پیشرفت سریع مدل‌های زبانی بزرگ مانند ChatGPT و Google Gemini آشنا شوید و با ابزارهای رایگان که مهارت‌های شما را به سطح بالاتری می‌برد، شروع به کار کنید. همچنین در هنر مهندسی درخواست (prompt engineering) عمیق شوید، نکات و بهترین شیوه‌ها برای تولید خروجی‌های دقیق و پایدار مدل‌ها را مرور کرده و یاد بگیرید چگونه با محدودیت‌ها و مشکلات رایج مواجه شوید. پس از آن، جان پالر شما را با قدرتمندترین و کاربردی‌ترین موارد استفاده از ChatGPT در علم داده و تحلیل آشنا می‌کند و آموزش‌هایی با راهنمایی مدرس در SQL ارائه می‌دهد. مقدمه: 1 - آینده اکنون است: آشنایی با AI برای تحلیل داده 2 - تعیین انتظارات چرا AI برای تحلیل داده مناسب است؟: 1 - چرا هوش مصنوعی تغییردهنده بازی تحلیل داده است؟ 2 - موارد استفاده AI برای تحلیل داده آشنایی با LLMs ،AI و ChatGPT: 1 - چشم‌انداز AI 2 - Generative AI و مدل‌های زبانی بزرگ 3 - مسیر به سوی ChatGPT 4 - ابزارهای Generative AI 5 - هشدار: دام‌های ChatGPT 6 - دسترسی به ChatGPT و Google Bard مهندسی پرامپت: 1 - آشنایی با مهندسی پرامپت 2 - نکته پرامپت: واضح و مشخص باشید 3 - نکته پرامپت: زمینه را فراهم کنید 4 - نکته پرامپت: نقش‌ها را ایجاد کنید 5 - نکته پرامپت: شرایط را فراهم کنید ChatGPT برای SQL: 1 - آشنایی با ChatGPT برای SQL 2 - توضیح مفاهیم اصولی SQL 3 - توضیح کوئری زدن در SQL 4 - افزودن کامنت به کوئری در SQL 5 - عیب‌یابی و اشکال زدایی کد SQL 6 - ایجاد کوئری SQL از ابتدا 7 - بهینه‌سازی کوئری‌ها در SQL نتیجه‌گیری: 1 - نکات کلیدی و گام‌های بعدی

درباره دوره: دوره "Using Databases with Python" به بررسی اصول اولیه زبان پرس‌وجوی ساختاریافته (SQL) و طراحی پایگاه‌های داده می‌پردازد و به شما کمک می‌کند تا داده‌ها را به طور مؤثر در یک فرایند چندمرحله‌ای جمع‌آوری، تحلیل و پردازش کنید. با استفاده از پایگاه داده SQLite3، یاد خواهید گرفت که چگونه داده‌ها را در پایگاه‌های داده سازماندهی و مدیریت کنید. همچنین، دوره شامل ساخت خزنده‌های وب و فرایندهای پیچیده جمع‌آوری و مصورسازی داده‌ها است. برای مصورسازی داده‌ها، از کتابخانه D3.js استفاده خواهیم کرد که ابزار قدرتمندی برای نمایش بصری داده‌ها به شمار می‌رود. این دوره به بررسی فصل‌های 14 و 15 کتاب «پایتون برای همه» می‌پردازد و برای موفقیت در آن، آشنایی با مطالب فصل‌های 1 تا 13 کتاب. دوره بر روی نسخه 3 پایتون متمرکز است و به شما امکان می‌دهد تا مهارت‌های لازم برای کار با پایگاه‌های داده و تحلیل داده‌ها را به دست آورید. با پایان دوره، قادر خواهید بود تا داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری کرده، آن‌ها را تحلیل کرده و به‌صورت بصری نمایش دهید. پایتون شی‌ءگرا: 1 - خوش‌آمدید به استفاده از پایگاه‌های داده با پایتون 2 - کاراکترها و رشته‌های یونیکد 3 - ویندوز 10: نصب پایتون و نوشتن یک برنامه 4 - ویندوز: گرفتن عکس از صفحه 5 - مکینتاش: استفاده از پایتون و نوشتن یک برنامه 6 - مکینتاش: گرفتن عکس از صفحه 7 - 14.1 - تعاریف و اصطلاحات شی‌ءگرا 8 - 14.2 - کلاس و شیء اول ما 9 - 14.3 - چرخه حیات شیء 10 - 14.4 - وراثت شیء 11 - پاداش: مصاحبه - مهندسی نرم‌افزار - برتران مایر 12 - پاداش: ساعات اداری - لندن زبان پرس‌وجوی ساختاریافته (SQL) پایه: 1 - 15.1 - پایگاه‌های داده رابطه‌ای 2 - 15.2 - استفاده از پایگاه‌های داده 3 - 15.3 - CRUD تک‌جدولی 4 - مثال عملی: شمارش ایمیل‌ها در یک پایگاه داده 5 - پاداش: ساعات اداری - زاگرب، کرواسی 6 - مصاحبه: الیزابت فنگ - سال‌های اولیه SQL مدل‌های داده و SQL رابطه‌ای: 1 - 15.4 - طراحی مدل داده 2 - 15.5 - نمایش مدل داده در جداول 3 - 15.6 - درج داده‌های رابطه‌ای 4 - 15.7 - بازسازی داده با JOIN 5 - مثال عملی: Tracks.py 6 - پاداش: ساعات اداری - پرت، استرالیا 7 - مصاحبه پاداش: نیکلاوس ویرث 8 - پاداش: ساعات اداری - بارسلونا روابط چند به چند در SQL: 1 - 15.8 - روابط چند به چند 2 - مثال عملی: roster.py 3 - پاداش: ساعات اداری - مکزیکو سیتی 4 - مصاحبه پاداش: اندرو تاننباوم - Minix پایگاه‌های داده و مصورسازی: 1 - 16.1 - جغرافی‌کدینگ 2 - مثال عملی: Geodata 3 - پاداش: ساعات اداری - آمستردام 4 - مصاحبه پاداش: ریچارد استالمن - بنیاد نرم‌افزار آزاد 5 - مصاحبه پاداش: برایان بلهندورف - بنیاد آپاچی

درباره دوره: دانش عملی SQL برای حرفه‌های حوزه داده مانند دانشمندان داده، تحلیلگران داده و مهندسین داده حیاتی است. اکثر داده های موجود در دنیا داخل دیتابیس ها جا گرفته است. SQL زبانی قدرتمند برای برقراری ارتباط و استخراج داده از پایگاه‌های داده است. در این دوره شما SQL را بطور کامل از مقدماتی‌‌ترین دستورات مانند Select گرفته تا مفاهیم پیشرفته مانند دستورات Join می آموزید. آموزش پایگاه داده و SQL برای علوم داده یکی از مهم‌ترین مباحثی است که علاقه‌مندان به دیتا ساینس باید در آن شرکت کنند. زیرا با استفاده از SQL امکان ذخیره‌سازی هرگونه اطلاعاتی در حجم بزرگ امکان‌پذیر است. دنیای پیشرفته‌ی امروز، دنیای داده‌ها است. از کسب‌وکارها و تجارت‌های مختلف گرفته تا علم پزشکی و هواشناسی، حجم انبوهی از اطلاعات دارند که به تحلیل و بررسی نیاز دارد. در اینجا علوم داده کمک می‌کند تا از دل این اقیانوس اطلاعات، دانش و بینش‌های کارآمد استخراج کنیم و بتوانیم مسائل مختلف را به‌صورت مؤثر حل کنیم. برای این‌که بتوان اطلاعات زیادی را ذخیره کرد به ابزاری خاصی به نام پایگاه داده نیاز است. پایگاه داده برای علوم داده نوع خاصی از ابزار ذخیره‌سازی اطلاعات است که به‌طور ویژه برای ذخیره، مدیریت و تجزیه‌وتحلیل مجموعه داده‌های حجیم طراحی شده است. این ابزار می‌تواند داده‌های فراوانی را در جداول مختلف ذخیره کند تا با استفاده از علوم داده اطلاعات مفید از آنها استخراج شود. به همین علت آموزش پایگاه داده و SQL برای علوم داده اهمیت فراوانی دارد. SQL، مخفف زبان پرس‌و‌جوی ساختاریافته و یک زبان استاندارد برای مدیریت پایگاه‌های داده رابطه‌ای (RDBMS) است. این زبان برای ایجاد، مدیریت و به‌روزرسانی پایگاه‌های داده به‌کار می‌رود و امکان استخراج، تجزیه‌و‌تحلیل داده‌ها و تهیه گزارش‌های دقیق را فراهم می‌کند. SQL به‌عنوان یک ابزار قدرتمند در حوزه داده‌ها شناخته شده و برای دستکاری و پردازش داده‌های ذخیره شده در پایگاه‌های داده استفاده می‌شود. متخصصان علوم داده برای انجام وظایف خود به داده‌های باکیفیت و قابل‌ اعتماد نیاز دارند. پایگاه داده با فراهم کردن امکان ذخیره‌سازی ایمن، سازمان‌یافته و کارآمد داده‌ها نقش اساسی در این زمینه ایفا می‌کند. اینجاست که اهمیت آموزش پایگاه داده mysql خود را نشان می‌دهد. برخی از مهم‌ترین دلایل اهمیت دیتابیس برای علوم داده عبارت‌اند از: سازماندهی و مدیریت داده‌ها: پایگاه داده با فراهم کردن ساختاری مناسب برای داده‌ها، امکان سازماندهی و مدیریت آنها را آسان می‌کند. این امر باعث می‌شود تا متخصصان دیتا ساینس بتوانند به راحتی داده‌های مورد نظر خود را بازیابی کنند. دسترسی آسان و سریع به داده‌ها: در پایگاه