دوره جامع مهندسی یادگیری ماشین در AWS: مدیریت و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های هوشمند همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع مهندسی یادگیری ماشین در AWS: مدیریت و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های هوشمند

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بستر رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم رایانش ابری در اکوسیستم خدمات وب آمازون
• 2. معماری داده‌ها در محیط‌های ابری و نقش مهندسی داده
• 3. آشنایی با سرویس‌های ذخیره‌سازی داده در AWS
• 4. مدیریت امنیت و سطوح دسترسی در محیط‌های ابری مطابق استانداردهای امنیتی
• 5. آشنایی با سرویس Amazon S3 برای نگهداری داده‌های حجیم
• 6. کار با Amazon Glue جهت آماده‌سازی و یکپارچه‌سازی داده‌ها
• 7. اصول طراحی و اجرای خط‌لوله‌های داده با AWS Glue ETL
• 8. شناسایی و تحلیل انواع فرمت‌های داده در یادگیری ماشین
• 9. پیش‌پردازش داده‌های ساختاریافته با استفاده از AWS Glue DataBrew
• 10. استفاده از Amazon Athena برای پرس‌وجوی داده‌ها با زبان SQL
• 11. پاک‌سازی و نرمال‌سازی داده‌ها جهت افزایش دقت مدل‌های هوشمند
• 12. مدیریت کیفیت داده‌ها و شناسایی ناهنجاری‌ها در مجموعه‌های بزرگ
• 13. تبدیل و تغییر شکل داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 14. آشنایی با Amazon SageMaker و محیط‌های توسعه یکپارچه
• 15. بارگذاری و آماده‌سازی مجموعه‌های داده در SageMaker Feature Store
• 16. تکنیک‌های کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی‌های کلیدی داده‌ها
• 17. مهندسی ویژگی‌ها برای بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی
• 18. مدیریت داده‌های حجیم با استفاده از Amazon EMR و چارچوب‌های پردازش توزیع‌شده
• 19. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در پردازش داده‌های ابری
• 20. استراتژی‌های ذخیره‌سازی داده‌های زمانی در AWS
• 21. یکپارچه‌سازی داده‌های جریانی با Amazon Kinesis Data Firehose
• 22. تکنیک‌های نمونه‌برداری و بخش‌بندی داده‌های آموزشی
• 23. مدیریت نسخه‌گذاری داده‌ها و پیگیری تغییرات در خط‌لوله‌های یادگیری ماشین
• 24. مستندسازی و نظارت بر فرآیندهای آماده‌سازی داده‌ها
• 25. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازش و ذخیره‌سازی داده‌ها در AWS
• 26. استقرار و اتوماسیون فرآیندهای داده با استفاده از AWS Step Functions
• 27. امنیت در انتقال و پردازش داده‌های حساس در شبکه
• 28. ارزیابی نهایی و پیاده‌سازی پروژه‌های عملیاتی آماده‌سازی داده
• 29. آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین مبتنی بر داده‌های پاک‌سازی شده
• 30. تطبیق خروجی‌های داده با نیازمندی‌های مدل‌های یادگیری عمیق
• 31. مدیریت چرخه‌حیات داده مطابق با استانداردهای نگهداری اطلاعات
• 32. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل و گزارش‌گیری خودکار داده‌ها
• 33. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود عملکرد مدل‌های هوشمند
• 34. رفع تداخلات و ناسازگاری‌های داده‌ای در محیط‌های توزیع‌شده
• 35. نظارت بر عملکرد خط‌لوله‌های داده با استفاده از Amazon CloudWatch
• 36. اصول اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در مدیریت داده‌های هوشمند
• 37. ارائه راهکارهای مقیاس‌پذیر برای مدیریت داده‌های بزرگ در سازمان‌ها