آموزش داده‌ کاوی در SQL Server با استفاده از Analysis Service

نقد و بررسی :

۱,۲۰۰,۰۰۰ تومان

عنوان: دوره آموزشی داده‌کاوی درSQL Server با استفاده از Analysis Service
مخاطبین: افراد و علاقه مندان به مباحث داده کاوی و پردازش داده
پیش نیاز دوره: حداقل ۲ سال سابقه کار با بانک اطلاعاتی SQL Server
طول دوره: ۲۰ جلسه
روش دسترسی: بعد از لاگین به صفحه دانلود در پنل خود بروید.
حجم دوره: حدود٣ گیگابایت
پشتیبانی: گروه تلگرامی اختصاصی
مدرس: محمد دهقانی
مبلغ: ۱.۲۰۰.۰۰۰ تومان

توضیحات

  • دانلود فیلم بلافاصله بعد از خرید

  • ۲۰ جلسه آموزش فارسی و کاربردی

  • ارائه مثال‌ها و فایل‌های جانبی

  • توصیه شده توسط صدها متخصص

شمار مدیرانی که درخواست تحلیل داده‌های کسب‌وکار خودشان را دارند، در حال افزایش است. مدیران به این نتیجه رسیده‌اند که داده‌های خام موجود، پتانسیل افزایش سود داشته و کافی است متخصصان این حوزه به جنگ این داده‌ها بروند.

برای آشنایی با دوره حتما این فیلم را ببینید

وبینار داده‌کاوی با ابزارهای مایکروسافتی

  • موضوع: دوره داده‌کاوی درSQL Server با استفاده از Analysis Service

  • مخاطب: افراد و علاقه مندان به حوزه داده کاوی و پردازش داده

دانلود سرفصل‌های آموزشی این دوره

دانلود دموی آموزشی این دوره

دانلود وبینار داده‌کاوی با ابزارهای مایکروسافتی

سرفصل‌های این دوره آموزشی

مقدمه

کسب و کارهای کوچک و بزرگ زیادی از ابزارهای Microsoft در پیاده‌سازی سیستم‌های خود استفاده می‌کنند. کم نیستند شرکت‌هایی که برای ذخیره‌سازی اطلاعات خود از ابزارهای Microsoft و به‌خصوص SQL Server استفاده می‌کنند. از سوی دیگر، اخیرا مباحثی مثل داده‌کاوی، تحلیل‌داده، یادگیری‌ماشین و … در محیط‌های کسب‌وکار مورد استقبال قرار گرفته‌اند. پس شرکت‌ها به این نتیجه رسیده‌اند که از گنج‌ ارزشمند خودشان یعنی داده‌ها، استفاده بیشتری ببرند زیرا داده‌ها به کمک SQL Server ذخیره و نگه‌داری می‌شود ولی هیچ استفاده خاصی از آن نمی‌شود در صورتی که اطلاعات ارزشمندی مابین این داده‌ها وجود دارد.
به ‌تدریج شمار مدیرانی که درخواست تحلیل داده‌های کسب‌وکار خودشان را دارند، در حال افزایش است. مدیران به این نتیجه رسیده‌اند که داده‌های خام موجود، پتانسیل افزایش سود داشته و کافی است متخصصان این حوزه به جنگ این داده‌ها بروند.
البته چه بهتر که وقتی داده‌ها در بستر Microsoft ذخیره شده‌ است پس قسمت تحلیل و تفسیر آن نیز با ابزارهای Microsoft انجام شود. شرکت Microsoft، ابزار قدرتمند SSAS ارائه داده که 9 الگوریتم پایه و مهم داده‌کاوی در آن گنجانده شده و بدون کدنویسی و به کمک wizard می‌توان هر آنچه نیاز است را انجام داد. در چنین شرایطی لازم نیست داده‌ها به جایی منتقل شود و در همان SSAS پیاده‌سازی انجام می‌شود و کلیه مراحل تحلیل از پیش‌پردازش تا اجرای مدل به راحتی انجام می‌شود.
در این دوره هر 9 الگوریتم ابتدا معرفی می‌شود. این معرفی‌ها فارغ از مباحث ریاضیاتی بوده و سعی می شود به کمک شکل و نمودار، تئوری پشت هر الگوریتم بیان شود. سپس برای هر کدام، یک پروژه واقعی پیاده‌سازی می‌شود تا دانشجویان آمادگی لازم برای حضور در محیط واقعی کسب‌وکار را به دست آورند.

