الزامات هوش تجاری (BI)
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
- توضیح مفهوم هوش تجاری (BI)، کامپوننتهای کلیدی و چالشهای موجود و گزینههای شغلی در این حوزه
- توضیح تحلیل داده و اهمیت آن در هوش تجاری و شناسایی نقش آن در استخراج بینشها از داده
- ارزیابی ابزارها و فناوریهای مختلف هوش تجاری مورد استفاده برای تحلیل زمینه و نیازمندیهای یک پروژه هوش تجاری
- توسعه بینشهای قابل اجرا با استفاده از ابزارها و تکنیکهای مناسب برای دادهکاوی، گزارشدهی، جمعآوری، آمادهسازی، تحلیل و مصورسازی داده
توضیحات دوره
این دوره یک مقدمه جامع در مورد هوش تجاری (BI)، کامپوننتها و مفاهیم کلیدی آن و مزایا و چالشهای پیادهسازی راهحلهای هوش تجاری ارائه میدهد. همچنین به فرصتها و نقشهای شغلی در حوزه هوش تجاری و مهارتها و صلاحیتهای مورد نیاز آن اشاره میکند.
شما همچنین در مورد اکوسیستم داده، چشمانداز تحلیل هوش تجاری، مخازن داده و فرآیند استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) بینش کسب خواهید کرد. علاوه بر این، با نقش تحلیل آماری در دادهکاوی و مصورسازی داده برای شناسایی الگوها و روندها و اینکه چگونه یک داستان جذاب با داده بسازید آشنا خواهید شد.
این دوره فعالیتهای عملی و یک پروژه نهایی ارائه میدهد که به شما این امکان را میدهد که دانش خود را در سناریوهای واقعی به کار گیرید. این برنامه تخصصی برای افرادی که به دنبال یک شغل به عنوان تحلیلگر هوش تجاری هستند طراحی شده است و نیازی به تجربه یا مدرک قبلی در تحلیل داده ندارد.
الزامات هوش تجاری (BI)
-
بررسی گواهینامه IBM BI Analyst Professional 6:28
-
مقدمه دوره 6:56
-
هوش تجاری چیست؟ 4:51
-
هوش تجاری، تحلیل داده، علم داده و مهندسی داده: یک مقایسه 4:19
-
مزایای هوش تجاری 6:07
-
نقشهای حرفهای داده 7:24
-
نقشها در هوش تجاری 5:33
-
فرصتها و مسیرهای شغلی در تحلیل هوش تجاری 7:05
-
یک روز در زندگی یک تحلیلگر هوش تجاری 4:34
-
مروری بر دوره None
-
نکات مفید برای تکمیل دوره None
-
خلاصه و نکات برجسته None
-
خلاصه و نکات برجسته None
-
بررسی اکوسیستم تحلیل داده 3:45
-
انواع داده 4:01
-
درک انواع مختلف فرمتهای فایل 4:59
-
منابع داده 7:56
-
چشماندازها: کار با منابع و انواع مختلف داده 6:37
-
زبانها برای متخصصان داده 8:19
-
بررسی مخازن داده 4:33
-
RDBMS 7:37
-
NoSQL 7:34
-
بازارهای داده، ETL ،Data Lakes و پایپلاینهای داده 6:45
-
(اختیاری): توضیح در مورد Data Lakehouses 8:47
-
آشنایی با مدلسازی داده 7:05
-
اصول کلان داده 5:21
-
ابزارهای پردازش کلان داده: HDFS ،Hive، هدوپ و اسپارک 6:29
-
چشماندازها: ملاحظات برای انتخاب مخزن داده 6:24
-
پلتفرمهای یکپارچهسازی داده 4:47
-
چشماندازها: ابزارها، پایگاه دادهها و مخازن داده انتخابی 6:37
-
خلاصه و نکات برجسته None
-
خلاصه و نکات برجسته None
-
شاخصهای کلیدی عملکرد (KPI) و متریکها 6:31
-
تحلیل توصیفی 6:51
-
تحلیل تشخیصی 6:47
-
تحلیل پیشبینی 5:39
-
تحلیل تجویزی 3:59
-
چالشها در پیادهسازی هوش تجاری 7:23
-
کامپوننتهای کلیدی هوش تجاری 7:48
-
دستهبندیهای ابزارهای هوش تجاری 7:40
-
درک زمینه کسبوکار و نیازمندیهای پروژههای هوش تجاری 7:26
-
مسائل حریم خصوصی و امنیت و انطباق با مقررات 7:10
-
خلاصه و نکات برجسته None
-
خلاصه و نکات برجسته None
-
شناسایی داده برای تحلیل 5:30
-
منابع داده 4:42
-
چگونه داده را جمعآوری و ایمپورت کنیم؟ 6:30
-
آمادهسازی داده چیست؟ 6:58
-
ابزارهای آمادهسازی داده 5:37
-
پاکسازی داده 6:27
-
چشماندازها: آمادهسازی داده و قابلیت اعتماد 4:04
-
خلاصه و نکات برجسته None
-
خلاصه و نکات برجسته None
-
بررسی تحلیل آماری 8:02
-
دادهکاوی چیست؟ 5:21
-
ابزارهای دادهکاوی 6:14
-
بررسی ارتباط و اشتراکگذاری یافتههای تحلیل داده 5:05
-
چشماندازها: داستانسرایی در تحلیل داده 3:06
-
مقدمهای بر بصریسازی داده 5:33
-
آشنایی با نرمافزارهای مصورسازی و ایجاد داشبورد 7:45
-
چشماندازها: ابزارهای مصورسازی 3:16
-
تکنیکهای بصریسازی داده 6:49
-
خلاصه و نکات برجسته None
-
خلاصه و نکات برجسته None
-
توسعه یک پروژه کامل هوش تجاری 6:30
-
خلاصه و نکات برجسته None
-
دستورالعملها برای آزمون نهایی None
-
تبریک و گامهای بعدی None
-
تیم و قدردانیها None
مشخصات آموزش
الزامات هوش تجاری (BI)
- تاریخ به روز رسانی: 1404/06/14
- سطح دوره:مقدماتی
- تعداد درس:69
- مدت زمان :06:02:50
- حجم :682.0MB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy