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: 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

درباره دوره: دوره آموزشی MySQL به گونه‌ای طراحی شده است که شرکت‌کنندگان را با مفاهیم و کاربردهای اساسی و پیشرفته SQL در محیط MySQL آشنا کند. این دوره شامل مباحثی از جمله ایجاد و مدیریت پایگاه‌های داده، نوشتن و اجرای دستورات SQL، استفاده از توابع و عبارات شرطی، بهینه‌سازی پرس‌وجوها، و مدیریت کاربران و دسترسی‌ها می‌باشد. دانشجویان و علاقه‌مندان به علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات: این دوره برای دانشجویانی که می‌خواهند مهارت‌های SQL خود را تقویت کنند و در پروژه‌های دانشگاهی و تحقیقاتی از پایگاه داده استفاده کنند، بسیار مفید است. برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان نرم‌افزار: افرادی که در حوزه توسعه وب و نرم‌افزار فعالیت می‌کنند و نیاز به مدیریت داده‌ها و ایجاد برنامه‌های داده‌محور دارند، می‌توانند از این دوره بهره‌مند شوند. تحلیل‌گران داده و متخصصان BI: کسانی که در زمینه تحلیل داده و هوش تجاری فعالیت دارند و نیاز به استخراج و تحلیل داده‌ها از پایگاه‌های داده مختلف دارند، با شرکت در این دوره می‌توانند دانش و مهارت‌های لازم را کسب کنند.مدیران پایگاه داده: افرادی که مسئولیت مدیریت و نگهداری پایگاه‌های داده سازمان‌ها را برعهده دارند، می‌توانند با شرکت در این دوره با تکنیک‌های پیشرفته مدیریت و بهینه‌سازی پایگاه‌های داده آشنا شوند. این دوره با ترکیبی از مباحث تئوری و عملی، شرکت‌کنندگان را برای مواجهه با چالش‌های واقعی در زمینه مدیریت و استفاده از پایگاه‌های داده آماده می‌کند. معرفی دوره: 1 - Intro نصب و راه اندازی: 1 - سیستم مدیریت پایگاه داده (DBMS) 2 - نصب MySQL و Workbench 3 - ساخت بانک اطلاعاتی 4 - کوییز درس دوم دستورات تعریف داده (DDL): 1 - انواع داده Data Types 2 - ساخت جدول و تعریف کلید اصلی 3 - کوییز درس سوم 4 - محدود سازی فیلدها 5 - تغییر دادن جدول 6 - کوییز درس چهارم 7 - تعریف کلید خارجی 8 - کوییز درس پنجم دستکاری اطلاعات (DML): 1 - درج اطلاعات در جدول insert 2 - کوییز درس اول 3 - حذف اطلاعات delete 4 - کوییز درس دوم 5 - به روز رسانی اطلاعات update 6 - کوییز درس سوم 7 - انتخاب اطلاعات select تابع یا function: 1 - تابع 2 - مثال بررسی مبحث استخراج: 1 - اینر جوین inner join 2 - لفت جوین left join 3 - کوییز درس دوم 4 - رایت جوین right join 5 - ترکیب جوین تکمیلی: 1 - مرتب‌سازی order by و group by و ASC و DESC 2 - کوییز درس اول 3 - تعریف ویو view 4 - تعریف کاربر و انواع دسترسی‌ها پروژه پایانی: 1 - ویدیو پروژه پایانی (بخش اول) 2 - ویدیو پروژه پایانی (بخش دوم) 3 - پروژه نهایی

درباره دوره: دوره" Exploring and Preparing your Data with BigQuery" به بررسی چالش‌های رایج تحلیل‌گران داده می‌پردازد و روش‌های حل آن‌ها را با استفاده از ابزارهای قدرتمند کلان‌داده در Google Cloud آموزش می‌دهد. در این دوره، شما با مباحث بنیادی SQL آشنا خواهید شد و توانایی‌های خود را در استفاده از BigQuery و Dataprep برای تحلیل و تبدیل مجموعه‌های داده به طور عملی تقویت خواهید کرد. با بهره‌گیری از این ابزارها، یاد خواهید گرفت چگونه داده‌های بزرگ را به طور مؤثر مدیریت و تجزیه‌وتحلیل کنید تا به بینش‌های کاربردی و مفیدی دست یابید. این دوره نخستین بخش از مجموعه آموزشی "از داده‌ها تا