معرفی دوره

در این بخش ابتدا مثال‌هایی که در طول دوره پیاده‌سازی می‌شوند به اختصار توضیح داده می‌شوند در ادامه به سوالاتی مثل:

  • مخاطب دوره کیست؟
  • پیش‌نیازهای لازم برای بهره‌برداری حداکثری از این دوره چیست؟
  • در این دوره با چه ابزارهایی آشنا خواهیم شد؟

۱- نصب ابزارهای پیش‌نیاز

  •  آموزش نصب SQL Server
  •  آموزش نصب SQL Server Analysis Service
  •  آموزش نصب SQL Server Integration Service
  •  آموزش نصب SQL Server Management Studio

در این بخش ابزارهای پیش‌نیاز دوره (SQL Server، SSAS و SSIS) معرفی و نصب خواهند شد. برای انجام پروژه‌ها این دوره نصب این ابزارها ضروری است. البته نحوه کار هرکدام به مرور در طول دوره آموزش داده می‌شود.

۲- مقدمات

  •  تعریف داده‌کاوی
  •  بررسی کاربردهای داده‌کاوی
  • بررسی مراحل پیاده‌سازی پروژه‌های داده‌کاوی
  •  معرفی متدلوژی crisp

در این بخش تعریف اولیه از داده‌کاوی ارائه داده و برخی کاربردهای رایج داده‌کاوی در زندگی روزمره بیان می‌شود. در ادامه مراحل پیاده‌سازی یک پروژه داده‌کاوی و متدلوژی crisp معرفی می‌شود.

۳- تعاریف

  •  انبار داده چیست؟
  •  OLAP vs OLTP
  •  Cube چیست؟
  •  متغیر چیست؟
  •  معرفی انواع متغیرها
  •  Case و Nested Case
  •  Case Table و Nested Table
  •  بررسی انواع الگوریتم‌های داده‌کاوی
  •  معرفی الگوریتم‌های بانظارت
  •  معرفی الگوریتم‌های بدون ناظر
  •  پیش‌پردازش داده چیست
  •  روش‌های اصلاح داده‌های پرت و گمشده

در این فصل یک دسته‌بندی کلی از الگوریتم‌ها را خواهیم داشت سپس به سرا‌غ متغیرها می‌رویم. ابتدا متغیر را تعریف کرده و سپس انواع آن را بررسی می‌کنیم در ادامه به مفهوم مهم Case می‌پردازیم. در ادامه و در قالب مثال Case Table و Nested Table آموزش داده می‌شود. سپس داده‌های پرت و گمشده معرفی کرده و روش‌های اصلاح آن بیان می‌شود مواردی که در محیط کار بسیار مهم است و جز چالش‌های همیشگی است.

۴- Data Mining Solution

  •  Mining Structure چیست؟
  •  بررسی نحوه ایجاد Mining Structure
  •  Mining Model چیست؟
  •  بررسی نحوه ایجاد Mining Model
  •  Mining Model Viewer چیست؟

در این بخش، به مبحث Data Mining Solution می‌پردازیم. برای پیاده‌سازی هر یک از 9 الگوریتم در SSAS آشنایی با Data Mining Solution ضروری است. هر پروژه داده‌کاوی در SSAS سه بخش مهم یعنی Mining Structure،Mining Model و Mining Model Viewer دارد. در این بخش تمامی این موارد کاملا توضیح داده می‌شوند. در ادامه سعی می شود برخی سناریوهای رایج واقعی و کاربردی بررسی شوند مثل تعریف چند Mining Model در یک Mining Structure و بررسی نتایج؛ اجرای همزمان دو الگوریتم روی یک دیتاست و مقایسه نتایج.

