اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای عملیاتی پیش‌پردازش و تحلیل داده‌های کلان با استفاده از ابزارهای ابری Amazon SageMaker و EMR

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی پیش‌پردازش و تحلیل داده‌های کلان با استفاده از ابزارهای ابری Amazon SageMaker و EMR

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی و آماده‌سازی داده‌های بزرگ (Big Data)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مفاهیم بنیادی داده‌های کلان و معماری سیستم‌های توزیع‌شده
• 2. آشنایی با محیط عملیاتی Amazon SageMaker و سرویس‌های ابری
• 3. مدیریت دسترسی‌ها و امنیت داده‌ها در محیط‌های ابری طبق استانداردهای سازمانی
• 4. آشنایی با معماری Amazon EMR و پردازش موازی داده‌ها
• 5. استقرار کلاستر EMR و پیکربندی گره‌های پردازشی
• 6. اتصال به منابع داده و استخراج داده‌های حجیم از Amazon S3
• 7. شناسایی فرمت‌های ذخیره‌سازی داده‌های کلان و بهینه‌سازی آن‌ها
• 8. مبانی پیش‌پردازش داده‌ها در محیط ابری با SageMaker Data Wrangler
• 9. اتصال به دیتابیس‌های ابری و واردسازی داده‌ها برای تحلیل
• 10. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر مفقود در مقیاس بزرگ
• 11. شناسایی و حذف داده‌های تکراری در پایگاه‌های داده توزیع‌شده
• 12. عملیات تبدیل نوع داده‌ها و استانداردسازی ویژگی‌ها
• 13. مهندسی ویژگی‌ها و ایجاد متغیرهای جدید برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 14. استفاده از توابع آماری برای تحلیل توزیع داده‌ها
• 15. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت در مجموعه‌های حجیم
• 16. کاهش ابعاد داده‌ها با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته ابری
• 17. تجسم داده‌ها و تحلیل اکتشافی برای شناسایی الگوهای پنهان
• 18. ارزیابی کیفیت داده‌ها قبل از ورود به مدل‌های یادگیری ماشین
• 19. یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع ناهمگون در محیط ابری
• 20. استفاده از Spark SQL برای کوئری‌نویسی روی داده‌های کلان
• 21. بهینه‌سازی عملیات انتقال داده بین S3 و EMR
• 22. مدیریت حافظه و منابع در پردازش‌های سنگین داده
• 23. استفاده از ابزارهای بصری SageMaker برای تحلیل جریان داده
• 24. ایجاد خط لوله آماده‌سازی داده‌ها با استفاده از SageMaker Pipelines
• 25. اتصال خودکار داده‌های پردازش‌شده به سرویس‌های یادگیری ماشین
• 26. مانیتورینگ عملیات آماده‌سازی داده‌ها و گزارش‌گیری از خطاها
• 27. مستندسازی مراحل آماده‌سازی داده‌ها برای بازرسی و انطباق
• 28. استفاده از قابلیت‌های خودکارسازی در Data Wrangler
• 29. بهینه‌سازی هزینه‌های ذخیره‌سازی و پردازش داده در ابر
• 30. حفظ محرمانگی و حریم خصوصی داده‌ها در طول فرآیند پردازش
• 31. اصول انبارش امن داده‌ها و مدیریت چرخه حیات اطلاعات
• 32. بررسی موردی: آماده‌سازی داده‌های تراکنشی برای تحلیل‌های هوشمند
• 33. بررسی موردی: پاک‌سازی داده‌های حسگرهای اینترنت اشیاء
• 34. به‌کارگیری بهترین تجربیات در مدیریت کلاسترهای EMR
• 35. عیب‌یابی خطاهای رایج در پردازش داده‌های حجیم
• 36. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های پیش‌بینی در بستر SageMaker
• 37. تأیید نهایی داده‌های آماده‌سازی شده برای استفاده در مدل‌های یادگیری ماشین
• 38. خروجی گرفتن و ذخیره‌سازی داده‌های پردازش‌شده برای کاربردهای سازمانی
• 39. گزارش‌گیری از فرآیند آماده‌سازی و تحلیل داده‌ها
• 40. آینده‌پژوهی در حوزه داده‌های کلان و ابزارهای ابری نوین