بینش‌ها با Google Cloud" است و برای آن دسته از افرادی که به دنبال گسترش دانش خود در زمینه تحلیل داده‌ها هستند طراحی شده است. پس از اتمام این دوره و کسب تجربه لازم، شما می‌توانید به دوره بعدی با عنوان "ایجاد مجموعه‌داده‌های جدید در BigQuery و تجسم بینش‌ها" ملحق شوید تا با تکنیک‌های پیشرفته‌تر در زمینه تحلیل داده و تجسم نتایج آشنا شوید و مهارت‌های خود را به سطح بالاتری ارتقا دهید. مقدمه‌ای بر داده‌ها در Google Cloud: 1 - چالش‌های تحلیل داده که تحلیل‌گران داده با آن مواجه هستند 2 - مقایسه کلان‌داده در محیط‌های داخلی و ابری 3 - موارد کاربرد واقعی 4 - مبانی پروژه در Google Cloud مرور ابزارهای داده‌های بزرگ: 1 - وظایف و چالش‌های تحلیل‌گر داده و ابزارهای داده Google Cloud 2 - ۹ ویژگی بنیادی BigQuery 3 - مرور: نمودار معماری داده 4 - ابزارهای Google Cloud برای تحلیل‌گران، دانشمندان داده و مهندسان داده 5 - Coursera: شروع به کار با Google Cloud Platform و Qwiklabs کاوش داده‌های خود با SQL: 1 - معرفی مجموعه داده‌های تجارت الکترونیک در Google Analytics 2 - تکنیک‌های رایج در کاوش داده‌ها 3 - مبانی پرس‌وجو (Query) 4 - معرفی توابع 5 - فیلترها، تجمیع‌ها و داده‌های تکراری 6 - انواع داده‌ها، توابع تاریخ و NULLها 7 - فیلترهای wildcard با LIKE قیمت‌گذاری BigQuery: 1 - وظایف BigQuery 2 - مدیریت اندازه و هزینه 3 - بهینه‌سازی پرس‌وجوها برای کاهش هزینه پاک‌سازی و تبدیل داده‌های شما: 1 - ۵ اصل حفظ یکپارچگی مجموعه داده‌ها 2 - شکل و انحراف مجموعه داده‌ها 3 - پاک‌سازی و تبدیل داده‌ها با استفاده از SQL 4 - پاک‌سازی و تبدیل داده‌ها با استفاده از یک رابط کاربری جدید: معرفی Dataprep 5 - اجزای Data Fusion 6 - ساخت یک پایپ‌لاین 7 - کاوش داده‌ها با استفاده از Wrangler خلاصه دوره: 1 - خلاصه دوره

درباره دوره: درس اصول طراحی پایگاه داده از مهم ترین و کاربردی ترین مباحث آموزشی در رشته های نرم افزار و فناوری اطلاعات می باشد و لزوم یادگیری صحیح و اهمیت این درس بر کسی پوشیده نیست ، اما یادگیری اصولی و در عین حال کاربردی این درس نیازمند استادی است که در عین آموزش نظری و تئوری این درس ، با تجربه ی فعالیت نرم افزاری خود نحوه ی کار عملی با مبانی نظری این درس را در یک محیط عملیاتی مانند SQL Server آموزش دهد تا دانشجو بتواند در عین یادگیری مبانی نظری مانند اصول طراحی نمودار های ER و یادگیری مفاهیم اولیه پایگاه داده مانند موجودیت ها ، صفات و رابطه ها بتواند یک پایگاه داده ی اصولی و حرفه ای پیاده سازی کرده و پیچیده ترین پرس و جو ها ( QUERY ) را به صورت عملی بر روی این پایگاه داده اعمال کند . فیلم های آموزشی: 1 - جلسه اول - مقدمات 2 - جلسه دوم - آشنائی با نمودار رابطه موجودیت 3 - جلسه سوم - ادامه با نمودار رابطه موجودیت 4 - جلسه چهارم - نگاشت نمودار رابطه – موجودیت به ساختار داده­ای رابطه­ای یا جدولی 5 - جلسه پنجم - طراحی جداول در پایگاه داده اس کیو ال سرور 6 - جلسه ششم - دستورات SQL 7 - جلسه هفتم - ادامه دستورات SQL 8 - جلسه هشتم - 9 - جلسه نهم - 10 - جلسه دهم - 11 - جلسه یازدهم - 12 - جلسه دوازدهم -

درباره دوره: Oracle Data Integrator ابزاری است که در زمینه یکپارچه سازی داده‌ها کاربردهای فراوانی دارد. این نرم‌افزار تمامی نیازهای مربوط به یک‌پارچه‌سازی اطلاعات را برای کاربران برآورده می‌کند. دوره آموزش Oracle Data Integrator ضمن معرفی نرم افزار اوراکل و آموزش کار با این نرم‌افزار به بررسی اهمیت یک‌پارچه سازی اطلاعات و مدیریت داده‌ها می‌پردازد. با توجه به محتوایی که در این دوره تهیه شده است، شرکت‌کنندگان در پایان دوره می‌توانند با استفاده از ابزار Oracle Data Integrator یا ODI پایگاه داده HR_DW را براساس اسکیما HR طراحی و آن را پیاده‌سازی کنند. در این دوره به مخاطب کمک می‌شود تا علاوه بر آموزش نرم افزار اوراکل و یادگیری ابعاد مختلف کار با این نرم‌افزار به سایر موضوعات مربوط به این مفهوم نیز تسلط پیدا کند. اصلی‌ترین هدفی که در این دوره مورد نظر قرار داشته است آشنایی با ویژگی‌ها و ابعاد مختلف اوراکل و چگونگی استفاده از اوراکل در فرایند یکپارچه سازی داده ها می‌باشد. آموزش نرم افزار Oracle Data Integrator به نحوی تهیه شده است که بیشترین افراد بتوانند از این آموزش‌ها استفاده کنند. به همین جهت گروه‌های زیادی می‌توانند از این دوره آموزش اوراکل استفاده کنند. افرادی مانند دانشجویان رشته‌های مهندسی کامپیوتر، علوم کامپیوتر و مهندسی صنایع اصلی‌ترین مخاطبان این دوره به حساب می‌آیند. علاوه بر این افراد همه علاقه‌مندان به مباحث حوزه دیتا نیز می‌توانند از این دوره استفاده کنند و به مباحث ارائه شده مسلط شوند. آموزش Oracle Data Integrator کمک می‌کند تا بتوانید داده‌های خام و ناخوانا را به داده‌های قابل فهم تبدیل کنید. این آموزش به افزایش مهارت‌های شما کمک می‌کند و می‌توانید موقعیت شغلی خود را ارتقا دهید. Oracle Data Integrator یا ODI (پایگاه داده اوراکل) ابزاری است که به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا داده‌ها را ادغام کنند. ادغام داده‌ها فرایندی است که داده‌ها را از منبع مختلف استخراج، آنها را طبق نیاز تغییر می‌دهد و تبدیل می‌کند در نهایت، در مخزنی واحد بارگذاری می‌کند. این مخزنِ واحد می‌تواند انبار داده یا هر سیستم دیگری باشد که به داده‌های یکپارچه نیاز دارد. ODI محیطی گرافیکی است که داده‌ها را ادغام می‌کند و در سیستم‌های هوش تجاری جایگاه ویژه‌ای دارد. به همین علت افراد زیادی به دنبال آموزش Oracle Data Integrator هستند تا بتوانند در دنیای تجارت جایگاه خوبی بدست آورند. آموزش ODI و استفاده از Oracle odi می‌تواند مزایای متعددی برای سازمانِ شما به همراه داشته باشد. برخی از مزایای این پلتفرم عبارت است از: کاهش زمان و هزینه: فرایند یکپارچه‌سازی داده‌ها می‌تواند زمان‌بر و پرهزینه باشد. ODI با خودکارسازی این فرایند، در وقت و هزینه شما صرفه‌جویی می‌کند. افزایش کیفیت داده‌ها: وجود داده‌های باکیفیت، برای تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه‌ی مدیران الزامی هستند. اما متاسفانه، داده‌های خام معمولاً با مشکلاتی مثل ناقص بودن، تکراری بودن و ناسازگاری دست‌وپنجه نرم می‌کنند. Data integration با اعمال قوانین کسب‌وکار روی داده‌ها در حین فرایند تبدیل، به مدیران کمک می‌کند تا ایرادات داده‌ها را برطرف کنند و اطلاعاتی درست و قابل را بدست آورند. افزایش بهره‌وری: با استفاده از ODI  فرایند استخراج داده‌ها و بارگذاری آنها در مخزن نهایی به‌صورت خودکار انجام می‌شود. به همین علت افراد با استفاده از این ابزار می‌توانند بیشتر تمرکز خود را برای تجزیه‌وتحلیل اطلاعات بگذارند. تصمیم‌گیری بهتر: تصمیم‌گیری براساس داده‌های یکپارچه و باکیفیت، کسب‌وکارها را در مسیر موفقیت هدایت می‌کند. با استفاده از این ابزار، شرکت‌ها می‌توانند به راحتی به نمای کلی و