دوره جامع افزایش بهره‌وری در تحلیل داده با ابزار Gemini در محیط BigQuery همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع افزایش بهره‌وری در تحلیل داده با ابزار Gemini در محیط BigQuery

موضوع کلی: تحلیل داده و هوش مصنوعی در بسترهای ابری

موضوع میانی: بهره‌گیری از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در مدیریت پایگاه‌داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری کلان داده در گوگل کلاود
• 2. آشنایی با محیط کاربری و قابلیت‌های BigQuery
• 3. معرفی مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها در تحلیل داده
• 4. آموزش فعال‌سازی و تنظیمات اولیه Gemini در محیط کنسول
• 5. اصول نگارش دستورات و تعامل هوشمند با Gemini
• 6. استفاده از قابلیت کمک‌نویس در نوشتن پرس‌وجوهای SQL
• 7. بهینه‌سازی کدهای SQL با استفاده از پیشنهادهای هوشمند
• 8. تولید خودکار اسکریپت‌های پیچیده تحلیل داده با هوش مصنوعی
• 9. عیب‌یابی و رفع خطاهای منطقی در پرس‌وجوهای BigQuery
• 10. استفاده از Gemini برای مستندسازی کدهای پایگاه‌داده
• 11. تحلیل ساختار جداول و طرح‌واره‌ها با کمک هوش مصنوعی
• 12. استخراج بینش‌های تجاری از داده‌های حجیم با ابزار Gemini
• 13. کاربرد مدل‌های زبانی در پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها
• 14. تولید پرس‌وجوهای چندمرحله‌ای برای گزارش‌های تحلیلی
• 15. استفاده از هوش مصنوعی در پیاده‌سازی توابع تعریف‌شده توسط کاربر
• 16. بهره‌گیری از Gemini برای تبدیل کدهای قدیمی به استانداردهای جدید
• 17. تسهیل فرآیند یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف
• 18. تحلیل الگوهای مصرف منابع در BigQuery با کمک هوش مصنوعی
• 19. بهینه‌سازی عملکرد پرس‌وجوها برای کاهش هزینه‌های پردازشی
• 20. استفاده از قابلیت‌های پیش‌بینی و تحلیل روند در Gemini
• 21. طراحی داشبوردهای مدیریتی با کمک دستورات متنی
• 22. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های زبانی در فضای ابری
• 23. مدیریت دسترسی‌ها و کنترل داده‌های حساس در محیط Gemini
• 24. پیاده‌سازی استانداردهای حاکمیت داده در تحلیل‌های خودکار
• 25. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های سری زمانی
• 26. تولید گزارش‌های توصیفی از نتایج تحلیل‌های آماری
• 27. مستندسازی فرآیندهای ETL با استفاده از ابزارهای کمکی هوشمند
• 28. ارزیابی دقت خروجی‌های مدل در محیط‌های عملیاتی
• 29. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت برای تحلیل داده‌های مالی
• 30. خودکارسازی وظایف تکراری در مدیریت پایگاه‌داده
• 31. استفاده از Gemini برای تحلیل لاگ‌های سیستم و کشف ناهنجاری‌ها
• 32. تلفیق داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته در BigQuery
• 33. بهره‌گیری از مدل‌های یادگیری ماشین در کنار هوش مصنوعی مولد
• 34. ایجاد جریان‌های کاری تحلیل داده با استفاده از هوش مصنوعی
• 35. اصول اخلاقی و رعایت مقررات در استفاده از مدل‌های زبانی
• 36. تطبیق خروجی‌های هوش مصنوعی با نیازمندی‌های کسب‌وکارهای داخلی
• 37. بررسی مطالعات موردی و نمونه‌های موفق در تحلیل داده‌های ابری
• 38. تکنیک‌های بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده با تحلیلگر هوشمند
• 39. مدیریت چرخه حیات داده‌ها با کمک هوش مصنوعی
• 40. ارتقای بهره‌وری تیم‌های داده‌کاوی با ابزارهای نوین ابری