۵- الگوریتم Naive Bayes

  •  معرفی الگوریتم Naive Bayes
  •  تعریف مساله
  •  آموزش پیاده‌سازی پروژه پیش‌بینی خرید دوچرخه با الگوریتم Naive Bayes
  •  بررسی پارامترهای مختلف الگوریتم

در این قسمت، مقدمات تئوری و علمی مربوط به الگوریتم Naive Bayes به کمک نمودار و شکل آموزش داده می‌شود(بدون پرداختن به مباحث ریاضیاتی). سپس پروژه پیش‌بینی خرید دوچرخه را با الگوریتم Naive Bayes پیاده‌سازی می‌کنیم. ابتدا داده‌ها و صورت مساله بیان می‌شوند. سپس پیاده‌سازی به صورت قدم‌به‌قدم و به کمک wizard انجام می‌شود. در ادامه نتایج و خروجی‌ها اعتبارسنجی می‌شوند. در نهایت برای بهبود نتایج، پارامترهای مختلف الگوریتم توضیح داده می‌شود. در حین انجام پروژه، نحوه انتخاب متغیرهای مناسب و مهندسی ویژگی‌ها آموزش داده می‌شود.

۶-  اعتبارسنجی

  •  Accuracy چیست
  •  بررسی Classification Matrix
  •  معرفی cross-validation
  •  lift chart

یکی از بخش‌های مهم هر پروژه داده‌کاوی بررسی و تحلیل دقیق نتایج است. برای چنین موضوعی برخی پارامترها تعریف شده که در این بخش تک‌تک معرفی شده و نحوه محاسبه هرکدام در SSAS بررسی می شود. در ادامه برخی نمودارهای مهم مثل ROC معرفی و بررسی می‌شود. در پایان این بخش باید توانایی اعتبارسنجی خروجی پروژه‌های خود را پیدا کنید.

۷- الگوریتم Decision Tree

  •  معرفی الگوریتم Decision Tree
  •  تعریف مساله
  • آموزش پیاده‌سازی پروژه پیش‌بینی خرید محصول با الگوریتم درخت تصمیم
  •  بررسی پارامترهای مختلف الگوریتم

یکی از الگوریتم‌های مناسب برای مسائل دسته‌بندی(هم کلاس‌بندی هم رگرسیون)، درخت تصمیم است. از قابلیت‌های مهم این تکنیک، تفسیرپذیری بالا قابلیت بصری‌سازی بالاست. در ابتدای این قسمت، مقدمات تئوری و علمی مربوط به الگوریتم Decision Tree به کمک نمودار و شکل آموزش داده می‌شود. سپس پروژه پیش‌بینی حقوق را با الگوریتم Decision Tree پیاده‌سازی می‌کنیم. ابتدا داده‌ها و صورت مساله معرفی می‌شوند. سپس پیاده‌سازی به صورت قدم‌به‌قدم انجام می‌شود. در ادامه نتایج و خروجی‌ها اعتبارسنجی می‌شوند. در نهایت برای بهبود نتایج پارامترهای مختلف الگوریتم درخت تصمیم توضیح داده می‌شود.

۸- الگوریتم Linear Regression

  • معرفی الگوریتم Linear Regression
  •  تعریف مساله
  •  آموزش پیاده‌سازی پروژه پیش‌بینی میزان حقوق با الگوریتم Linear Regression
  •  بررسی پارامترهای مختلف الگوریتم

در دنیای واقعی همواره با مسائل از جنس پیش‌بینی یک متغیر پیوسته روبرو می‌شویم. در این بخش، ابتدا الگوریتم Linear Regression از نظر تئوری بررسی می‌شود(بدون پرداختن به مباحث ریاضیاتی). سپس پروژه پیش‌بینی حقوق سالیانه را با الگوریتم Linear Regression پیاده‌سازی می‌کنیم. ابتدا داده‌ها و صورت مساله توضیح داده می‌شود. سپس پیاده‌سازی گام‌به‌گام را خواهیم داشت. در ادامه نتایج و خروجی‌ها اعتبارسنجی می‌شوند. در نهایت برای بهبود نتایج پارامترهای مختلف الگوریتم توضیح داده می‌شود.