واحد از داده‌های سازمان دست پیدا کرد. این امر به مدیران این امکان را می‌دهد تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند و کسب‌وکار خود را به سمت آینده‌ای بهتر هدایت کنند. Oracle Data Integrator (ODI) یک پلتفرم جامع برای ادغام داده‌ها است که تمامی نیازهای ادغام داده‌ها را پوشش می‌دهد. از کاربردهای آموزش Oracle Data Integrator می‌توان به موارد زیر اشاره کرد: اتصال به منابع مختلف داده: ODI قابلیت اتصال به طیف گسترده‌ای از منابع داده، از جمله پایگاه‌های داده رابطه‌ای مانند Oracle، SQL Server، DB2، سیستم‌های مدیریت فایل، سرویس‌های ابری و سایر منابع داده را دارد. ایجاد نگاشت‌های داده: نگاشت داده، نقشه‌ی راه تبدیل داده‌ها از فرمت منبع به فرمت مقصد است. Oracle odi به کاربران این امکان را می‌دهد تا نگاشت‌هایی را برای این منظور تعریف کنند. این نگاشت‌ها می‌توانند شامل عملیات مختلفی از قبیل فیلتر کردن داده‌ها، تغییر فرمت داده‌ها، اعمال قوانین کسب‌وکار و غیره باشند. مدیریت فرایندهای یکپارچه‌سازی داده‌ها: ODI محیطی برای طراحی، توسعه، اجرا و زمان‌بندی خودکار این فرآیندها را فراهم می‌کند. این فرایندها می‌توانند به صورت خودکار یا دستی اجرا شوند. امنیت و مدیریت کاربران: امنیت داده‌ها، اولویت اصلی هر سازمانی است. ODI از سیستم امنیتی قدرتمند برای کنترل دسترسی کاربران به داده‌ها و فرایندهای یکپارچه‌سازی داده‌ها استفاده می‌کند به همین علت داده‌ها در این ابزار امنیت زیادی دارند. ابزارهای مانیتورینگ و گزارش‌گیری: ابزارهایی را برای مانیتورینگ در فرایندهای یکپارچه‌سازی داده‌ها و تولید گزارش‌های مربوط به آنها ارائه می‌دهد. ابزارهای مانیتورینگ و گزارش‌گیری: با Data integration امکان نظارت بر عملکرد فرایندهای یکپارچه‌سازی وجود دارد و گزارش‌های جامعی از آنها تهیه می‌کند. این گزارش‌ها به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا مشکلات احتمالی را شناسایی کرده و عملکرد فرایندها را بهینه‌سازی کنند. در دنیای پیشرفته‌ی امروز که بر پایه‌ی داده‌ها اداره می‌شود، وجود افرادی که آموزش Oracle Data Integrator را گذرانده باشند برای شرکت‌ها بسیار ارزشمند است. زیرا برای ادغام و یکپارچه‌سازی داده‌ها به آن نیاز دارند. از مهم‌ترین دلایل اهمیت Oracle Data Integrator می‌توان به موارد زیر اشاره کرد: Oracle Data Integrator اطمینان می دهد که داده‌های معیوب به طور خودکار قبل از درج در برنامه هدف شناسایی و بازیافت می‌شوند. این امر بدون نیاز به برنامه نویسی، با رعایت قوانین و محدودیت‌های یکپارچگی داده تعریف شده در برنامه هدف و در ODI انجام می شود. کسب‌وکارها می‌توانند با اجرای ابزار Oracle odi بر اساس پایگاه داده‌های RDBMS و SQL  خود می‌توانند تحولات داده را روی سرور مورد نظر انجام دهند و عملکرد بهتری داشته باشند. Oracle Data Integrator از کلیهRDBMS ها که شامل کلیه سیستم عامل‌های ذخیره سازی داده‌های اصلی مانندOracle ، Exadata،Teradata ، IBM DB2 و بسیاری از فناوری‌های دیگر پشتیبانی می‌کند. به همین وجود فردی که  آموزش Oracle Data Integrator را گذرانده است به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا از داده‌ها و دیگر پلتفرم‌های خود به خوبی استفاده کنند. برای این‌که بتوانید به‌طور مؤثر از  آموزش ODI استفاده کنید، به مهارت‌های زیر نیاز دارید: آشنایی با پایگاه‌های داده: درک مفاهیم پایگاه‌های داده و نحوه‌ی کار با آن‌ها در آموزش odi برای برقراری ارتباط با منابع داده ضروری است. SQL: آیا می‌دانید آموزش sql server رایگان ODI چیست؟ شرکت در آموزش پایگاه داده sql برای استخراج و دستکاری داده‌ها در پایگاه‌های داده لازم است. همچنین با داشتن دانش پایه‌ای از SQL برای کار با ODI بسیار مفید خواهد بود. آشنایی با مفاهیم مربوط به داده: همان‌طور که گفته شد Data integration با دنیای داده‌ها سروکار دارد. به همین علت برای شرکت در  آموزش Oracle Data Integrator باید با مفاهیم اولیه‌ی داده آشنا باشید. با توجه به اهمیت روزافزون اطلاعات در کسب‌وکارها، تقاضا برای متخصصان یکپارچه‌سازی داده‌ها نیز در حال افزایش است. افرادی که با ابزارهایی مانند Oracle Data Integrator آشنایی داشته باشند، می‌توانند فرصت‌های شغلی خوبی را در زمینه‌های مختلفی از جمله: مهندسی داده (Data Engineering): مهندسان داده وظیفه‌ی طراحی، توسعه و نگهداری زیرساخت‌های داده را بر عهده دارند. آشنایی با ODI می‌تواند به آنها در یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف و بارگذاری آنها در مخزن داده کمک کند. تحلیل داده (Data Analytics): تحلیلگران داده از داده‌ها برای استخراج insights ارزشمند و ارائه گزارش‌های مدیریتی استفاده می‌کنند. ODI می‌تواند به شما در دسترسی به داده‌های یکپارچه و باکیفیت کمک کند. هوش تجاری (Business Intelligence): هوش تجاری به سازمان‌ها کمک می‌کند تا از داده‌ها برای تصمیم‌گیری بهتر استفاده کنند. ODI به پیاده‌سازی سیستم‌های هوش تجاری و یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف کمک کند. مواردی که گفته شد تنها بخشی از موقعیت‌های شغلی است با آموزش Oracle Data Integrator بدست می‌آورید. گفتنی است که در آینده تقاضا برای این شغل بیشتر خواهد شد. با توجه به اهمیت آموزش Oracle Data Integrator، مکتب خونه دوره‌ای پایه برای یادگیری آن برگزار کرده است. مدرس این دوره محمدمهدی سیمین یکی از اعضای تیم هوش تجاری یک هلدینگ در حوزه بانکداری است. مدت زمان دوره آموزش پایگاه داده اوراکل 4 ساعت است که اطلاعات مفیدی را در اختیار شما می‌گذارد. در  آموزش ODI سرفصل‌های زیر وجود دارد: ·         آموزش انتقال داده با استفاده از نرم‌افزار ODI ·         معرفی تکنولوژی‌ها ·         طراحی  DataStore ·         انتقال داده ·         ابزار Mapping ·         ابزار مربوط به  Projects ·         Packageها و Scenarioها ·         ثبت تغییرات داده‌ها (Data Capture) ·         انتقال داده‌های تغییر یافته این روزها هر کسب‌وکاری با حجم زیادی از داده‌ها سروکار دارد و برای مدیریت آنها به ابزارهای متفاوتی نیاز دارد. به همین علت باید افراد متخصصی که  آموزش Oracle Data Integrator گذرانده‌اند می‌توانند در مدیریت داده‌ها حجیم به کسب‌وکار کمک کنند. شما می‌توانید در آموزش پایگاه داده اوراکل مکتب خونه شرکت کنید و با نصب ODI و تمرین و تکرار مباحث آن تسلط کافی بر این ابزار پیدا کنید تا جایگاه خوبی بدست آورید. همچنین در مکتب خونه انواع دوره آموزش برنامه نویسی و آموزش پایگاه داده به عنوان مکمل و پیش نیاز این دوره موجود است. آموزش انتقال داده با استفاده از نرم‌افزار ODI: 1 - پیشگفتار 2 - تعاریف اولیه 3 - معرفی تکنولوژی‌ها 4 - طراحی DataStore 5 - انتقال داده 6 - ابزار Mapping 7 - ابزار مربوط به Projects 8 - Packageها و Scenarioها 9 - ثبت تغییرات داده‌ها (Data Capture) 10 - انتقال داده‌های تغییر یافته