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
مقدمه
- درباره آزمون data+
آزمون Data+
- آزمون Data+
- مشاغل در حوزه تجزیه و تحلیل
- ارزش گواهینامه
- منابع مطالعه
درون آزمون Data+
- محیط امتحان حضوری
- آزمایش در منزل
- انواع سؤالات داده+
- قبولی در آزمون Data+
- نکات امتحانی
دامنه ۱ - مفاهیم و محیطهای داده
- مروری بر مفاهیم و حوزه محیطهای داده
درک دادهها
- ارزش دادهها
- دادههای ساختاریافته در مقابل دادههای بدون ساختار
- دادههای جدولی
- جفتهای کلید-مقدار
انواع دادهها
- دادههای عددی
- دادههای بولی
- دادههای رشتهای
- دادههای گسسته در مقابل دادههای پیوسته
- تاریخ و زمان
- دادههای چندرسانهای
- دادههای مکانی
- شناسههای منحصر به فرد
قالبهای فایل داده
- فایلهای متنی
- دادههای JSON
- دادههای HTML
- دادههای XML
- دادههای دودویی
ذخیرهسازی دادهها
- پایگاههای داده رابطهای
- OLTP و OLAP
- پایگاههای داده غیررابطهای
- طرحوارههای داده
منابع داده
- پایگاههای داده عمومی
- رابطهای برنامهنویسی کاربردی (API)
- وب اسکرپینگ
- فایلها و گزارشها
رایانش ابری
- ابر چیست؟
- محرکهای رایانش ابری
- ارائه دهندگان خدمات ابری
- مدلهای استقرار ابری
- مجازیسازی
- کانتینرسازی
- گزینههای ذخیرهسازی ابری
ابزارهای تحلیل دادهها
- ابزارهای تحلیل دادهها
- مایکروسافت اکسل
- زبانهای برنامهنویسی
- محیطهای کدنویسی
- بستههای آماری
- نرمافزار هوش تجاری
- ابزارهای SQL و پایگاه داده
هوش مصنوعی
- هوش مصنوعی و تجزیه و تحلیل
- هوش مصنوعی مولد
- اتوماسیون فرآیند رباتیک
حوزه ۲ - جمعآوری و آمادهسازی دادهها
- مروری بر حوزه جمعآوری و آمادهسازی دادهها
جمعآوری و یکپارچهسازی دادهها
- فرآیندهای ETL و ELT
- نظرسنجیها و مشاهدات
- نمونهبرداری
کوئریهای SQL
- زبان پرسوجوی ساختاریافته
- دستور SELECT
- مرتبسازی نتایج
- فیلتر کردن دادهها
- مقادیر تهی (NULL)
- جمعآوری دادهها
- گروهبندی دادهها
- دستکاری رشتهها
- کار با تاریخها
- مقادیر مشتق شده
- عملیات تنظیم
- عملیات را به هم متصل کنید
- اتصالات داخلی
- اتصال چندین جدول
- اتصالات بیرونی
- کوئریهای تو در تو
بهینهسازی پرسوجو
- پروفایل سازی
- زیرمجموعههای رکورد
- طرحهای اجرای پرسوجو
- پارامترسازی
شناسایی ناسازگاریهای دادهها
- دادههای تکراری و زائد
- دادههای گمشده و کامل بودن
- دادههای نامعتبر و دادههای پرت
- مدیریت دادههای پرت
تبدیل و پاکسازی دادهها
- ترکیب مجموعه دادهها
- تبدیل، استانداردسازی و مقیاسبندی
- عبارات منظم
- دستهبندی و خوشهبندی
- افزایش دادهها
- انفجار دادهها
حوزه ۳ - تحلیل دادهها
- مروری بر حوزه تحلیل دادهها
انتقال تحلیل دادهها
- ارتباط با مخاطبان
- ملاحظات طراحی
آمار
- روشهای آماری
- میانگین، میانه و مد
- دامنه و توزیع
- واریانس و انحراف معیار
- انواع تابع
تحلیل عیبیابی
- مسائل رایج
- تکنیکهای عیبیابی
حوزه ۴ - تجسم و گزارشدهی
- مروری بر حوزه مصورسازی و گزارشدهی
عناصر بصری گزارشدهی
- الزامات گزارشدهی
- صفحات جلد
- عناصر طراحی
- عناصر مستندسازی
انواع تجسم
- نمودار خطی
- نمودارهای پراکندگی و نمودارهای حبابی
- نمودارهای دایرهای
- نمودارهای میلهای و هیستوگرامها
- نمودارهای آبشار
- نقشههای حرارتی و نقشههای جغرافیایی
- نقشههای درختی
- ابرهای کلمات و اینفوگرافیکها
- جداول محوری
گزارشها و داشبوردها
- گزارشها
- داشبوردها
- طراحی داشبورد
- توسعه داشبورد
- تحویل داشبورد
گزارشهای عیبیابی
- گزارش مشکلات
- اعتبارسنجی گزارش
حوزه ۵ - مدیریت دادهها
- مروری بر حوزه مدیریت دادهها
برنامههای مدیریت دادهها
- نظارت بر دادهها چیست؟
- بررسی نقشهای مدیریت دادهها
- ویژگیهای یک مدیر داده خوب
- مسئولیتهای نظارت بر دادهها
مستندات پایگاه داده
- فرهنگ لغت دادهها
- مستندسازی جریان دادهها
- ساختار سلسله مراتبی
- شفافیت و اعتماد
- نسخهبندی دادهها
- فراداده
رعایت مقررات
- چشمانداز نظارتی امروز
- قانون قابلیت انتقال و پاسخگویی بیمه سلامت (HIPAA)
- قانون حقوق آموزشی خانواده و حریم خصوصی (FERPA)
- قانون گرام لیچ بلیلی (GLBA)
- قوانین مربوط به اطلاعرسانی نقض دادهها
- انتقال بینالمللی دادهها
حفظ حریم خصوصی افراد
- توسعه برنامه حفظ حریم خصوصی
- اصول پذیرفتهشده عمومی در مورد حریم خصوصی
- ناشناسسازی دادهها
- مبهمسازی دادهها
- اشتراکگذاری و انتقال دادهها
- اخلاق دادهها
حفاظت از امنیت دادهها
- اهداف امنیت اطلاعات
- حفظ محرمانگی دادهها
- ساخت یک برنامه مدیریت دسترسی
- احراز هویت، مجوز و حسابداری
- مدیریت چرخه حیات دادهها
- طبقهبندی دادهها
- چارچوبهای کنترل و ریسک
- حسابرسیها و ارزیابیها
حفظ کیفیت دادهها
- پیادهسازی مدیریت دادههای اصلی
- توسعه تعاریف دادهها
- حفاظت از کیفیت دادهها
- اعتبارسنجی کیفیت دادهها
- آزمایش
- کنترل منبع
قدم بعدی چیست؟
- آماده شدن برای امتحان