۹- الگوریتم Logistic Regression

  •  معرفی الگوریتم Logistic Regression
  •  تعریف مساله
  •  آموزش پیاده‌سازی پروژه پیش‌بینی حقوق با الگوریتم Logistic Regression
  •  بررسی پارامترهای مختلف الگوریتم

از دیگر الگوریتم‌های مناسب برای مسائل از جنس رگرسیون، Logistic Regression است. در این بخش، ابتدا الگوریتم Logistic Regression از نظر تئوری بررسی می‌شود. سپس پروژه پیش‌بینی میزان حقوق را با الگوریتم Logistic Regression پیاده‌سازی می‌کنیم. ابتدا داده‌ها و صورت مساله بیان می‌شوند. سپس پیاده‌سازی مرحله‌به‌مرحله را خواهیم داشت. در ادامه نتایج و خروجی‌ها اعتبارسنجی می‌شوند. در نهایت برای بهبود نتایج پارامترهای مختلف الگوریتم توضیح داده می‌شود. البته این الگوریتم، توانایی پیش‌بینی متغیرهای پیوسته و گسسته را دارد.

۱۰- Neural Networks

  •  معرفی شبکه‌های عصبی
  •  تعریف مساله
  •  آموزش پیاده‌سازی پروژه پیش‌بینی خرید با Neural Networks
  •  بررسی پارامترهای مختلف مربوط به شبکه‌های عصبی

امروزه کمتر کسی است که از شبکه‌عصبی و کاربردهای مختلف آن آگاه نباشد. شبکه‌های‌عصبی در دهه اخیر رشد بالایی داشته و مسائل مهمی را حل کرده‌اند. در این قسمت، مقدمات تئوری و علمی مربوط به الگوریتم Neural Networks به کمک نمودار و شکل آموزش داده می‌شود(بدون پرداختن به مباحث ریاضیاتی). سپس پروژه پیش‌بینی خرید را با Neural Networks پیاده‌سازی می‌کنیم. ابتدا داده‌ها و صورت مساله معرفی می‌شوند. سپس پیاده‌سازی به کمک wizard انجام می‌شود. در ادامه نتایج و خروجی‌ها اعتبارسنجی می‌شوند. در نهایت برای بهبود نتایج پارامترهای مختلف توضیح داده می‌شود.

۱۱- الگوریتم Clustering

  •  معرفی الگوریتم Clustering
  •  تعریف مساله
  •  آموزش پیاده‌سازی پروژه خوشه‌بندی مشتریان با الگوریتم Clustering
  •  آشنایی با Cluster Diagram
  •  معرفی Cluster Profiles
  •  آموزش Cluster Characteristics
  •  بررسی Cluster Discrimination
  •  بررسی پارامترهای مختلف الگوریتم
  •  معرفی Expectation-Maximization (EM) و K-Means

خوشه‌بندی یکی از زیرمجموعه‌های مهم داده‌کاوی‌ است. در دنیای واقعی، کاربردهای خوشه‌بندی در حوزه مختلف است مثل خوشه‌بندی مشتریان، خوشه‌بندی حملات هکرها، گروه‌بندی افراد و غیره. وقتی داده‌های‌ بدون برچسب را داشته باشیم و بخواهیم افراد یا موجودیت‌ها را گروه‌بندی کنیم به سراغ الگوریتم‌های خوشه‌بندی می‌رویم. در این قسمت، مقدمات تئوری و علمی مربوط به الگوریتم Clustering به کمک نمودار و شکل آموزش داده می‌شود. سپس پروژه خوشه‌بندی مشتریان با الگوریتم Clustering پیاده‌سازی می‌کنیم. ابتدا داده‌ها و صورت مساله معرفی می‌شوند سپس پیاده‌سازی به صورت قدم‌به‌قدم و به کمک wizard انجام می‌شود. در ادامه نتایج و خروجی‌ها اعتبارسنجی می‌شوند. در نهایت برای بهبود نتایج پارامترهای مختلف الگوریتم توضیح داده می‌شود.

۱۲-  تکنیک Association Rules

  • معرفی تکنیک Association Rules
  •  تعریف مساله
  • • آموزش پیاده‌سازی پروژه تحلیل سبد خرید با تکنیک Association Rules
  •  بررسی پارامترهای مختلف تکنیک

استخراج قواعد انجمنی از مسائل قدیمی و رایج داده‌کاوی است. با ذکر این مثال به جایگاه مهم آن پی خواهیم برد وقتی به کمک تحلیل اتفاقات مختلف، الگوی هک شدن یک سایت را پیدا می‌کنیم و قدم‌های یک هکر را مرحله‌به‌مرحله تشخیص می‌دهیم یعنی از قواعد انجمنی استفاده می‌کنیم. این قواعد معمولا عامل شروع اتفاقات را پیدا می‌کنند. در این قسمت، مقدمات تئوری و علمی مربوط به تکنیک Association Rules به کمک نمودار و شکل آموزش داده می‌شود. سپس پروژه تحلیل سبد خرید را با تکنیک Association Rules پیاده‌سازی می‌کنیم. ابتدا داده‌ها و صورت مساله معرفی می‌شوند. سپس پیاده‌سازی به صورت گام‌به‌گام انجام می‌شود. در ادامه نتایج و خروجی‌ها اعتبارسنجی می‌شوند. در نهایت برای بهبود نتایج پارامترهای مختلف تکنیک توضیح داده می‌شود.

۱۳- تکنیک Sequence Clustering

  •  معرفی تکنیک Sequence Clustering
  •  تعریف مساله
  •  آموزش پیاده‌سازی پروژه تحلیل تراکنش‌های خرید با تکنیک Sequence Clustering
  •  بررسی پارامترهای مختلف تکنیک

وقتی تراکنش‌های خرید مشتریان یک فروشگاه را داشته و بخواهید براساس رفتار مشتریان داده‌ها را تحلیل کنید به سراغ تکنیک‌های ترکیبی مثل Sequence Clustering می‌روید. در این قسمت، مقدمات تئوری و علمی مربوط به تکنیک Sequence Clustering به کمک نمودار و شکل آموزش داده می‌شود. سپس تحلیل تراکنش‌های خرید را با تکنیک Sequence Clustering پیاده‌سازی می‌کنیم. ابتدا داده‌ها و صورت مساله معرفی می‌شوند. سپس پیاده‌سازی به صورت قدم‌به‌قدم انجام می‌شود. در ادامه نتایج و خروجی‌ها اعتبارسنجی می‌شوند.

۱۴- Time Series

  •  معرفی Time Series
  •  تعریف مساله
  •  آموزش پیاده‌سازی پروژه پیش‌بینی میزان خرید محصولات در آینده با Time Series
  •  بررسی پارامترهای مختلف الگوریتم

در مسائلی مثل پیش‌بینی قیمت سهام در بورس، پیش‌بینی ارزش روزانه سکه و طلا و دلار، پیش‌بینی تعداد بازدید سایت که در آن‌ها زمان عنصر کلیدی محسوب می‌شود به سراغ سری‌زمانی می‌رویم. در این قسمت، مقدمات تئوری و علمی مربوط به Time Series به کمک نمودار و شکل آموزش داده می‌شود. سپس پروژه پیش‌بینی میزان خرید محصولات در آینده را با Time Series پیاده‌سازی می‌کنیم(میزان خرید متغیری است که وابسته به زمان است). ابتدا داده‌ها و صورت مساله معرفی می‌شوند. سپس پیاده‌سازی به صورت قدم‌به‌قدم انجام می‌شود. در ادامه نتایج و خروجی‌ها اعتبارسنجی می‌شوند. در نهایت برای بهبود نتایج پارامترهای مختلف تکنیک توضیح داده می‌شود.

