اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای کاربردی تحلیل داده و هوش مصنوعی مولد با استفاده از پلتفرم Databricks Genie

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی تحلیل داده و هوش مصنوعی مولد با استفاده از پلتفرم Databricks Genie

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند داده‌ها

موضوع میانی: ابزارهای نوین در اکوسیستم‌های پردازش ابری و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم بنیادی پلتفرم دیتابریکس و معماری لیک‌هاوس
• 2. معرفی محیط کاری دیتابریکس جینی و قابلیت‌های کلیدی آن
• 3. نحوه اتصال و مدیریت منابع داده در محیط ابری دیتابریکس
• 4. مبانی تحلیل داده‌های ساختاریافته با استفاده از هوش مصنوعی مولد
• 5. آموزش کار با رابط کاربری محاوره‌ای در دیتابریکس جینی
• 6. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای داده با استفاده از مدل‌های زبانی هوشمند
• 7. تولید خودکار کدهای پایتون و اس‌کیوال برای تحلیل داده
• 8. تکنیک‌های پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها با ابزارهای خودکار
• 9. تحلیل اکتشافی داده‌ها با استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی جینی
• 10. مدیریت و نظارت بر کیفیت داده‌ها در خطوط لوله پردازش
• 11. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از رابط محاوره‌ای
• 12. نحوه ایجاد گزارش‌های تحلیلی هوشمند و داشبوردهای تعاملی
• 13. امنیت و حاکمیت داده‌ها در محیط پردازش ابری دیتابریکس
• 14. مدیریت دسترسی‌های کاربران و نقش‌های سازمانی در محیط ابری
• 15. بهینه‌سازی عملکرد پرس‌وجوها برای مجموعه‌های داده بزرگ
• 16. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد تحلیل داده در محیط جینی
• 17. تلفیق مدل‌های زبانی بزرگ با داده‌های اختصاصی سازمان
• 18. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی‌های تحلیل داده
• 19. عیب‌یابی و رفع خطاهای کدنویسی با استفاده از ابزارهای هوشمند
• 20. مستندسازی خودکار فرآیندهای تحلیل داده و گزارش‌گیری
• 21. مقیاس‌پذیری عملیات تحلیل داده در محیط‌های ابری توزیع‌شده
• 22. تلفیق نتایج تحلیل‌های هوشمند در گزارش‌های مدیریتی
• 23. اصول اخلاقی و انطباق با قوانین حریم خصوصی در تحلیل داده
• 24. بررسی موردی کاربرد هوش مصنوعی مولد در تصمیم‌گیری‌های سازمانی
• 25. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل‌های تحلیلی بر اساس داده‌های جدید
• 26. نحوه همکاری تیمی در محیط‌های توسعه داده محور
• 27. ارزیابی دقت و اعتبار خروجی‌های مدل‌های هوش مصنوعی در تحلیل داده
• 28. آشنایی با محیط‌های توسعه یکپارچه دیتابریکس برای تحلیل پیشرفته
• 29. به‌کارگیری ابزارهای تحلیل هوشمند در پروژه‌های داده‌محور
• 30. مسیرهای یادگیری و توسعه مهارت‌های تحلیل داده در اکوسیستم دیتابریکس