دوره استخراج و تحلیل هوشمند داده‌های SAP با پلتفرم Databricks همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج و تحلیل هوشمند داده‌های SAP با پلتفرم Databricks

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده

موضوع میانی: پلتفرم‌های تحلیل داده و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و تحلیل داده در SAP
• 2. آشنایی با پلتفرم Databricks
• 3. معماری Databricks و اجزای کلیدی آن
• 4. اتصال به منابع داده SAP در Databricks
• 5. انواع داده‌های SAP و چالش‌های تحلیل آن‌ها
• 6. مفاهیم اولیه تحلیل داده با Databricks
• 7. مقدمات پردازش داده‌های کلان (Big Data)
• 8. آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی رایج در Databricks (Python, SQL)
• 9. مراحل استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) داده‌های SAP
• 10. استفاده از Delta Lake برای مدیریت داده‌های SAP
• 11. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای SQL بر روی داده‌های SAP
• 12. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 13. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 14. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 15. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای داده‌های SAP
• 16. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Spark MLlib
• 17. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 18. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های SAP
• 19. پیش‌بینی فروش با استفاده از داده‌های SAP
• 20. تحلیل احساسات مشتریان بر اساس داده‌های SAP
• 21. کشف الگوهای پنهان در داده‌های SAP
• 22. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 23. کاربرد هوش مصنوعی مولد در تحلیل داده‌های SAP
• 24. تولید گزارش‌های هوشمند از داده‌های SAP
• 25. خودکارسازی فرآیندهای کسب‌وکار با هوش مصنوعی
• 26. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 27. استفاده از LLMs برای درک و تحلیل داده‌های متنی SAP
• 28. تولید خلاصه‌های خودکار از گزارش‌های SAP
• 29. ساخت دستیاران هوشمند برای کاربران SAP
• 30. مباحث پیشرفته در Databricks
• 31. بهینه‌سازی عملکرد پردازش داده‌ها
• 32. امنیت داده‌ها در Databricks
• 33. مدیریت دسترسی به داده‌ها
• 34. حاکمیت داده (Data Governance) در Databricks
• 35. مقدمه‌ای بر MLOps (Machine Learning Operations)
• 36. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
• 37. پایش عملکرد مدل‌ها در طول زمان
• 38. بازآموزی مدل‌ها بر اساس داده‌های جدید
• 39. کاربرد Databricks در صنایع مختلف
• 40. تحلیل داده‌های SAP در حوزه مالی
• 41. تحلیل داده‌های SAP در حوزه تولید
• 42. تحلیل داده‌های SAP در حوزه خرده‌فروشی
• 43. تحلیل داده‌های SAP در حوزه منابع انسانی
• 44. مقدمه‌ای بر علم داده (Data Science)
• 45. چرخه حیات پروژه علم داده
• 46. ارتباط علم داده با هوش مصنوعی و تحلیل داده
• 47. ابزارهای علم داده در Databricks
• 48. کاربرد تکنیک‌های پیشرفته تحلیل داده
• 49. تحلیل سری‌های زمانی (Time Series Analysis)
• 50. تحلیل شبکه‌های اجتماعی (Social Network Analysis)
• 51. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)
• 52. بینایی ماشین (Computer Vision)
• 53. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 54. معماری شبکه‌های عصبی عمیق
• 55. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های SAP
• 56. استفاده از TensorFlow و PyTorch در Databricks
• 57. مباحث اخلاقی در هوش مصنوعی و تحلیل داده
• 58. سوگیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
• 59. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 60. حریم خصوصی داده‌ها
• 61. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 62. آینده هوش مصنوعی و تحلیل داده در SAP
• 63. روندهای نوظهور در Databricks
• 64. تأثیر هوش مصنوعی بر تحول دیجیتال
• 65. نقش تحلیل داده در تصمیم‌گیری استراتژیک
• 66. آموزش مهارت‌های لازم برای متخصصان هوش مصنوعی
• 67. ایجاد فرهنگ داده‌محور در سازمان
• 68. کاربرد Databricks در اتوماسیون هوشمند
• 69. توسعه ربات‌های نرم‌افزاری (RPA) با هوش مصنوعی
• 70. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با تحلیل داده
• 71. پیش‌بینی تقاضا در SAP
• 72. مدیریت ریسک با استفاده از هوش مصنوعی
• 73. تحلیل داده‌های SAP برای بهبود تجربه مشتری
• 74. شخصی‌سازی پیشنهادات به مشتریان
• 75. شناسایی مشتریان در معرض ریزش
• 76. بهبود استراتژی‌های بازاریابی
• 77. مقدمه‌ای بر مفاهیم آماری در تحلیل داده
• 78. آزمون فرض آماری
• 79. رگرسیون خطی و چندگانه
• 80. تحلیل واریانس (ANOVA)
• 81. مفاهیم آماری در ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 82. استفاده از Databricks برای اجرای پروژه‌های علم داده
• 83. برنامه‌ریزی پروژه و تعریف اهداف
• 84. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها
• 85. انتخاب و توسعه مدل
• 86. ارزیابی و استقرار مدل
• 87. نظارت و نگهداری مدل
• 88. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری در تحلیل داده
• 89. حفاظت از داده‌ها در برابر حملات
• 90. مدیریت نقاط ضعف امنیتی
• 91. استفاده از Databricks برای تحلیل لاگ‌های امنیتی
• 92. شناسایی الگوهای مشکوک در داده‌ها
• 93. پیش‌بینی تهدیدات سایبری
• 94. مقدمه‌ای بر رایانش ابری (Cloud Computing)
• 95. مدل‌های خدمات ابری (IaaS, PaaS, SaaS)
• 96. مفهوم Databricks به عنوان یک پلتفرم ابری
• 97. مزایای استفاده از Databricks در ابر
• 98. مقدمه‌ای بر مفاهیم داده‌کاوی (Data Mining)
• 99. قوانین وابستگی (Association Rules)
• 100. خوشه‌بندی (Clustering)