۱۵-  DMX

  •  DMX چیست
  •  آموزش دستورات DMX
  •  پیاده‌سازی یک پروژه با DMX

اگرچه تمامی جلسات قبل بدون کدنویسی و فقط به کمک wizard عمل کردیم در این قسمت، به سراغ DMX رفته و کمی کدنویسی ‌می‌کنیم. DMX انعطاف بیشتری در اختیار افرادی قرار می‌دهد که قصد دارند مدل خود را بهینه کنند.

۱۶- متن‌کاوی به کمک SSIS(تحلیل احساسات روی داده‌های دیجی کالا)

  • وارد کردن دادگان فارسی
  •  آموزش کار با Term Extraction در SSIS
  •  محاسبه TFIDF برای کلمات
  •  آموزش پیاده‌سازی مدل‌های تحلیل‌متن پایتونی در sql server

در این بخش یک پروژه خلاقانه، ترکیبی و به شدت کاربردی را پیاده‌سازی می‌کنیم. در این پروژه مباحث متن‌کاوی و داده‌کاوی ترکیب شده و یک خروجی جذاب خواهیم داشت. نکته قابل توجه فارسی بودن داده‌هاست. در این پروژه روی نظرات دیجی‌کالا کار خواهیم کرد. ابتدا یک مدل متن‌کاوی به کمک پایتون ایجاد کرده و سپس در sql server اجرا می‌گیریم.

۱۷- اجرای خودکار مدل‌های داده‌کاوی به صورت روزانه

  •  معرفی Analysis Services Processing Task
  •  معرفی XMLA
  •  تعریف Job

یکی از نیازهای همیشگی در محیط کار، اجرای خودکار مدل‌های داده‌کاوی است. داده‌های کسب و کارمان ممکن است هر روزه افزایش پیدا کرده و در نتیجه مدل‌های قبلی پاسخگوی نیازها نباشند. در چنین شرایطی اجرای دستی هر روزه مدل کار سخت و پر زحمتی است. در این بخش تمامی فرآیند خودکار شده و در قالب یک job مدلمان به روزرسانی می‌شود.

۱۸-  OLAP و اجرای مدل‌های داده‌کاوی

  •  معرفی cube
  •  معرفی dimension
  •  تعریف و اجرای یک پروژه

در این بخش نحوه ایجاد cube و dimension توضیح داده و سپس پروژه تحلیل و خوشه‌بندی مشتریان را اجرا خواهیم کرد.

۱۹-  اجرای مدل‌های داده کاوی در SSIS

  • معرفی Data flow task
  • آموزش Data Mining Query
  • بررسی Conditional split
  • آموزش پیاده‌سازی پیش‌بینی احتمال خرید برای مشتریان قدیمی

یکی از قابلیت های کاربردی استفاده از مدلی که قبلا در  SSAS آموزش دیده، در SSIS است. وقتی در SSAS مدلی ساخته می‌شود تمامی اطلاعات آن ذخیره می‌شود. سپس در SSIS می‌توان از این مدل، به کمک Data Mining Query، روی داده‌ای جدید استفاده کرد. این یکی کاربردهای مهمی است که دانستن آن ضروری است.

مدرس این دوره آموزشی چه کسی است؟

محمد دهقانی [کارشناس هوش تجاری و علم داده]

لیسانس نرم افزار از دانشگاه اصفهان و ارشد IT تربیت مدرس
کارشناس پردازش زبان طبیعی در شرکت لایف وب
کارشناس هوش تجاری در شرکت های اک تک و کسرا
سابقه همکاری با شرکت های داده پردازی آرون و توانمند
برگزاری کارگاه آموزشی آشنایی با پردازش متون فارسی در مرکز علوم شناختی(IPM)
مدرس دوره های برنامه نویسی در آموزشگاه های گلدیس و واژه
دارای مدرک مربی گری حرفه ای از سازمان فنی حرفه ای
نویسنده دو مقاله در زمینه پردازش زبان طبیعی (در مرحله داوری)

محمد دهفانی
تصویر سفارش محصول و دانلود بعد از خریسد

با خرید این محصول چه چیزهایی بدست می‌آورید؟

null

دانلود مثال‌ها

مثال‌های این محصول آموزشی را به راحتی استفاده کنید.

null

فایل‌های صوتی

در ماشین یا مترو فایل‌های صوتی این محصول را گوش دهید.

