دوره جامع آماده‌سازی داده و مهندسی ویژگی‌ها در سرویس‌های ابری آمازون (AWS) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آماده‌سازی داده و مهندسی ویژگی‌ها در سرویس‌های ابری آمازون (AWS)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی یادگیری ماشین در پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و نقش آن در مهندسی داده
• 2. معماری سرویس‌های داده‌محور در محیط ابری آمازون
• 3. آشنایی با سرویس ذخیره‌سازی اشیاء S3 برای مخازن داده
• 4. مدیریت دسترسی و امنیت داده‌ها با استفاده از سرویس IAM
• 5. مبانی پردازش موازی داده‌ها با AWS Glue
• 6. طراحی و پیاده‌سازی خط‌لوله‌های استخراج انتقال و بارگذاری ETL
• 7. استفاده از AWS Glue Data Catalog برای مدیریت متاداده‌ها
• 8. پاک‌سازی داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
• 9. روش‌های مدیریت داده‌های ناقص و مقادیر تهی در مجموعه‌های بزرگ
• 10. استانداردسازی و نرمال‌سازی ویژگی‌های عددی
• 11. کدگذاری متغیرهای دسته‌ای با استفاده از One-Hot Encoding
• 12. استفاده از سرویس Amazon Athena برای تحلیل داده‌های ذخیره‌شده
• 13. بهینه‌سازی فرمت‌های ذخیره‌سازی داده مانند Parquet و ORC
• 14. مهندسی ویژگی‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 15. تکنیک‌های کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی‌های کلیدی
• 16. استفاده از Amazon SageMaker Data Wrangler برای آماده‌سازی داده
• 17. تجسم داده‌ها و تحلیل اکتشافی با ابزارهای ابری
• 18. مدیریت داده‌های سری زمانی در محیط ابری
• 19. اعتبارسنجی کیفیت داده‌ها و شناسایی ناهنجاری‌ها
• 20. استفاده از AWS Lambda برای پردازش رویدادهای داده‌ای
• 21. یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف با AWS Data Pipeline
• 22. ذخیره‌سازی داده‌های حجیم در پایگاه‌های داده NoSQL ابری
• 23. بهینه‌سازی عملکرد پرس‌وجوها در مخازن داده ابری
• 24. مدیریت چرخه حیات داده‌ها و سیاست‌های آرشیو‌سازی
• 25. امنیت و رمزنگاری داده‌ها در حال انتقال و در حال سکون
• 26. پایش و مانیتورینگ خط‌لوله‌های داده با Amazon CloudWatch
• 27. مدیریت هزینه‌های پردازش داده در سرویس‌های ابری
• 28. پیاده‌سازی استراتژی‌های ذخیره‌سازی سلسله‌مراتبی
• 29. آشنایی با فرمت‌های داده‌ای بهینه برای یادگیری عمیق
• 30. اتصال منابع داده داخلی به سرویس‌های ابری با AWS Direct Connect
• 31. استفاده از Amazon Kinesis برای پردازش داده‌های جریانی
• 32. کار با داده‌های متنی و استخراج ویژگی‌های متن‌کاوی
• 33. مهندسی ویژگی‌های جغرافیایی و مکانی در سرویس‌های ابری
• 34. تکنیک‌های نمونه‌برداری از داده‌های حجیم برای آموزش مدل
• 35. بررسی تاثیر توزیع داده‌ها بر عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 36. مستندسازی خط‌لوله‌های داده و مدیریت نسخه‌بندی
• 37. خودکارسازی فرآیندهای مهندسی داده با CI/CD در AWS
• 38. رفع نویز و پیش‌پردازش تصاویر برای پروژه‌های بینایی ماشین
• 39. استفاده از Amazon EMR برای پردازش داده‌های حجیم با Spark
• 40. بهترین شیوه‌های مدیریت داده در مقیاس سازمانی مطابق استانداردهای امنیتی