دوره آموزشی آمادگی برای آزمون گواهینامه CompTIA Data+ (DA0-002)
7 ساعت 32 دقیقهمتوسط2025-07-03
مدرسین

Mike Chapple
Teaching Professor at the University of Notre Dame
جزئیات دوره
اگه قصد داری تو دنیای تحلیل داده حرفهای بشی و مدرک CompTIA Data+ DA0-002 رو بگیری، این دوره دقیقاً همون چیزیه که نیاز داری. مایک چپل، کارشناس باتجربه، قدمبهقدم بهت یاد میده چطور دادههای خام رو جمعآوری، آماده و تحلیل کنی و ازشون بینشهای ارزشمند برای تصمیمگیریهای تجاری دربیاری.
تو این دوره، یاد میگیری چطور با استفاده از ابزارهای استاندارد صنعت، گزارشهای حرفهای و ویژوالسازیهای تاثیرگذار بسازی، کیفیت دادههارو تضمین کنی و قوانین گاورننس و کامپلاینس داده رو رعایت کنی. علاوه بر این، با مفاهیم کلیدی مثل آنالیز آماری، تضمین کیفیت داده، و تکنیکهای تصویریسازی اطلاعات آشنا میشی.
در پایان این دوره، هم آمادگی کامل برای قبولی تو آزمون CompTIA Data+ داری و هم مهارتهای لازم برای شغلهای مرتبط با تحلیل داده رو کسب میکنی.
🎯 اهداف یادگیری
✅ آمادگی کامل برای آزمون CompTIA Data+ DA0-002
✅ ترجمه نیازهای تجاری به راهحلهای دادهمحور از طریق جمعآوری، آمادهسازی و تبدیل دادهها
✅ استفاده از ابزارهای استاندارد صنعت و تکنولوژیهای جدید برای ساخت گزارش و ویژوالسازیهای حرفهای
✅ بهکارگیری روشهای آماری پایه برای تحلیل دادههای پیچیده
✅ رعایت استانداردهای کیفیت و قوانین حاکمیت داده در طول چرخه عمر داده
تو این دوره، یاد میگیری چطور با استفاده از ابزارهای استاندارد صنعت، گزارشهای حرفهای و ویژوالسازیهای تاثیرگذار بسازی، کیفیت دادههارو تضمین کنی و قوانین گاورننس و کامپلاینس داده رو رعایت کنی. علاوه بر این، با مفاهیم کلیدی مثل آنالیز آماری، تضمین کیفیت داده، و تکنیکهای تصویریسازی اطلاعات آشنا میشی.
در پایان این دوره، هم آمادگی کامل برای قبولی تو آزمون CompTIA Data+ داری و هم مهارتهای لازم برای شغلهای مرتبط با تحلیل داده رو کسب میکنی.
🎯 اهداف یادگیری
✅ آمادگی کامل برای آزمون CompTIA Data+ DA0-002
✅ ترجمه نیازهای تجاری به راهحلهای دادهمحور از طریق جمعآوری، آمادهسازی و تبدیل دادهها
✅ استفاده از ابزارهای استاندارد صنعت و تکنولوژیهای جدید برای ساخت گزارش و ویژوالسازیهای حرفهای
✅ بهکارگیری روشهای آماری پایه برای تحلیل دادههای پیچیده
✅ رعایت استانداردهای کیفیت و قوانین حاکمیت داده در طول چرخه عمر داده
مهارت ها
Data VisualizationData AnalysisCert PrepData ScienceBusiness Analysis and StrategyBusiness Software and Tools
سرفصل ها
۰. مقدمه
- 01 - درباره آزمون data+
۱. آزمون Data+
- 02 - آزمون Data+
- 03 - مشاغل در حوزه تجزیه و تحلیل
- 04 - ارزش گواهینامه
- 05 - منابع مطالعه
۲. درون آزمون Data+
- 06 - محیط امتحان حضوری
- 07 - آزمایش در منزل
- 08 - انواع سؤالات داده+
- 09 - قبولی در آزمون Data+
- 10 - نکات امتحانی
۳. دامنه ۱ - مفاهیم و محیطهای داده
- 11 - مروری بر مفاهیم و حوزه محیطهای داده