null

پشتیبانیVIP تلگرامی

بعد از خرید دوره به گروه تلگرامی آن اضافه خواهید شد

null

فیلم آموزشی

بیش از ۲۰ جلسه فیلم آموزشی کاملا فارسی در حوزه داده کاوی

مشخصات کلی

عنوان: دوره آموزشی داده‌کاوی درSQL Server با استفاده از Analysis Service
مخاطبین: افراد و علاقه مندان به مباحث داده کاوی و پردازش داده
پیش نیاز دوره: حداقل ۲ سال سابقه کار با بانک اطلاعاتی SQL Server
طول دوره: ۲۰ جلسه
روش دسترسی: دانلود بلافاصله بعد از خرید
پشتیبانی: گروه تلگرامی اخصتصاصی
مدرس: محمد دهقانی
مبلغ: ۱.۲۰۰.۰۰تومان

پاسخ به سوالات متداول در مورد این محصول آموزشی

1- روی دکمه خرید دانلودی کلیک کنید تا به سبد خرید هدایت شوید.
۲- مراحل خرید اعم از لاگین، تکمیل اطلاعات و پرداخت اینترنتی را انجام دهید.
۳- در انتها و بعد از پرداخت به قسمت دانلود دوره های آنلاین و محصولات هدایت خواهید شد.
۴- محصول را بی نهایت و بی نهایت دانلود کنید.

خیلی از دوستان به ما می‌گویند قیمت بالا باعث می‌شود تا محصول آموزشی را نخریم ولی در حقیقت قیمت ملاک تصمیم گیری نیست، ما مشتریان زیادی داریم که محصولات آموزشی گران قیمت ما را خریداری کرده‌اند و بشدت راضی هستند و همیشه هم در حال پیشرفت و کسب درآمد بالا هستند. ما این محصول را ۱ هزار تومان قرار دادیم تا بهانه قیمت را نداشته باشید.

شما بلافاصله بعد از خرید می‌توانید از بخش دانلودهای حساب کاربری خود محصول را دانلود نمایید.

واقعیت این است که یک تیم پرتلاش با مدرسین واقعا حرفه‌ای بصورت شبانه‌روزی فعالیت می‌کنند تا بتوانند دوره‌های آموزشی در سطح بسیار بالایی تولید کنند.
لطفا و خواهشا کپی نکنید و موارد زیر را مدنظر داشته باشید:

  • در نیک آموز بر روی مطالب آموزشی و دوره‌ها قفل گذاشته نمی‌شود تا شما دوست عزیز بدون دردسر بتوانید مطالب آموزشی را در هر دستگاهی تماشا نمایید.
    محتوای خریداری شده را می‌توانید با بستگان درجه یک (همسر، پدر،مادر،خواهر،برادر) به اشتراک بگذارید.
  • ما از کپی محتوای آموزشی نیک آموز تحت هیچ شرایطی رضایت نداریم. این مورد شرعا حرام و موارد مشاهده شده پیگرد قانونی خواهد داشت همان طور که شما تمایل ندارید برنامه شما کپی شود مجموعه نیک آموز هم از کپی دوره‌ها کاملا ناراضی است.
  • محتوا را میتوانید توسط تیم خودتان و داخل شرکت خودتان تماشا کنید ولی اگر محتوا را به بیرون از شرکت انتقال دهید ما کاملا از این موضوع ناراضی هستیم.
    خواهشمندیم به موارد مطرح شده پایبند بوده زیرا تمامی محتواهای آموزشی نیک آموز در سازمان وزارت ارشاد بصورت قانونی ثبت شده است و موارد مشاهده شده پیگرد قانونی خواهد داشت.
تصویر سفارش محصول و دانلود بعد از خریسد

نقد و بررسی‌ها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “آموزش داده‌ کاوی در SQL Server با استفاده از Analysis Service”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

تمامی حقوق مادی و معنوی این وب سایت متعلق به نیک آموز می باشد.
این سایت توسط تیم آموزش برنامه نویسی نیک آموز مدیریت می شود.