دوره جامع آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین در بستر AWS (با رویکرد کاربردی) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین در بستر AWS (با رویکرد کاربردی)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی داده در سرویس‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و اهمیت مهندسی داده در یادگیری ماشین
• 2. معماری سرویس‌های داده در بستر رایانش ابری آمازون
• 3. آشنایی با سرویس آمازون اس‌تری برای ذخیره‌سازی داده‌ها
• 4. اصول امنیت و مدیریت دسترسی در پلتفرم‌های ابری
• 5. شناسایی انواع داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 6. مفاهیم پایه پایپ‌لاین‌های داده در سرویس ای‌دابلیو‌اس
• 7. کار با سرویس آمازون آتنا برای تحلیل داده‌های کوئری‌محور
• 8. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود در مجموعه داده‌ها
• 9. روش‌های استانداردسازی و نرمال‌سازی ویژگی‌های عددی
• 10. مدیریت داده‌های پرت و نویز در فرآیند آماده‌سازی
• 11. مهندسی ویژگی‌ها و تبدیل متغیرهای طبقه‌بندی به عددی
• 12. استفاده از سرویس آمازون گلو برای استخراج و بارگذاری داده‌ها
• 13. طراحی و اجرای پایپ‌لاین‌های اتوماتیک با ای‌دابلیو‌اس گلو
• 14. بهینه‌سازی فرمت‌های ذخیره‌سازی داده برای افزایش سرعت پردازش
• 15. آشنایی با فرمت‌های پارکت و آورو در کلان‌داده‌ها
• 16. مدیریت تغییرات و نسخه‌بندی داده‌ها در محیط‌های ابری
• 17. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده برای بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 18. بررسی کیفیت داده‌ها و اعتبارسنجی خودکار در پایپ‌لاین‌ها
• 19. استفاده از آمازون ردشیفت برای انباره‌سازی داده‌های تحلیلی
• 20. یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف به دریاچه داده
• 21. مدیریت داده‌های جریانی با استفاده از آمازون کینیسیس
• 22. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 23. تکنیک‌های توکن‌بندی و برداری‌سازی متن در فضای ابری
• 24. آماده‌سازی داده‌های تصویری برای آموزش مدل‌های بینایی ماشین
• 25. نظارت بر عملکرد پایپ‌لاین‌های داده با استفاده از کلاود‌واچ
• 26. مدیریت هزینه‌های پردازش و ذخیره‌سازی در پروژه‌های داده‌محور
• 27. استفاده از آمازون سِیج‌میکر برای آماده‌سازی و تبدیل داده‌ها
• 28. کار با فیچر استور در آمازون سِیج‌میکر برای مدیریت ویژگی‌ها
• 29. اتصال سرویس‌های مختلف برای ایجاد جریان‌های کاری داده‌محور
• 30. مستندسازی و آرشیو کردن مجموعه‌داده‌های آموزشی
• 31. پیاده‌سازی حریم خصوصی در داده‌ها مطابق با استانداردهای داخلی
• 32. بهترین تجربیات در نگهداری و بروزرسانی مجموعه‌داده‌های مدل‌های هوش مصنوعی