اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای نوین تحلیل کلان‌داده و یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری (مبتنی بر Google Cloud)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین تحلیل کلان‌داده و یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری (مبتنی بر Google Cloud)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند

موضوع میانی: پردازش ابری و کلان‌داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری پلتفرم گوگل کلاود
• 2. آشنایی با مفاهیم کلان‌داده و چالش‌های پردازش داده‌های حجیم
• 3. معرفی سرویس‌های مدیریت داده در گوگل کلاود
• 4. کار با کنسول گوگل کلاود و تنظیمات اولیه پروژه
• 5. ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته در Google Cloud Storage
• 6. مدیریت و سازماندهی داده‌ها در مخازن ابری
• 7. مبانی پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای در بستر ابری با Cloud Spanner
• 8. معرفی BigQuery به عنوان انبار داده مقیاس‌پذیر
• 9. طراحی جداول و بهینه‌سازی کوئری‌ها در BigQuery
• 10. انتقال داده‌ها از منابع محلی به فضای ابری
• 11. پردازش دسته‌ای داده‌ها با استفاده از Cloud Dataflow
• 12. مفاهیم برنامه‌نویسی Apache Beam برای پردازش داده
• 13. کار با خط‌لوله‌های داده در محیط ابری
• 14. تحلیل داده‌های بلادرنگ با Cloud Pub/Sub
• 15. پردازش جریان‌های داده‌ای با استفاده از Dataflow
• 16. آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین و نقش آن در تحلیل داده
• 17. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 18. کار با سرویس Vertex AI برای مدیریت چرخه‌حیات مدل‌ها
• 19. آموزش مدل‌های رگرسیون خطی در بستر ابری
• 20. طبقه‌بندی داده‌ها با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین
• 21. ارزیابی دقت مدل‌های پیش‌بینی و تحلیل خطا
• 22. استفاده از TensorFlow در پلتفرم ابری
• 23. کار با مدل‌های از پیش آموزش‌دیده در API‌های هوشمند گوگل
• 24. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین
• 25. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین به عنوان سرویس
• 26. مانیتورینگ و نظارت بر مدل‌های مستقر شده
• 27. امنیت داده‌ها و مدیریت دسترسی در پلتفرم ابری
• 28. پیاده‌سازی استانداردهای حریم خصوصی در تحلیل کلان‌داده
• 29. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع در رایانش ابری
• 30. یکپارچه‌سازی ابزارهای تحلیل داده با داشبوردهای مدیریتی
• 31. تجسم داده‌ها و گزارش‌گیری هوشمند
• 32. ملاحظات اخلاقی و قانونی در پردازش داده‌های بزرگ
• 33. بررسی الگوهای معماری داده در مقیاس سازمانی
• 34. استفاده از ابزارهای تحلیل پیشرفته برای تصمیم‌گیری کسب‌وکار
• 35. راهکارهای نوین در مواجهه با داده‌های غیرساختاریافته
• 36. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌ها
• 37. اتوماسیون خط‌لوله‌های یادگیری ماشین
• 38. پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک راهکار جامع تحلیل داده در ابر