۴. درک دادهها
- 12 - ارزش دادهها
- 13 - دادههای ساختاریافته در مقابل دادههای بدون ساختار
- 14 - دادههای جدولی
- 15 - جفتهای کلید-مقدار
۵. انواع دادهها
- 16 - دادههای عددی
- 17 - دادههای بولی
- 18 - دادههای رشتهای
- 19- دادههای گسسته در مقابل دادههای پیوسته
- 20 - تاریخ و زمان
- 21 - دادههای چندرسانهای
- 22 - دادههای مکانی
- 23 - شناسههای منحصر به فرد
۶. قالبهای فایل داده
- 24 - فایلهای متنی
- 25 - دادههای JSON
- 26 - دادههای HTML
- 27 - دادههای XML
- 28 - دادههای دودویی
۷. ذخیرهسازی دادهها
- 29 - پایگاههای داده رابطهای
- 30 - OLTP و OLAP
- 31 - پایگاههای داده غیررابطهای
- 32 - طرحوارههای داده
۸. منابع داده
- 33 - پایگاههای داده عمومی
- 34 - رابطهای برنامهنویسی کاربردی (API)
- 35 - وب اسکرپینگ
- 36 - فایلها و گزارشها
۹. رایانش ابری
- 37 - ابر چیست؟
- 38 - محرکهای رایانش ابری
- 39 - ارائه دهندگان خدمات ابری
- 40- مدلهای استقرار ابری
- 41 - مجازیسازی
- 42- کانتینرسازی
- 43 - گزینههای ذخیرهسازی ابری
۱۰. ابزارهای تحلیل دادهها
- 44- ابزارهای تحلیل دادهها
- 45- مایکروسافت اکسل
- 46- زبانهای برنامهنویسی
- 47 - محیطهای کدنویسی
- 48 - بستههای آماری
- 49- نرمافزار هوش تجاری
- 50 - ابزارهای SQL و پایگاه داده
۱۱. هوش مصنوعی
- 51 - هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل
- 52- هوش مصنوعی مولد
- 53- اتوماسیون فرآیند رباتیک
۱۲. حوزه ۲ - جمعآوری و آمادهسازی دادهها
- 54- مروری بر حوزه جمعآوری و آمادهسازی دادهها
۱۳. جمعآوری و یکپارچهسازی دادهها
- 55- فرآیندهای ETL و ELT
- 56- نظرسنجیها و مشاهدات
- 57- نمونهبرداری
۱۴. کوئریهای SQL
- 58 - زبان پرسوجوی ساختاریافته
- 59 - دستور SELECT
- 60 - مرتبسازی نتایج
- 61 - فیلتر کردن دادهها
- 62 - مقادیر تهی (NULL)
- 63 - جمعآوری دادهها
- 64 - گروهبندی دادهها
- 65 - دستکاری رشتهها
- 66 - کار با تاریخها
- 67 - مقادیر مشتق شده
- 68 - عملیات تنظیم
- 69 - عملیات را به هم متصل کنید
- 70 - اتصالات داخلی
- 71 - اتصال چندین جدول
- 72 - اتصالات بیرونی
- 73 - کوئریهای تو در تو
۱۵. بهینهسازی پرسوجو
- 74 - پروفایل سازی
- 75 - زیرمجموعههای رکورد
- 76 - طرحهای اجرای پرسوجو
- 77 - پارامترسازی
۱۶. شناسایی ناسازگاریهای دادهها
- 78 - دادههای تکراری و زائد
- 79 - دادههای گمشده و کامل بودن
- 80 - دادههای نامعتبر و دادههای پرت
- 81 - مدیریت دادههای پرت
۱۷. تبدیل و پاکسازی دادهها
- 82 - ترکیب مجموعه دادهها
- 83- تبدیل، استانداردسازی و مقیاسبندی
- 84 - عبارات منظم
- 85 - دستهبندی و خوشهبندی
- 86 - افزایش دادهها
- 87 - انفجار دادهها
۱۸. حوزه ۳ - تحلیل دادهها
- 88- مروری بر حوزه تحلیل دادهها
۱۹. انتقال تحلیل دادهها
- 89 - ارتباط با مخاطبان
- 90- ملاحظات طراحی
۲۰. آمار
- 91- روشهای آماری
- 92- میانگین، میانه و مد
- 93- دامنه و توزیع
- 94 - واریانس و انحراف معیار