داده امکانی وجود دارد که متخصصان این حوزه می‌توانند داده‌های مورد نظر خود را که در جدول وجود دارد جستجو و بازیابی کنند. به همین علت آنها هر زمانی که بخواهند می‌توانند به‌راحتی به اطلاعات مورد نیاز دسترسی داشته باشند. حفظ کیفیت و یکپارچگی داده‌ها: پایگاه داده با استفاده از ابزارهای مختلف، از قبیل قواعد اعتبارسنجی و کلیدهای اصلی کیفیت و یکپارچگی داده‌ها را تضمین می‌کند. این امر منجر به نمایش نتایج دقیق‌تر و قابل اعتمادتری در تحلیل‌های علوم داده می‌شود. مقیاس‌پذیری: پایگاه داده SQL برای مدیریت حجم زیادی از داده‌ها طراحی شده‌ است. این امر برای متخصصان علوم داده که اغلب با داده‌های بسیار زیادی سروکار دارند، اهمیت فراوانی دارد. پایگاه‌های داده به گونه‌ای طراحی شده‌اند که بتوان آنها را با افزایش حجم داده‌ها، به راحتی مقیاس‌بندی کرد و گسترش داد. امنیت داده‌ها: پایگاه‌های داده دارای مکانیزم‌های امنیتی مختلفی برای محافظت از داده‌ها در برابر دسترسی‌های غیرمجاز، سوء‌استفاده و حملات سایبری هستند. این امر برای سازمان‌هایی که با داده‌های حساس سروکار دارند، بسیار مهم است. دیتابیس به‌عنوان زیرساختی کارآمد و سازمان‌یافته برای ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها در علوم داده به‌ کار می‌رود. می‌توان گفت پایگاه داده برای دیتا ساینس حکم ستون فقرات در پروژه‌های مختلف را دارد. به همین علت آموزش پایگاه داده و SQL برای علوم داده اهمیت و کاربردهای فراوانی را دارد. برخی از مهم‌ترین کاربردهای پایگاه داده در علوم داده عبارت‌اند از: پایگاه داده با استفاده از ابزارهای مختلفی مانند تریگرها و پروسیجرهای ذخیره‌شده امکان اتوماسیون وظایف تکراری را فراهم می‌کند. این امر می‌تواند به صرفه‌جویی در زمان و افزایش بهره‌وری متخصصان علوم داده کمک کند. بسیاری از داده‌ها دارای اطلاعات مکانی (موقعیت جغرافیایی) هستند. به همین علت پایگاه‌های داده مکانی با قابلیت ذخیره‌سازی و تحلیل این نوع داده‌ها، امکان انجام تحلیل‌های فضایی و نقشه‌برداری را فراهم می‌کنند. داده‌های زمانی به داده‌هایی اطلاق می‌شوند که دارای بعد زمان هستند (تاریخ و ساعت). بنابراین پایگاه داده زمانی، با قابلیت ذخیره‌سازی و تحلیل این نوع داده‌ها بررسی روندها و تغییرات در طول زمان را ممکن می‌کنند. این امر به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا رفتار مشتریان خود را در طول زمان به‌طور کامل بررسی کنند. داده‌های استاد به داده‌های پایه و مرجع در یک سازمان اطلاق می‌شود (اطلاعات مشتریان یا محصولات). پایگاه داده با قابلیت مدیریت داده‌های استاد، امکان حفظ انسجام و یکپارچگی این داده‌ها را در سرتاسر سازمان فراهم می‌کند. پایگاه داده با قابلیت پشتیبانی از حاکمیت داده، امکان نظارت بر دسترسی به داده‌ها، اعمال ردیابی ممیزی و حفظ انطباق با قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها را فراهم می‌کند. در آموزش پایگاه داده و SQL برای علوم داده با ویژگی‌های مهم این ابزار آشنا می‌شوید. برخی از مهم‌ترین ویژگی‌هایی که در آموزش sql برای علوم داده به آنها اشاره می‌شود عبارت‌اند از: با تسلط بر آموزش پایگاه داده sql می‌توان از آن در محیط‌های مختلف مانند پایتون استفاده کرد و اطلاعات را از طریق این ابزار استخراج کرد. تسلط بر اصول طراحي پایگاه داده به شما این امکان را می‌دهد تا شما بتوانید در هر محیطی بلادرنگ به اطلاعات مورد نیاز خود و تحلیل آنها دسترسی داشته باشید. با توجه به اهمیت فراوان آموزش اس کیو ال برای علم داده، مکتب خونه یکی از بهترین دوره‌های مقدماتی از آکادمی Coursera را ترجمه کرده و با زیرنویس فارسی در اختیار شما قرار داده است تا بتوانید از اطلاعات بهترین دوره‌ها در دنیا استفاده کنید. مدرسان این دوره Hima Vasudevan که یکی از داده‌شناسان شرکت IBM و Rav Ahuja که مدیر ارشد برنامه جهانی در این شرکت است، هستند. مدت زمان برگزاری این دوره مقدماتی 2 ساعت است. شما در این مدت زمان مباحث اصلی و پایه را یاد می‌گیرید و با انجام تمرین‌هایی که در انتهای دوره وجود دارد بر آنها تسلط کافی پیدا می‌کنید. سرفصل‌های دوره آموزش پایگاه داده و SQL برای دیتاساینس به صورت زیر است: فصل اول: شروع به کار با SQL فصل دوم: آشنایی با پایگاه داده‌ و جداول مرتبط  (Relational) فصل سوم: SQL (سطح متوسط) فصل چهارم: دسترسی به پایگاه داده با پایتون فصل پنجم: تمرین دوره فصل آخر: (اختیاری) SQL پیشرفته برای مهندس داده گفتنی است که برای شرکت در این دوره به هیچ پیش‌نیازی احتیاج ندارید. اما اگر می‌خواهید درباره SQL اطلاعات بیشتری داشته باشید می‌توانید در آموزش پایگاه داده رایگان یا آموزش sql server رایگان مکتب خونه شرکت کنید. گفتنی است درس پایگاه داده رشته کامپیوتر جزوه پایگاه داده، برای آموزش پایگاه داده و SQL برای علوم داده به شما کمک می‌کند تا این دوره را با تسلط بیشتری بگذرانید. افراد زیادی می‌توانند در آموزش پایگاه داده برای علوم داده شرکت کنند. به‌طور کلی می‌توان گفت هر کس که به دنبال ارتقا دانش خود همراه با علوم داده است می‌تواند در این دوره شرکت کند. اما حضور در این آموزش برای گروه‌های زیر الزامی است: اگر مشتاق هستید تا علوم داده را یاد بگیرید و وارد این حوزه شوید، باید با نحوه‌ی ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های بزرگ آشنا باشید. شما می‌توانید با شرکت در آموزش پایگاه داده و SQL برای علوم داده مکتب خونه اطلاعات مفیدی درباره آن بدست آورید و با انجام تمرین‌ها به آن مسلط شوید. پس اگر به فکر ارتقا مهارت‌ها و دانش خود در این زمینه هستید، همین حالا برای تهیه این آموزش اقدام کنید. در مکتب خونه همچنین انواع دوره آموزش برنامه نویسی، آموزش پایتون، آموزش پایگاه داده و آموزش دیتاساینس به عنوان پیش نیاز و مکمل این دوره آموزشی در دسترس است. شروع به کار با SQL: 1 - مقدمه دوره 2 - آشنایی با پایگاه داده 3 - دستور Select 4 - Count ، Distinct و Limit 5 - دستور Insert 6 - دستورهای Delete و Update آشنایی با پایگاه داده‌ و جداول مرتبط (Relational): 1 - مفاهیم پایگاه داده‌های مرتبط (Relational) 2 - انواع دستورها در SQL (DDL و DML) 3 - دستور Create Table 4 - دستورات Alter، Drop و Truncate در جداول 5 - نحوه ساخت Instance پایگاه داده در فضای ابری SQL (سطح متوسط): 1 - استفاده از Patternها و Rangeها در String 2 - مرتب‌سازی نتایج 3 - گروه‌بندی نتایج 4 - توابع داخلی پایگاه داده 5 - توابع داخلی Date و Time 6 - Sub-Queryها و Nested Select 7 - کار با چند جدول دسترسی به پایگاه داده با پایتون: 1 - دسترسی به پایگاه داده با پایتون 2 - نوشتن کد با DB-API 3 - دسترسی به پایگاه داده با SQL Magic 4 - تحلیل داده با پایتون 5 - اتصال به پایگاه داده از طریق ibm_db API 6 - ایجاد جدول، بارگزاری داده و کوئری زدن تمرین دوره: 1 - کار با دیتاست‌های واقعی 2 - گرفتن جزئیات جدول و ستون‌ها (اختیاری) SQL پیشرفته برای مهندس داده: 1 - Viewها 2 - فرآیندهای ذخیره شده (Stored Procedures) 3 - تراکنش‌های ACID 4 - بررسی اجمالی دستور Join 5 - دستور Inner Join 6 - دستور Outer Join

درباره دوره: *لازم به ذکر است که زیرنویس این دوره توسط هوش مصنوعی صورت گرفته است.*متخصصان حوزه‌ی داده، برای کمک به کسب‌وکارها در تصمیم‌گیری‌های بهتر، داده‌ها را تحلیل می‌کنند. آن‌ها برای انجام این کار از تکنیک‌های قدرتمندی مانند داستان‌سرایی با داده، آمار و یادگیری ماشین استفاده می‌کنند. در این دوره، شما با کاوش در نقش متخصصان داده در محیط کاری، سفر یادگیری خود را آغاز خواهید کرد. همچنین با فرآیند کاری پروژه‌محور PACE (برنامه‌ریزی، تحلیل، ساخت، اجرا) و چگونگی سازماندهی پروژه‌های داده با استفاده از آن آشنا می‌شوید. کارمندان گوگل که هم‌اکنون در این حوزه فعالیت می‌کنند، با ارائه‌ی فعالیت‌های عملی شبیه‌سازی‌شده‌ی وظایف مرتبط، به اشتراک گذاشتن نمونه‌هایی از کار روزانه‌ی خود و کمک به تقویت مهارت‌های تحلیل داده‌ی شما برای آمادگی شغلی، شما را در این دوره راهنمایی می‌کنند. مقدمه‌ای بر مفاهیم علم داده: 1 - خوش‌آمدگویی 2 - کشف جعبه ابزار داده‌ 3 - جمع‌بندی 4 - Lois-An:با کنجکاوی در حرفه‌ی داده خود پیش بروید 5 - ارزیابی تاثیر داده در عصر حاضر: 1 - خوش‌آمدگویی 2 - Adrian: ایجاد راه‌حل‌های تجاری مبتنی بر داده 3 - مشاغل مبتنی بر داده، موتور محرک کسب‌وکارهای مدرن 4 - بهره‌گیری از تحلیل داده در سازمان‌های غیرانتفاعی 5 - مهارت‌های کلیدی مورد نیاز برای یک حرفه‌ی مبتنی بر داده 6 - ملاحظات اخلاقی مهم برای متخصصان داده 7 - فضای شغلی برای متخصصان داده 8 - جمع‌بندی حرفه شما به عنوان یک متخصص داده: 1 - خوش‌آمدگویی 2 - Cassie: عشق مادام العمر به داده 3 - آینده مشاغل داده 4 - Tiffany: نصیحت برای جویندگان کار 5 - ایجاد یک حضور حرفه‌ای آنلاین 6 - تقویت روابط حرفه‌ای 7 - آماده شدن برای جستجوی کار 8 - Daisy: برجسته کردن مهارت‌های فنی و ارتباطی 9 - جمع‌بندی کاربردها و گردش کار داده: 1 - خوش‌آمدگویی 2 - Hautahi: اهمیت برقراری ارتباط در حرفه‌ی علوم داده 3 - آشنایی با مدل PACE 4 - عناصر کلیدی ارتباط 5 - ارتباط، محرک PACE 6 - PACE و موضوعات دوره‌ی آینده 7 - جمع‌بندی پروژه پایانی دوره: 1 - ارزش یک پورتفولیو 2 - معرفی پروژه پایانی دوره برای پورتفولیو 3 - جمع‌بندی پروژه پایانی دوره و نکاتی برای موفقیت شغلی در آینده 4 - جمع‌بندی دوره

درباره دوره: امروزه داده‌ها به عنوان یکی از ارزشمندترین دارایی‌های سازمان‌ها شناخته می‌شوند. با این حال، تبدیل این داده‌ها به اطلاعات قابل فهم و قابل استفاده نیازمند مهارت‌ها و ابزارهای تخصصی است. یکی از قوی‌ترین ابزارهایی که برای این منظور توسعه یافته، Power BI مایکروسافت است. Power BI به شما این امکان را می‌دهد تا با تحلیل و مصورسازی داده‌ها، به بینش‌های کلیدی در کسب‌وکار خود دست یابید. آموزش هوش تجاری با Power BI می‌تواند شما را به یک تحلیل‌گر داده حرفه‌ای تبدیل کند که توانایی دارد از انبوهی از اطلاعات، تصمیم‌های دقیق و استراتژیک بگیرد. با یادگیری Power BI، شما می‌توانید از داده‌های خام و پیچیده به داشبوردهای مدیریتی و گزارش‌های مصورسازی‌شده برسید که به سادگی می‌توانند مورد استفاده قرار گیرند. این ابزار قدرتمند نه تنها به تحلیل و بررسی داده‌ها کمک می‌کند، بلکه امکان تعامل بهتر با اطلاعات و کشف الگوهای پنهان را فراهم می‌سازد. در این دوره، ما به شما نشان خواهیم داد که چگونه از امکانات پیشرفته Power BI برای ارتقای هوش تجاری استفاده کنید. این دوره به شما کمک می‌کند تا با مفاهیم اساسی و پیشرفته‌ی Power BI آشنا شوید. از تحلیل داده‌ها تا طراحی داشبوردهای مدیریتی، تمام آنچه که برای تبدیل داده‌ها به بینش‌های ارزشمند نیاز دارید، در این دوره پوشش داده شده است. دوره آموزش هوش تجاری با Power BI شما را به صورت قدم به قدم از مفاهیم پایه تا تکنیک‌های پیشرفته هدایت می‌کند. با شرکت در این دوره، شما به یک متخصص تبدیل خواهید شد که می‌توانید داده‌های پیچیده را به صورت بصری و کاربردی ارائه کنید. این دوره شامل ویدئوهای آموزشی و تمرین‌های عملی است که به شما کمک می‌کند تا مفاهیم را به صورت کامل درک کنید و به سرعت مهارت‌های خود را ارتقا دهید. این دوره شامل ١١ فصل و ٧ جلسه آموزشی است که به شما مفاهیم کلیدی هوش تجاری با Power BI را آموزش می‌دهد. در ابتدا با جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌ها آشنا خواهید شد و سپس به طراحی بصری و مدل‌سازی دیتا خواهید پرداخت. سرفصل‌های دوره شامل موضوعاتی همچون آنالیز دیتا، Data Analysis Expressions (DAX)، و طراحی داشبوردهای مدیریتی است. در اینجا سرفصل‌های دوره آموزش هوش تجاری با Power BI به همراه توضیحات جزئی هر فصل آمده است: هدف اصلی این دوره، آشنایی شما با ابزار قدرتمند Power BI و نحوه استفاده از آن برای تجزیه و تحلیل داده‌ها است. در طول این دوره، شما می‌آموزید که چگونه داده‌های مختلف را از منابع گوناگون جمع‌آوری کرده و آن‌ها را برای تحلیل و تصمیم‌گیری به کار ببرید. این دوره به شما کمک می‌کند تا بتوانید با استفاده از تکنیک‌های مدل‌سازی داده و طراحی داشبوردهای مدیریتی، از داده‌های خود به شکل بهینه استفاده کنید و به تحلیل‌های دقیق‌تری دست پیدا کنید. این دوره همچنین به شما امکان می‌دهد تا به سرعت بینش‌های تجاری را شناسایی و برای بهبود عملکرد سازمانی به کار گیرید. این دوره مناسب افرادی است که به دنبال یادگیری ابزارهای هوش تجاری و تحلیل داده‌ها هستند. اگر شما در حوزه‌های مدیریت، بازاریابی، تحلیل داده، یا حتی مالی فعالیت می‌کنید، این دوره می‌تواند به شما کمک کند تا با استفاده از Power BI به بینش‌های جدید دست یابید و تصمیم‌گیری‌های بهتری در کسب‌وکار خود انجام دهید. علاوه بر این، دوره برای کسانی که تجربه محدودی در زمینه تحلیل داده‌ها دارند ولی علاقه‌مند به یادگیری و ارتقای مهارت‌های خود هستند نیز بسیار مناسب است. دانشجویان، کارآفرینان و متخصصانی که به دنبال بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری خود هستند، از این دوره بهره‌مند خواهند شد. Power BI یکی از پیشرفته‌ترین و کاربرپسندترین ابزارهای تحلیل داده در جهان است که توسط مایکروسافت ارائه شده است. این ابزار قابلیت‌های گسترده‌ای برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و ساخت داشبوردهای مدیریتی دارد. شرکت در این دوره به شما امکان می‌دهد تا مهارت‌های خود را به صورت عملی و کاربردی تقویت کنید و از آن در شغل یا کسب‌وکار خود بهره‌مند شوید. این دوره به شما کمک می‌کند تا به صورت کاملاً عملی با ابزارهای Power BI کار کنید و تکنیک‌های مختلفی را برای تحلیل داده‌ها و بهبود عملکرد سازمانی یاد بگیرید. علاوه بر این، شما با شرکت در این دوره، به آخرین تکنیک‌های تجزیه و تحلیل داده دسترسی خواهید داشت. در این دوره، شما با مفاهیم پایه‌ای مانند جمع‌آوری داده، پاک‌سازی و تبدیل داده‌ها و همچنین طراحی بصری و مدل‌سازی دیتا آشنا خواهید شد. همچنین شما می‌آموزید که چگونه از Data Analysis Expressions (DAX) برای تحلیل داده‌ها استفاده کنید و داشبوردهای مدیریتی کارآمدی طراحی کنید. این دوره به شما کمک می‌کند تا به یک تحلیل‌گر داده ماهر تبدیل شوید که می‌توانید داده‌های مختلف را به شکل بصری و کاربردی ارائه کنید. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود تا داده‌های خود را به داشبوردهای مدیریتی تبدیل کنید که به راحتی در کسب‌وکارهای مختلف قابل استفاده هستند. در دنیای دیجیتال امروز، داده‌ها نیروی محرکه تصمیم‌گیری‌های استراتژیک در هر کسب‌وکار موفق هستند. یادگیری هوش تجاری به شما این قدرت را می‌دهد که از داده‌های خام، بینش‌های دقیق و ارزشمندی استخراج کنید که به رشد و پیشرفت کسب‌وکارتان کمک می‌کنند. Power BI به عنوان یکی از برترین ابزارهای تحلیل داده در جهان، به شما امکان می‌دهد تا داده‌ها را به شکلی ساده و بصری تحلیل و تجسم کنید و تصمیمات بهتری برای آینده سازمان خود بگیرید. اگر به دنبال بهبود مهارت‌های تحلیل داده و تبدیل شدن به یک متخصص هوش تجاری هستید، دوره‌های آموزش هوش تجاری و آموزش تحلیل کسب و کار مکتب‌خونه فرصتی بی‌نظیر برای شماست. در این دوره‌ها، شما با مفاهیم پایه تا پیشرفته هوش تجاری آشنا خواهید شد و با تمرین‌های عملی به مهارت‌های کاربردی دست خواهید یافت. در ادامه به عنوان مکمل دوره توضیحاتی جامع و کامل در رابطه با هوش تجاری و Power BI ارائه شده است که می‌تواند برای شروع این دوره آموزشی چاشنی خوبی باشد. هوش تجاری (Business Intelligence) به مجموعه‌ای از فناوری‌ها، ابزارها و فرآیندها گفته می‌شود که به جمع‌آوری، تحلیل و تبدیل داده‌های خام به اطلاعات کاربردی و قابل فهم کمک می‌کند. این اطلاعات سپس در اختیار مدیران و تصمیم‌گیرندگان سازمان قرار می‌گیرد تا بتوانند تصمیمات استراتژیک و موثری اتخاذ کنند. هوش تجاری نه تنها به تحلیل داده‌های فعلی کمک می‌کند، بلکه از طریق الگوسازی و پیش‌بینی، مسیرهای آینده را نیز برای سازمان‌ها مشخص می‌سازد. هدف اصلی هوش تجاری، تبدیل داده‌های پیچیده و پراکنده به بینش‌های ساده و کاربردی است که می‌تواند تأثیرات مستقیمی بر عملکرد سازمان بگذارد. به عنوان ابزاری برای نظارت بر عملکرد، هوش تجاری به شما این امکان را می‌دهد تا روندها، فرصت‌ها و مشکلات پنهان در کسب‌وکار خود را شناسایی کنید. اگر به دنبال یادگیری عمیق‌تر و عملی هوش تجاری هستید، دوره آموزش هوش تجاری با Power BI مکتب‌خونه یک مسیر ایده‌آل برای شروع است. Power BI یک ابزار قدرتمند تجسم و تحلیل داده است که توسط مایکروسافت توسعه یافته است. این ابزار به کاربران اجازه می‌دهد تا داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری کرده، آن‌ها را مدل‌سازی و تحلیل کرده و در نهایت به داشبوردها و گزارش‌های بصری تبدیل کنند. Power BI به دلیل رابط کاربری ساده و قابلیت‌های پیشرفته خود، ابزاری بسیار محبوب در بین مدیران، تحلیل‌گران داده و تصمیم‌گیرندگان کسب‌وکارها است. Power BI همچنین قابلیت اتصال به طیف وسیعی از منابع داده، از جمله فایل‌های Excel، دیتابیس‌های SQL، و حتی سیستم‌های ابری را دارد. این ابزار به کاربران امکان می‌دهد تا به صورت زنده داده‌ها را به‌روزرسانی کرده و تحلیل‌های به‌روز و دقیقی ارائه دهند. اگر به دنبال یادگیری نحوه استفاده از Power BI و تبدیل داده‌های خود به بینش‌های عملی هستید، دوره آموزش هوش تجاری با Power BI مکتب‌خونه بهترین انتخاب است. از مهم‌ترین کاربردهای پاوربی آی می‌توان موارد زیر را نام برد: یکی از مهم‌ترین مزایای Power BI، توانایی آن در تجسم داده‌ها به صورت بصری و کاربرپسند است. با این ابزار، می‌توانید داده‌ها را به شکلی مرتب و قابل درک تبدیل کنید که به سرعت بینش‌های مورد نیاز خود را به دست آورید. علاوه بر این، Power BI به شما این امکان را می‌دهد تا گزارش‌ها و داشبوردهای خود را به صورت زنده به‌روزرسانی کنید، به این معنا که شما همیشه به داده‌های تازه و قابل اعتماد دسترسی خواهید داشت. از دیگر مزایای Power BI، امکان اتصال به طیف گسترده‌ای از منابع داده و پشتیبانی از تحلیل‌های پیشرفته مانند مدل‌سازی داده و محاسبات DAX است. همچنین، این ابزار دارای قابلیت اشتراک‌گذاری ساده گزارش‌ها و داشبوردها درون تیم‌ها و سازمان‌ها است که همکاری را تسهیل می‌کند. اگر می‌خواهید این مزایا را در کسب‌وکار خود به کار گیرید، دوره آموزش هوش تجاری با Power BI مکتب‌خونه گزینه‌ای عالی است. یادگیری Power BI نه تنها برای تحلیل‌گران داده، بلکه برای تمامی افراد در نقش‌های مدیریتی و تصمیم‌گیری در کسب‌وکارها ضروری است. با داشتن مهارت‌های Power BI، شما می‌توانید داده‌ها را به بینش‌های عملی و کاربردی تبدیل کنید و به تصمیمات استراتژیک سازمان خود کمک کنید. به‌علاوه، داشتن تسلط بر Power BI به شما امکان می‌دهد تا در بازار کار رقابتی امروز از دیگران متمایز شوید و شانس بیشتری برای یافتن موقعیت‌های شغلی بهتر داشته باشید. توانایی تحلیل داده‌ها و طراحی داشبوردهای مدیریتی یکی از مهم‌ترین مهارت‌های مورد نیاز در بسیاری از صنایع است. با یادگیری Power BI، شما می‌توانید نقش مؤثرتری در بهبود فرآیندهای کسب‌وکاری و افزایش بهره‌وری سازمان‌ها ایفا کنید. برای تسلط بر این مهارت‌ها، دوره آموزش هوش تجاری با Power BI مکتب‌خونه بهترین مسیر است تا شما را به یک متخصص در این حوزه تبدیل کند. مقدمه: 1 - مقدمه 2 - تمرین مقدمه 3 - نصب Power BI 4 - تمرین نصب Power BI 5 - معرفی محیط Power BI 6 - تمرین معرفی محیط Power BI 7 - اولین داشبورد من 8 - تمرین ساخت اولین داشبورد 9 - تمرین فصل مقدمه 10 - فایل‌های مورد نیاز دوره جمع‌آوری داده: 1 - جمع‌آوری داده 2 - تمرین جمع آوری داده 3 - جمع‌آوری داده از دیتابیس 4 - تمرین جمع آوری داده از دیتابیس 5 - دانلود و نصب SQL - بخش اول 6 - دانلود و نصب SQL - بخش دوم 7 - جمع‌آوری داده از SQL Server 8 - تمرین جمع آوری داده از SQL Server 9 - تمرین فصل جمع‌آوری داده پاک‌سازی و تبدیل داده‌ها: 1 - Power Query - قسمت اول 2 - تمرین Power Query - قسمت اول 3 - Power Query - قسمت دوم 4 - تمرین Power Query - قسمت دوم 5 - بهم چسباندن جدول‌ها 6 - تمرین بهم چسباندن جدول‌ها 7 - تمرین فصل پاک‌سازی و تبدیل‌داده‌ها مدل‌سازی دیتا: 1 - مدل‌سازی داده‌ها 2 - مدل‌سازی داده‌ها 3 - مراحل مدل‌سازی داده‌ها - قسمت اول 4 - تمرین مراحل مدل‌سازی داده‌ها - قسمت اول 5 - مراحل مدل‌سازی داده‌ها - قسمت دوم 6 - تمرین مراحل مدل‌سازی داده‌ها - قسمت دوم 7 - مراحل مدل‌سازی داده‌ها - قسمت سوم 8 - مراحل مدل‌سازی داده‌ها - قسمت سوم 9 - تنظیمات فیلدها 10 - تنظیمات فیلدها 11 - دانه‌بندی داده‌ها - قسمت اول 12 - تمرین دانه‌بندی داده‌ها - قسمت اول 13 - دانه‌بندی داده‌ها - قسمت دوم 14 - تمرین دانه‌بندی داده‌ها - قسمت دوم 15 - صفحه آرایی 16 - تمرین صفحه آرایی 17 - تمرین فصل مدل‌سازی دیتا طراحی بصری: 1 - Power BI Visuals 2 - تمرین Power BI Visuals 3 - نمودارهای میله‌ای 4 - تمرین نمودارهای میله‌ای 5 - نمودارهای خطی 6 - تمرین نمودارهای خطی 7 - نمودار مساحت - قسمت اول 8 - تمرین نمودار مساحت - قسمت اول 9 - نمودار مساحت - قسمت دوم 10 - تمرین نمودار مساحت - قسمت دوم 11 - تحلیل بُعد محصول 12 - تمرین تحلیل بُعد محصول 13 - تحلیل بُعد خرده‌فروشی‌ها 14 - تمرین تحلیل بُعد خرده‌فروشی‌ها 15 - KPI and Card Visuals 16 - تمرین KPI and Card Visuals 17 - Filters and Slicers 18 - تمرین Filters and Slicers 19 - Map Visuals - قسمت اول 20 - تمرین Map Visuals - قسمت اول 21 - Map Visuals - قسمت دوم 22 - تمرین Map Visuals - قسمت دوم 23 - Filled Map 24 - تمرین Filled Map 25 - منوی Format 26 - تمرین منوی Format 27 - اضافه‌کردن Visualهای جدید به Power BI 28 - تمرین اضافه‌کردن Visualهای جدید به Power BI 29 - چیدمان صفحه 30 - تمرین چیدمان صفحه 31 - پروژه میانی نکات تکمیلی: 1 - اضافه‌کردن تقویم شمسی به Power BI - قسمت اول 2 - تمرین اضافه‌کردن تقویم شمسی به Power BI - قسمت اول 3 - اضافه‌کردن تقویم شمسی به Power BI - قسمت دوم 4 - تمرین اضافه‌کردن تقویم شمسی به Power BI - قسمت دوم 5 - کار با بُعد زمان 6 - تمرین کار با بُعد زمان 7 - تمرین فصل نکات تکمیلی Data Analysis Expressions (DAX): 1 - مقدمه 2 - تمرین مقدمه DAX 3 - ساخت ستون‌های محاسباتی - قسمت اول 4 - تمرین ساخت ستون‌های محاسباتی - قسمت اول 5 - ساخت ستون‌های محاسباتی - قسمت دوم 6 - تمرین ساخت ستون‌های محاسباتی - قسمت دوم 7 - ساخت Measure 8 - ساخت Measure 9 - آشنایی با مفهوم Context 10 - تمرین آشنایی با مفهوم Context 11 - تابع Calculate 12 - تمرین تابع Calculate 13 - ابزار Relationship 14 - تمرین ابزار Relationship 15 - تابع Time Intelligence 16 - تمرین تابع Time Intelligence 17 - فیلترهای مبتنی بر زمان 18 - تمرین فیلترهای مبتنی بر زمان 19 - تمرین فصل DAX داستان سرایی: 1 - مقدمه 2 - تمرین مقدمه داستان سرایی 3 - نحوه یافتن بهترین الگوهای Power BI 4 - تمرین نحوه یافتن بهترین الگوهای Power BI 5 - ساختن یک قالب در Power BI - قسمت اول 6 - تمرین ساختن یک قالب در Power BI - قسمت اول 7 - ساختن یک قالب در Power BI - قسمت دوم 8 - تمرین ساختن یک قالب در Power BI - قسمت دوم 9 - ساختن یک قالب در Power BI - قسمت سوم 10 - ساختن یک قالب در Power BI - قسمت سوم 11 - نحوه ایجاد Selections 12 - تمرین نحوه ایجاد Selections 13 - نحوه ایجاد Bookmarkها - قسمت اول 14 - تمرین نحوه ایجاد Bookmarkها - قسمت اول 15 - نحوه ایجاد Bookmarkها - قسمت دوم 16 - تمرین نحوه ایجاد Bookmarkها - قسمت دوم 17 - مفهوم Navigation 18 - تمرین مفهوم Navigation 19 - تمرین فصل داستان‌ سرایی داشبوردها: 1 - مقدمه 2 - تمرین مقدمه داشبوردها 3 - نحوه انتشار داشبورد Power BI 4 - تمرین نحوه انتشار داشبورد Power BI 5 - نحوه به اشتراک‌گذاری داشبورد Power BI 6 - تمرین نحوه به اشتراک‌گذاری داشبورد Power BI 7 - تمرین فصل داشبوردها آنالیز دیتا: 1 - مقدمه 2 - تمرین مقدمه آنالیز دیتا 3 - آشنایی با مفهوم توابع آماری 4 - تمرین آشنایی با مفهوم توابع آماری 5 - آشنایی با مفهوم Grouping 6 - تمرین آشنایی با مفهوم Grouping 7 - نحوه استفاده از Top N 8 - تمرین نحوه استفاده از Top N 9 - نحوه نسبت‌گرفتن 10 - تمرین نحوه نسبت‌گرفتن 11 - آشنایی با ویژگی Summarize و Analyze در Power BI 12 - تمرین آشنایی با ویژگی Summarize و Analyze در Power BI 13 - تمرین فصل آنالیز دیتا موضوع‌های پیشرفته در Power BI: 1 - Scatter Chart 2 - تمرین Scatter Chart 3 - آشنایی با مفهوم Drill 4 - تمرین آشنایی با مفهوم Drill 5 - نحوه اضافه‌کردن جزئیات بیشتر به گزارش 6 - تمرین نحوه اضافه‌کردن جزئیات بیشتر به گزارش 7 - توابع X 8 - تمرین توابع X 9 - نحوه استفاده از ابزار پرسش و پاسخ در Power BI 10 - تمرین نحوه استفاده از ابزار پرسش و پاسخ در Power BI 11 - آشنایی با ابزارهای Power Query 12 - پروژه پایانی

درباره دوره: هرچه داده‌های بیشتری تولید کنیم، درک همه آن داده‌ها و استخراج بینش معنادار از آن‌ها دشوارتر می‌شود. داده کاوی راه‌حلی برای این موضوع ارائه می‌دهد، راه‌حلی که روش‌های تصمیم‌گیری کسب‌وکارها، کاهش هزینه‌ها و افزایش درآمد را شکل خواهد داد. دوره آموزش داده کاوی با هدف آموزش این ترند در دنیای کامپیوتر و برنامه‌نویسی ارائه شده است و به‌خوبی مفاهیم مربوط به درس داده کاوی را ارائه می‌دهد. دوره آموزش داده کاوی مکتب خونه، در ٢٤ جلسه در قالب محتوای ویدیویی از کلاس دانشگاه اصفهان گردآوری‌شده است. این دوره آموزشی در ٢٥ ساعت به کاربران ارائه می‌شود و در آن مفاهیم داده کاوی پوشش داده خواهد شد. دوره آموزش داده کاوی برای تمامی افرادی که به مفاهیم علم داده، تحلیل داده، متن کاوی، یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و غیره علاقه‌مند هستند، مناسب است. به‌صورت کلی این دوره برای افراد زیر توصیه می‌شود. هدف از ارائه آموزش دیتا ماینینگ، آموزش مفاهیم و تکنیک‌های مربوط به داده کاوی به کاربران است. این آموزش یک آموزش کلاس محور است و برای اهداف کاربردی نیز مناسب خواهد بود. داده ‌کاوی (دیتا ماینینگ | data mining) معمولاً به‌عنوان فرآیند استفاده از کامپیوتر و اتوماسیون برای جستجوی مجموعه‌های بزرگی از داده‌ها برای الگوها و روندها، تبدیل آن یافته‌ها به بینش‌ها و پیش‌بینی‌های تجاری تعریف می‌شود. داده کاوی فراتر از فرآیند جستجو است، زیرا از داده‌ها برای ارزیابی احتمالات آینده و توسعه تجزیه‌وتحلیل‌های عملی استفاده می‌کند. دوره آموزش داده کاوی مختص آموزش این ترند است و بیشتر مفاهیمی که در داده کاوی موجود هستند را برای کاربران پوشش می‌دهد. مفهوم داده کاوی قبل از کامپیوترها وجود داشته است. آغاز داستان داده کاوی توسط قضیه بیز در سال 1763 و کشف تحلیل رگرسیون در سال 1805 آغاز شد. از طریق ماشین جهانی تورینگ (1936)، کشف شبکه‌های عصبی (1943)، توسعه پایگاه‌های داده (دهه 1970) و الگوریتم‌های ژنتیک (1975) و کشف دانش در پایگاه‌های داده (1989)، زمینه برای درک مدرن ما از آنچه داده کاوی امروزی است فراهم شد. همچنین بعداً با رشد پردازنده‌های کامپیوتری، ذخیره‌سازی داده‌ها و فناوری در دهه‌های 1990 و 2000، داده‌کاوی نه‌تنها قدرتمندتر، بلکه در انواع موقعیت‌ها نیز پربارتر شد. داده کاوی و یادگیری ماشینی (machine learning) فرآیندهای منحصربه‌فردی هستند که اغلب مترادف در نظر گرفته می‌شوند. با این حال، درحالی‌که هر دو برای تشخیص الگوها در مجموعه داده‌های بزرگ مفید هستند، عملکرد آن‌ها بسیار متفاوت است. داده کاوی فرآیند یافتن الگوها در داده‌ها خواهد بود. زیبایی داده کاوی در این است که با شناسایی پیشگیرانه الگوهای داده غیرشهودی از طریق الگوریتم‌ها (به‌عنوان‌مثال، مصرف‌کنندگانی که شیر می‌خرند به‌احتمال‌زیاد بیسکویت می‌خرند) به سؤالاتی که نمی‌دانستیم بپرسیم، پاسخ دهیم. با این حال، تفسیر این بینش‌ها و کاربرد آن‌ها در تصمیم‌گیری‌های تجاری همچنان نیازمند مشارکت انسانی است. در همین حال، یادگیری ماشینی فرآیندی است که به کامپیوتر یاد می‌دهد تا مانند انسان‌ها یاد بگیرد. با یادگیری ماشینی، کامپیوترها یاد می‌گیرند که چگونه احتمالات را تعیین کرده و بر اساس تجزیه‌وتحلیل داده‌های خود پیش‌بینی کنند. یادگیری ماشین گاهی از داده کاوی به‌عنوان بخشی از فرآیند خود استفاده می‌کند، در نهایت نیازی به دخالت مکرر انسان به‌صورت مداوم ندارد، به‌عنوان نمونه می‌توان از یادگیری عمیق و شبکه عصبی اشاره کرد که از دیتا ماینینگ استفاده می‌کنند. داده کاوی از یک روش کاملاً ساختاریافته و شش مرحله‌ای پیروی می‌کند که به‌عنوان فرآیند استاندارد بین صنعت برای داده کاوی (CRISP-DM) شناخته می‌شود. این فرآیند کار را در مراحل و در صورت لزوم تکرار مراحل را تشویق می‌کند. در واقع، تکرار مراحل اغلب برای توضیح تغییر داده‌ها یا معرفی متغیرهای مختلف ضروری است. در دوره آموزش داده کاوی مراحل و فرایند داده کاوی آموزش داده خواهد شد اما با این حال در زیر به این مراحل اشاره شده است. بیایید نگاهی دقیق‌تر به هر مرحله از CRISP-DM بیندازیم: برای شروع، ابتدا این سؤالات را بپرسید: هدف ما چیست؟ برای حل چه مشکلی تلاش می‌کنیم؟ چه داده‌هایی برای حل آن نیاز داریم؟ بدون درک روشنی از داده‌های مناسب برای استخراج، پروژه می‌تواند خطاها، نتایج نادرست یا نتایجی ایجاد کند که به سؤالات صحیح پاسخ نمی‌دهند. پس از تعیین هدف کلی، داده‌های مناسب باید جمع‌آوری شوند. داده‌ها باید با موضوع مرتبط باشند و معمولاً از منابع مختلفی مانند سوابق فروش، نظرسنجی مشتریان و داده‌های موقعیت جغرافیایی می‌آیند. هدف این مرحله ‌این است که اطمینان حاصل شود که داده‌ها به‌درستی تمام مجموعه داده‌های لازم برای رسیدگی به هدف را در برمی‌گیرند. زمان‌برترین مرحله، مرحله آماده‌سازی، شامل سه مرحله است: استخراج، تبدیل و بارگذاری که به آن ETL نیز گفته می‌شود. ابتدا داده‌ها از منابع مختلف استخراج شده و در یک منطقه مرحله‌بندی سپرده می‌شوند. در مرحله بعد، در مرحله تبدیل: داده‌ها تمیز می‌شوند، مجموعه‌های تهی پر می‌شوند، داده‌های پرت و تکراری حذف می‌شوند، خطاها برطرف می‌شوند و همه داده‌ها به جداول اختصاص می‌یابد. در مرحله آخر، بارگذاری، داده‌های فرمت شده برای استفاده در پایگاه داده بارگذاری می‌شوند. مدل‌سازی داده‌ها به مجموعه داده‌های مربوطه می‌پردازد و بهترین رویکرد و تحلیل‌های آماری و ریاضی را برای پاسخگویی به سؤال‌های هدف در نظر می‌گیرد. تکنیک‌های مدل‌سازی مختلفی مانند طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و تحلیل رگرسیون موجود است که در دوره آموزش داده کاوی موردبحث واقع‌شده‌اند. پس از ساخت و آزمایش مدل‌ها، زمان ارزیابی کارایی آن‌ها در پاسخ به سؤالی که در مرحله درک کسب‌وکار شناسایی‌شده است فرا می‌رسد. این یک مرحله انسان‌محور است، زیرا فردی که پروژه را اجرا می‌کند باید تعیین کند که آیا خروجی مدل به‌اندازه کافی اهداف آن‌ها را برآورده می‌کند یا خیر. در غیر این صورت، می‌توان مدل متفاوتی ایجاد کرد یا داده‌های متفاوتی تهیه کرد. هنگامی که مدل data کاوی دقیق و موفق در پاسخ به سؤال عینی تلقی شد، زمان استفاده از آن فرا می‌رسد. استقرار می‌تواند در قالب یک ارائه بصری یا یک گزارش به اشتراک‌گذاری بینش رخ دهد. همچنین می‌تواند به اقداماتی مانند ایجاد یک استراتژی فروش جدید یا اجرای اقدامات کاهش ریسک منجر شود. داده کاوی در شناسایی الگوهای داده و استخراج بینش تجاری مفید از آن الگوها بسیار مفید است. برای انجام این وظایف، متخصصین از تکنیک‌های مختلفی برای تولید نتایج متفاوت استفاده می‌کنند. در اینجا پنج تکنیک رایج داده کاوی آورده شده است که این تکنیک‌ها در دوره آموزش داده کاوی نیز آورده شده‌اند. تکنیک طبقه‌بندی یا کلاس‌بندی، نقاط داده بر اساس یک سؤال یا مشکل خاص به گروه‌ها یا کلاس‌ها اختصاص داده می‌شود که در دوره آموزش دیتا ماینینگ آموزش داده خواهد شد. این تابع به دنبال کشف روابط بین نقاط داده خواه بود. از آن برای تعیین اینکه آیا یک عمل یا متغیر خاص دارای ویژگی‌هایی است که می‌تواند با سایر اقدامات مرتبط باشد استفاده می‌شود. در دوره آموزش داده کاوی مفاهیم مربوط به خوشه‌بندی پوشش داده شده است. علاوه بر جستجوی الگوها، داده کاوی به دنبال کشف داده‌های غیرعادی در یک مجموعه است. تشخیص ناهنجاری فرآیند یافتن داده‌هایی است که با الگو مطابقت ندارند. این فرآیند می‌تواند به یافتن موارد تقلب کمک کند و به خرده‌فروشان کمک کند تا در مورد افزایش یا کاهش فروش محصولات خاص بیشتر بدانند. خوشه‌بندی به دنبال شباهت‌ها در یک مجموعه داده می‌گردد و نقاط داده‌ای را که ویژگی‌های مشترک دارند را به زیرمجموعه‌ها جدا می‌کند. این شبیه به نوع تجزیه‌وتحلیل طبقه‌بندی است که نقاط داده را گروه‌بندی می‌کند، اما در تجزیه‌وتحلیل خوشه‌بندی، داده‌ها به گروه‌های قبلاً تعریف‌شده اختصاص داده نمی‌شوند. خوشه‌بندی برای تعریف صفات در یک مجموعه داده مفید است، مانند تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید، وضعیت نیاز، مرحله زندگی یا ترجیحات احتمالی در ارتباطات بازاریابی. در دوره آموزش داده کاوی مباحث خوشه‌بندی به‌صورت کامل پوشش داده خواهد شد. تجزیه‌وتحلیل رگرسیون در مورد درک این است که کدام عوامل در یک مجموعه داده مهم‌تر هستند، چه عواملی می‌توانند نادیده گرفته شوند و چگونه این عوامل با هم تعامل دارند. با استفاده از این روش، داده‌کاوی‌ها می‌توانند نظریه‌هایی را تأیید کنند. کسب‌وکارها از داده‌کاوی استفاده می‌کنند تا با استفاده از داده‌هایی که در مورد مشتریان، محصولات، فروش و کمپین‌های تبلیغاتی و بازاریابی جمع‌آوری می‌کنند، مزیت رقابتی به خود بدهند. داده کاوی به آن‌ها کمک می‌کند تا عملیات را سریع‌تر کنند، روابط با مشتریان فعلی را بهبود بخشند و مشتریان جدیدی به دست آورند. به‌صورت کلی کاربردهای داده کاوی را می‌توان در موارد زیر خلاصه کرد ولی کاربردها به این موارد خلاصه نمی‌شود. در ابتدایی ترین کاربرد، خرده‌فروشان از تجزیه‌وتحلیل سبد برای تجزیه‌وتحلیل آنچه مصرف‌کنندگان می‌خرند استفاده می‌کنند. این یک شکل از تکنیک تداعی است که به خرده‌فروشان بینشی در مورد عادات خرید می‌دهد و به آن‌ها اجازه می‌دهد خریدهای دیگر را توصیه کنند. پیش‌بینی فروش شکلی از تحلیل پیش‌بینی‌کننده است که کسب‌وکارها بیشتر از بودجه خود را به آن اختصاص می‌دهند. داده کاوی می‌تواند با بررسی داده‌های تاریخی مانند سوابق فروش، شاخص‌های مالی، عادات مخارج مصرف‌کننده، فروش منتسب به یک زمان خاص از سال و روندها، به کسب‌وکارها کمک کند تا فروش را پیش‌بینی کنند و اهداف تعیین کنند. کسب‌وکارها پایگاه‌های داده بزرگی از داده‌های مصرف‌کننده می‌سازند که از آن برای شکل‌دهی و تمرکز تلاش‌های بازاریابی خود استفاده می‌کنند. این کسب‌وکارها به راه‌هایی برای مدیریت و استفاده از این داده‌ها برای توسعه ارتباطات بازاریابی هدفمند و شخصی‌شده نیاز دارند. داده کاوی به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا رفتارهای مصرف‌کننده را درک کنند، اطلاعات تماس و سرنخ‌ها را ردیابی کنند و مشتریان بیشتری را در پایگاه‌های داده بازاریابی خود درگیر کنند. داده کاوی می‌تواند اطلاعات به‌روزی را در مورد موجودی محصول، برنامه‌های تحویل و الزامات تولید در اختیار کسب‌وکارها قرار دهد. داده کاوی همچنین می‌تواند به حذف برخی از عدم قطعیت‌های ناشی از مسائل ساده عرضه و تقاضا در زنجیره تأمین کمک کند. سرعتی