- 95 - انواع تابع
۲۱. تحلیل عیبیابی
- 96 - مسائل رایج
- 97- تکنیکهای عیبیابی
۲۲. حوزه ۴ - تجسم و گزارشدهی
- 98 - مروری بر حوزه مصورسازی و گزارشدهی
۲۳. عناصر بصری گزارشدهی
- 99- الزامات گزارشدهی
- 100 - صفحات جلد
- 101 - عناصر طراحی
- 102 - عناصر مستندسازی
۲۴. انواع تجسم
- 103 - نمودار خطی
- 104 - نمودارهای پراکندگی و نمودارهای حبابی
- 105 - نمودارهای دایرهای
- 106 - نمودارهای میلهای و هیستوگرامها
- 107- نمودارهای آبشار
- 108 - نقشههای حرارتی و نقشههای جغرافیایی
- 109- نقشههای درختی
- 110 - ابرهای کلمات و اینفوگرافیکها
- 111 - جداول محوری
۲۵. گزارشها و داشبوردها
- 112- گزارشها
- 113 - داشبوردها
- 114- طراحی داشبورد
- 115 - توسعه داشبورد
- 116 - تحویل داشبورد
۲۶. گزارشهای عیبیابی
- 117- گزارش مشکلات
- 118 - اعتبارسنجی گزارش
۲۷. حوزه ۵ - مدیریت دادهها
- 119- مروری بر حوزه مدیریت دادهها
۲۸. برنامههای مدیریت دادهها
- 120- نظارت بر دادهها چیست؟
- 121- بررسی نقشهای مدیریت دادهها
- 122- ویژگیهای یک مدیر داده خوب
- 123- مسئولیتهای نظارت بر دادهها
۲۹. مستندات پایگاه داده
- 124 - فرهنگ لغت دادهها
- 125- مستندسازی جریان دادهها
- 126 - ساختار سلسله مراتبی
- 127- شفافیت و اعتماد
- 128 - نسخهبندی دادهها
- 129 - فراداده
۳۰. رعایت مقررات
- 130 - چشمانداز نظارتی امروز
- 131- قانون قابلیت انتقال و پاسخگویی بیمه سلامت (HIPAA)
- 132- قانون حقوق آموزشی خانواده و حریم خصوصی (FERPA)
- 133- قانون گرام لیچ بلیلی (GLBA)
- 134 - قوانین مربوط به اطلاعرسانی نقض دادهها
- 135 - انتقال بینالمللی دادهها
۳۱. حفظ حریم خصوصی افراد
- 136- توسعه برنامه حفظ حریم خصوصی
- 137- اصول پذیرفتهشده عمومی در مورد حریم خصوصی
- 138 - ناشناسسازی دادهها
- 139 - مبهمسازی دادهها
- 140 - اشتراکگذاری و انتقال دادهها
- 141- اخلاق دادهها
۳۲. حفاظت از امنیت دادهها
- 142- اهداف امنیت اطلاعات
- 143 - حفظ محرمانگی دادهها
- 144- ساخت یک برنامه مدیریت دسترسی
- 145 - احراز هویت، مجوز و حسابداری
- 146 - مدیریت چرخه حیات دادهها
- 147 - طبقهبندی دادهها
- 148- چارچوبهای کنترل و ریسک
- 149- حسابرسیها و ارزیابیها
۳۳. حفظ کیفیت دادهها
- 150- پیادهسازی مدیریت دادههای اصلی
- 151- توسعه تعاریف دادهها
- 152 - حفاظت از کیفیت دادهها
- 153 - اعتبارسنجی کیفیت دادهها
- 154 - آزمایش
- 155 - کنترل منبع
قدم بعدی چیست؟
- 156 - آماده شدن برای امتحان
دوره های مرتبط
- دوره آموزشی یادگیری اصولی طراحی و قالببندی در Tableau
- دوره آموزشی Tableau پیشرفته برای متخصصان حوزه آب و هوا
- دوره آموزشی نظریه طراحی برای مصورسازی دادهها
- دوره آموزشی استفاده از Tableau برای کشف بینشهای قدرتمند کسبوکار
- دوره آموزشی یادگیری اصولی D3.js
- دوره آموزشی تجسم داده ها با پایتون در اکسل
- دوره آموزشی یادگیری اصولی GraphRAG
- دوره آموزشی تحلیل دادههای تأثیرات زیستمحیطی با تابلئو (پروژه راهنماییشده)