که داده‌کاوی می‌تواند الگوها را تشخیص دهد و پیش‌بینی‌ها را طراحی کند، به شرکت‌ها کمک می‌کند تا سهام محصول خود را بهتر مدیریت کنند و کارآمدتر عمل کنند. کسب‌وکارها، به‌ویژه خرده‌فروشان، حجم عظیمی از داده‌ها را از طریق برنامه‌های وفاداری تولید می‌کنند. داده کاوی به این کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا از طریق این داده‌ها روابط با مشتری را ایجاد و تقویت کنند. در زیر چند موقعیت برتر که از تکنیک‌های داده کاوی استفاده می‌کنند آورده شده است. مدیران پایگاه داده نقش‌های حیاتی در ذخیره، ایمن‌سازی و بازیابی بالقوه داده‌های یک شرکت ایفا می‌کنند. آن‌ها اطمینان حاصل می‌کنند که تحلیلگران می‌توانند در صورت نیاز به داده‌های مناسب دسترسی داشته باشند. مدیریت پایگاه داده یک زمینه در حال گسترش با پتانسیل حقوق و دستمزد زیادی است. دانشمندان علوم کامپیوتر و اطلاعات فناوری جدید (زبان‌های کامپیوتری، سیستم‌عامل‌ها، نرم‌افزارها و غیره) را در فضایی که به‌سرعت در حال گسترش است طراحی می‌کنند و همیشه در جستجوی ایده‌های جدید هستند. آن‌ها در زمینه‌هایی مانند مالی، فناوری، مراقبت‌های بهداشتی و اکتشاف علمی کار می‌کنند. تحلیلگران تحقیقاتی مطالعات بازاریابی را برای کمک به شرکت‌ها برای هدف قرار دادن مشتریان جدید، افزایش فروش و تعیین پتانسیل فروش محصولات جدید انجام می‌دهند. رشد تجارت الکترونیک باعث رشد در این زمینه می‌شود. معماران شبکه ارتباطات داده یک شرکت را طراحی، می‌سازند و نگهداری می‌کنند که می‌تواند از چند کامپیوتر تا یک مرکز داده بزرگ و مبتنی بر ابر را شامل شود. کارشناسان امنیت دیجیتال تقریباً برای هر سازمانی که نیاز به محافظت از داده‌های حساس و جلوگیری از حملات سایبری دارد ضروری شده‌اند و داده کاوی این پتانسیل را دارد که به آن‌ها کمک کند. به‌صورت کلی در حال حاضر همه شرکت‌های بزرگ و کوچک که مبنی بر فناوری و اینترنت هستند از داده کاوی بهره می‌برند، بنابراین یادگیری داده کاوی با منابع و مراجع آموزشی به‌نوعی ضرورت تبدیل‌شده است. دوره آموزش داده کاوی مکتب خونه نقطه شروع خوبی برای انجام این کار است. فیلم های آموزشی: 1 - جلسه اول - شناخت انواع داده‌ها و ویژگی‌ها 2 - جلسه دوم - انواع ویژگی‌ها و توصیف آماری داده‌ها 3 - جلسه سوم - شناخت داده‌ها (پراکندگی، توزیع نرمال، تحلیل هیستوگرام، اندازه‌گیری شباهت و عدم شباهت داده‌ها) 4 - جلسه چهارم - تکمیل روش‌های شباهت‌سنجی-مصورسازی داده‌ها 5 - جلسه پنجم - عملیات پیش‌پردازش وپاک‌سازی داده‌ها 6 - جلسه ششم - عملیات پیش پردازش- تجمیع داده‌ها (تحلیل همبستگی – تست کای-دو) 7 - جلسه هفتم - روش‌های کاهش داده- (کاهش بعد، تبدیل موجک، تبدیل HAAR) 8 - جلسه هشتم - روش‌های کاهش داده- هیستوگرام، خوشه‌بندی و… 9 - جلسه نهم - انواع روش‌های گسسته‌سازی 10 - جلسه دهم - انباره داده‌ها-شماهای ستاره‌ای، دانه‌برفی تحلیل الگوهای پرتکرار 11 - جلسه یازدهم - ایجاد قوانین انجمنی 12 - جلسه دوازدهم - الگوریتم Apriori 13 - جلسه سیزدهم - افزایش بهره‌وری الگوریتم Apriori و شروع FP-growth 14 - جلسه چهاردهم - الگوریتم Eclat و معیارهای ارزیابی قوانین انجمنی 15 - جلسه پانزدهم - مفاهیم دسته‌بندی داده‌ها 16 - جلسه شانزدهم - درخت تصمیم 17 - جلسه هفدهم - بررسی معیارهای شاخص و هرس درخت تصمیم 18 - جلسه هجدهم - دسته‌بندی بیزین - دسته‌بندی مبتنی بر قانون 19 - جلسه نوزدهم - استخراج قوانین درخت تصمیم 20 - جلسه بیستم - ارزیابی و مقایسه روش‌های دسته‌بندی 21 - جلسه بیست و یکم - Ensemble Methods 22 - جلسه بیست و دوم - روش‌های دسته‌بندی پیشرفته 23 - جلسه بیست و سوم - مفاهیم خوشه‌بندی – k-means 24 - جلسه بیست و چهارم - خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی

درباره دوره: در دنیای امروز داده‌ها به یکی از اصلی‌ترین پارامترها در هر صنعتی تبدیل شده‌اند و به همین دلیل داشتن سیستمی برای مدیریت آن‌ها اهمیت زیادی دارد. دیتابیس (Data Base) یا پایگاه داده شیوه‌ای برای مدیریت داده‌هاست که آشنایی با آن می‌تواند یک فرصت شغلی مناسب در اختیار شما قرار دهد. پایگاه داده mongoDB از انواع پایگاه‌داده‌های غیر رابطه‌ای است که امکان دسترسی هم‌زمان میلیون‌ها نفر به داده‌های حجیمی مثل تصاویر و فیلم‌ها را فراهم می‌کند. به همین دلیل در دنیای کاری امروز بسیار کارآمد خواهد بود. دوره آموزش mongodb با هدف آموزش این پایگاه داده محبوب تهیه و تدوین شده است که در ادامه به معرفی آن خواهیم پرداخت . هدف اصلی از یادگیری دوره آموزش mongodb تسلط کامل بر مفاهیم این پایگاه داده و کار با آن است. در این دوره شما مباحث کوئری نویسی دیتابیس را یاد خواهید گرفت و می‌آموزید که چگونه آن را برنامه‌نویسی کنید. همچنین با قابلیت‌ها و ابزارهای مختلف آن آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید که چگونه با استفاده از دستورات مختلف از فضای وب به این پایگاه داده متصل شده و داده‌های آن را استخراج کنید. در این دوره آموزش mongodbابتدا به معرفی و نصب mongodb پرداخته شده است و سپس دانشجو با دستورات و مفاهیم mongodb آشنا خواهد شد و قادر به اجرای mongodb خواهد بود. اگرچه این دوره یک دوره کامل مقدماتی تا پیشرفته نیست اما می‌تواند نقطه شروع خوبی برای یادگیری این نوع دیتابیس Nosql باشد. با استفاده از دوره‌های آموزشی مکمل به همراه این دوره آموزشی می‌توانید به سطح و درک مناسبی از این نوع بانک اطلاعاتی برسید. دوره آموزش mongodb مناسب کسانی است که به دنبال یادگیری مهارتی کاربردی و به‌روز برای ورود به بازار کار هستند. این پایگاه داده یکی از دیتابیس‌های کاربردی در سراسر جهان است؛ بنابراین تسلط بر روی آن یک مهارت کلیدی برای کسب درآمد ارزی نیز به‌حساب می‌آید. همچنین افرادی که قبلاً با پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای کارکرده‌اند و برای کار با داده‌های بزرگ به مشکل برخورده‌اند، می‌توانند با شرکت در این دوره آموزش رایگان مونگو دی بی مشکلات خود را به‌طور کامل حل کنند. این دوره همچنین برای متخصصان وب که قصد دارند سرعت سایت خود را به‌واسطه دسترسی سریع‌تر به داده‌ها بالا ببرند، کاربردی خواهد بود. مهارت اصلی که بعد از اتمام دوره آموزش mongodb کسب خواهید کرد، تسلط بر روی مفاهیم و برنامه‌نویسی این پایگاه داده است. شما در این دوره آموزش دیتابیس mongodb یاد می‌گیرید که چگونه از داده‌های موجود نسخه پشتیبان تهیه کنید، با سرعت مناسبی داده‌های موردنیاز را پیدا کرده و در اختیار کاربر قرار دهید و از این پایگاه داده در زبان‌های دیگر مانند node js یا PHP استفاده کنید. علاوه بر این شما تجربه‌های عملی در این حوزه کسب خواهید که به منزله سابقه کار برای شماست و می‌توانید با استاد به این تجربیات بدون ترس وارد بازار کار شوید. در پایان این دوره آموزش مونگو دی بی به‌اندازه کافی و برای پیداکردن کاری با درآمد عالی بر روی پایگاه داده mongoDB تسلط پیدا می‌کنید و حتی می‌توانید وارد حوزه آموزش این پایگاه داده نیز بشوید. شما برای شرکت در این دوره نیاز به دانستن هیچ موضوعی ندارید. در دوره آموزش mongodb کلیه مباحث مربوط به پایگاه‌داده از صفر آموزش داده می‌شود و مدرس قدم‌به‌قدم شما را تا متخصص شدن همراهی می‌کند؛ بنابراین نیازی نیست مباحث ابتدایی پایگاه‌داده یا mongoDB را بدانید یا قبلاً با یک پایگاه‌داده رابطه‌ای یا غیر رابطه‌ای کار کرده باشید. بعد از آموزش مباحث اولیه و نصب این پایگاه‌داده، در هر جلسه تمریناتی به شما داده می‌شود که با حل آن‌ها می‌توانید با مشکلاتی که در عمل و در زمان کار با داده‌های واقعی برایتان پیش می‌آید آشنا دست‌وپنجه نرم کرده و سؤالاتتان را از مدرس بپرسید. درنهایت بدون نیاز به هیچ پیش‌زمینه ابتدایی برای مباحث این دیتابیس مسلط شده و می‌توانید اطلاعات خود را به‌راحتی در آن ذخیره، بازیابی، ویرایش یا حذف کرده و پایگاه‌داده را به وب‌سایت یا نرم‌افزارهای آفلاین و آنلاین خود وصل کنید. MongoDB، محبوب‌ترین پایگاه داده NoSQL و یک پایگاه داده منبع باز سند گرا به‌حساب می‌آید. اصطلاح NoSQL درواقع به معنای غیر رابطه‌ای است. این بدان معناست که MongoDB بر اساس ساختار پایگاه داده رابطه‌ای جدول مانند عمل نمی‌کند، بلکه مکانیزم کاملاً متفاوتی را برای ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌ها از بانک‌های اطلاعاتی ارائه می‌دهد. این فرمت ذخیره‌سازی BSON (مشابه فرمت JSON) نامیده می‌شود. هدف از دوره آموزش MongoDB ارائه اطلاعات کاملی از این پایگاه داده محبوب است که هم‌اکنون کاربردهای بسیار فراوانی دارد. MongoDB یک پایگاه داده منبع باز، سند گرا و یکی از محبوب‌ترین پایگاه داده NoSQL است. NoSQL به زبان ساده به معنای یک پایگاه داده غیر رابطه‌ای است، یعنی ساختار پایگاه داده رابطه‌ای جدول مانندی در آن وجود ندارد، در عوض مکانیزم کاملاً متفاوتی برای ذخیره و بازیابی داده‌ها وجود دارد. این فرمت ذخیره‌سازی BSON نام دارد و بسیار شبیه JSON است. MongoDB  جایگزینی مناسب برای دیتابیس‌های رابطه‌ای است که نیازی به ساختار جدول ندارد. این پایگاه داده غیر رابطه‌ای از سال 2009 معرفی‌شده و به دلیل مزایای متعدد که دارد از همان ابتدا موردتوجه قرار گرفت. این دیتابیس زبانی غنی برای کوئری نویسی دارد که با استفاده از آن می‌توانید خیلی راحت داده‌ها را دسته‌بندی کرده یا اطلاعات موردنظر خود را از آن پایگان داده استخراج کنید. همچنین امکان برنامه‌نویسی شیءگرا را نیز برای شما فراهم می‌کند. هدف این دوره آموزش MongoDB ارائه اطلاعات سطحی و مقدماتی در مورد MongoDB با کمک مجموعه داده‌های تستی است که حاوی دستورات اساسی مانند insert، update، delete  و غیره است. ممکن است این سؤال برای کاربران پیش بیاد که چرا اصلاً ما به یادگیری این دیتابیس با دوره آموزش MongoDB نیاز داریم؟ در پاسخ باید گفت: پایگاه‌های داده SQL داده‌ها را در قالب جدول ذخیره می‌کنند. این داده‌ها در یک مدل داده از پیش تعریف شده ذخیره می‌شوند که برای برنامه‌های کاربردی در حال رشد در دنیای واقعی امروزی چندان انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر نیست. برنامه‌های مدرن بیش از هر زمان دیگری شبکه‌ای، اجتماعی و تعاملی هستند. برنامه‌ها داده‌های بیشتری را ذخیره می‌کنند و با نرخ‌های بالاتری به آن دسترسی دارند. سیستم مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای (RDBMS) انتخاب مناسبی برای مدیریت داده‌های بزرگ به دلیل طراحی و نوع برنامه آن‌ها نیست، زیرا همان‌طور که گفته شد، این پایگاه داده‌های رابطه‌ای مقیاس‌پذیر نیستند. اگر پایگاه داده بر روی یک سرور واحد اجرا شود، در مقیاس‌پذیری با محدودیت روبه‌رو می‌شود. پایگاه داده‌های NoSQL مقیاس‌پذیرتر هستند و عملکرد عالی را ارائه می‌دهند. MongoDB یک پایگاه داده NoSQL است که با افزودن سرورهای بیشتر و بیشتر مقیاس‌پذیر می‌شود و با مدل سند انعطاف‌پذیر خود بهره‌وری را افزایش می‌دهد. در زیر چند دلیل برای استفاده از MongoDB آورده شده است: در دوره آموزش MongoDB در قالب مثال‌های واقعی به چشم خواهیم دید که چرا MongoDB آن‌قدر اهمیت دارد و لازم است آن را یاد بگیریم. RDBMS دارای یک طراحی طرح‌واره معمولی است که تعداد جداول و رابطه بین این جداول را نشان می‌دهد در حالی که MongoDB سند گرا است و در آن هیچ مفهومی از طرح‌واره یا رابطه وجود ندارد. تراکنش‌های پیچیده در MongoDB پشتیبانی نمی‌شوند زیرا عملیات پیوستن یا الحاق (join) پیچیده در دسترس نیست. MongoDB اجازه می‌دهد تا یک ساختار سند بسیار انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر باشد. به‌عنوان‌مثال، یک سند داده از یک مجموعه در MongoDB می‌تواند دو فیلد داشته باشد در حالی که سند دیگر در همان مجموعه می‌تواند چهار فیلد داشته باشد. MongoDB در مقایسه با RDBMS به دلیل تکنیک‌های اندیس گذاری و ذخیره‌سازی کارآمد سریعتر است. با این حال چند اصطلاح وجود دارد که در هر دو پایگاه داده موجود هستند. آنچه در RDBMS جدول نامیده می‌شود در MongoDB مجموعه نامیده می‌شود. به‌طور مشابه، یک تاپل یک سند و یک ستون یک فیلد نامیده می‌شود. MongoDB یک «_id» پیش‌فرض ارائه می‌کند که یک عدد هگزادسیمال 12 بایتی است که منحصر به فرد بودن هر سند را تضمین می‌کند و این شبیه کلید اصلی در RDBMS است. همان‌طور که در دوره آموزش MongoDB نیز به آن اشاره شده است MongoDB دارای ویژگی‌های بسیار متعدد و جالبی است که به نوبه خود کمک بسیار زیادی به توسعه‌دهندگان می‌کند. در این جا مهم‌ترین ویژگی‌های MongoDB آورده شده است: MongoDB در سناریوهای زیر بر RDBMS ترجیح داده می‌شود: MongoDB در حال حاضر پشتیبانی رسمی از درایورها را برای تمام زبان‌های برنامه نویسی محبوب مانند: C ،C++ ،Rust ،C# ،Java ،Node.js ،Perl ،PHP Python ،Ruby ،Scala ،Go و Erlang ارائه می‌دهد. در پلتفرم آموزشی مکتب خونه برای بیشتر زبان‌هایی که ذکر شد، دوره آموزش برنامه نویسی قرار دارد که در کنار یادگیری پایگاه داده MongoDB می‌تواند شما را برای ورود به بازار کار برنامه نویسی آماده کند. MongoDB فقط از اوراکل لینوکس که هسته سازگار با Read hat (RHCK) را اجرا می‌کند، پشتیبانی می‌کند. MongoDB از هسته Unbreakable Enterprise (UEK) پشتیبانی نمی‌کند. همچنین MongoDB 5.0 نیاز به استفاده از مجموعه دستورالعمل AVX دارد که در پردازنده‌های انتخابی اینتل و AMD موجود است. می‌توانیم از Microsoft SQL Server Management Studio برای اتصال داده‌های MongoDB خود به یک نمونه SQL Server استفاده کنیم. Linked Server ابزاری از MS SQL Server است که امکان اجرای پرس‌وجوهای توزیع شده را برای ارجاع جداول ذخیره‌شده در پایگاه داده غیر SQL Server در یک پرس‌وجو را می‌دهد. MongoDB مزایای بسیار زیادی برای توسعه‌دهندگان و برنامه نویسان در پروژه‌های مختلف ارائه می‌دهد که مهم‌ترین آن‌ها شامل مورد زیر است: اگر به فکر یادگیری پایگاه داده MongoDB هستید و دواست دارید در این زمینه پیشرفت چشم‌گیری داشته باشید و بتواند به‌صورت عملی با آن کار کنید، هم‌اکنون با ثبت‌نام در دوره آموزش MongoDB اولین و مهم‌ترین قدم این مسیر را بردارید. آموزش رایگان MongoDB: 1 - پایگاه داده چیست؟ 2 - نصب مانگودی‌بی 3 - دستورات مانگودی‌بی