دوره انبار داده و دریاچه داده برای پروژه‌های هوش مصنوعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره انبار داده و دریاچه داده برای پروژه‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر انبار داده و دریاچه داده برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 2. مقایسهٔ انبار داده سنتی با دریاچه داده: کاربردهای AI
• 3. مبانی دریاچه داده: معماری ذخیره‌سازی و مفهوم schema-on-read
• 4. تحول دریاچه داده: ادغام انبار داده و دریاچه داده (دریاچه داده-های هواپیما)
• 5. اجزای اصلی پلتفرم داده‌ای هوش مصنوعی
• 6. انتخاب میان ذخیره‌سازی ابری و محلی برای پروژه‌های AI
• 7. مروری بر خدمات ذخیره‌سازی ابری اصلی برای دریاچه داده (AWS S3, Azure Data Lake, GCP Cloud Storage)
• 8. راه‌اندازی یک دریاچه داده مقیاس‌پذیر در محیط ابری
• 9. استراتژی‌های ورود داده برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 10. ورود داده به صورت دسته‌ای در مقابل جریان: انتخاب مناسب برای هر سناریو
• 11. ETL در مقابل ELT: رویکردهای تبدیل داده برای هوش مصنوعی
• 12. آپاچی اسپارک برای دریاچه‌های داده: مفاهیم ابتدایی
• 13. سیستم‌های فایل توزیع‌شده: HDFS و جایگزین‌های آن
• 14. پارتیشن‌بندی داده‌ها و سازماندهی برای عملکرد بهینه
• 15. هنجارهای نام‌گذاری داده‌ها و مدیریت متادیتا
• 16. کاتالوگ‌های داده و کشف داده (AWS Glue, Azure Purview, Apache Atlas)
• 17. مبانی مدیریت داده برای دریاچه‌های داده هوش مصنوعی
• 18. ارزیابی کیفیت داده و تکنیک‌های اعتبارسنجی
• 19. پیاده‌سازی چارچوب‌های اعتبارسنجی داده (Great Expectations, Deequ)
• 20. نسبت‌سنجی داده و ردیابی برای لوله‌های پردازش AI
• 21. نسخه‌بندی داده در دریاچه‌ها و انبارها
• 22. مدل‌های کنترل دسترسی برای ایمنی داده (RBAC, ABAC)
• 23. رمزگذاری داده‌ها در حال استراحت و در هنگام انتقال
• 24. سیستم‌های حسابرسی و انطباق برای هوش مصنوعی (GDPR, HIPAA, و غیره)
• 25. استراتژی‌های بهینه‌سازی هزینه برای ذخیره‌سازی ابری
• 26. نظارت بر استفاده و عملکرد ذخیره‌سازی
• 27. مدیریت چرخه حیات داده و Tiering خودکار
• 28. پیاده‌سازی سیاست‌های نگهداری داده
• 29. بازیابی پس از سانحه و پشتیبان‌گیری برای دریاچه‌های داده
• 30. استراتژی‌های تکثیر داده در مناطق مختلف
• 31. معماری رویدادمحور برای ورود داده (Kafka, Kinesis)
• 32. جریان داده‌های زمان واقعی برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
• 33. ادغام داده‌های جریان با لوله‌های پردازش دسته‌ای
• 34. دریاچه‌های داده برای ویژگی‌های هوش مصنوعی: فروشگاه‌های ویژگی
• 35. لوله‌های مهندسی ویژگی با اسپارک و Pandas
• 36. مدیریت نسخه‌های ویژگی و تغییر رفتار
• 37. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 38. مدیریت داده‌های گمشده و نویز
• 39. تکنیک‌های تقویت داده برای هوش مصنوعی
• 40. تحول اسکیما و طراحی اسکیما انعطاف‌پذیر
• 41. موتورهای پرس‌وجو برای دریاچه‌های داده (Hive, Presto, Trino)
• 42. تکنیک‌های بهینه‌سازی پرس‌وجو برای داده‌های حجیم
• 43. استفاده از Snowflake, Redshift, BigQuery برای تحلیل‌های هوش مصنوعی
• 44. مفهوم مجازی‌سازی داده و پرس‌وجوهای فدرال
• 45. ایمنی شبکه و ایزوله‌سازی برای دریاچه‌های داده
• 46. ادغام Identity and Access Management (IAM)
• 47. پیاده‌سازی ماسکینگ داده و امنیت ردیفی
• 48. ارزیابی تاثیر حریم خصوصی برای داده‌های پروژه‌های هوش مصنوعی
• 49. ساخت لوله‌های پردازش داده با Airflow و Databricks
• 50. اورکستراسیون کارهای ELT/ETL با AWS Glue
• 51. بهترین‌های CI/CD برای مهندسی داده
• 52. آزمایش‌های خودکار برای لوله‌های داده
• 53. نظارت و هشدار برای لوله‌های پردازش داده
• 54. لوله‌های آموزش مدل یکپارچه با دریاچه‌های داده
• 55. ادغام MLOps با ذخیره‌سازی داده‌ها
• 56. استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس‌هایی که به دریاچه‌های داده دسترسی دارند
• 57. ارزیابی مدل و لاگ‌گیری داده‌ها
• 58. اهمیت ویژگی‌ها و انتساب داده
• 59. مقیاس‌بندی پردازش داده برای مجموعه‌های بزرگ هوش مصنوعی
• 60. پردازش موازی و اندازه‌گیری خوشه
• 61. بهینه‌سازی کارهای اسپارک برای بار کاری‌های هوش مصنوعی
• 62. پردازش داده‌های تسریع‌شده با GPU (cuDF, RAPIDS)
• 63. دریاچه‌های داده برای مجموعه‌های داده‌های تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی
• 64. مدیریت داده‌های چندمدی برای هوش مصنوعی (متن, تصویر, صدا)
• 65. الگوهای طراحی دریاچه داده برای داده‌های سری‌زمانی هوش مصنوعی
• 66. پیاده‌سازی جداول دریاچه داده (Delta Lake, Apache Hudi)
• 67. تراکنش‌های ACID در دریاچه‌های داده
• 68. استراتژی‌های قفل و همزمانی
• 69. استراتژی‌های مهاجرت از زیرساخت‌های قدیمی به دریاچه‌های داده ابری
• 70. بازسازی انبارهای داده یکپارچه به معماری دریاچه داده
• 71. مطالعهٔ مورد: ساخت یک پلتفرم داده‌ای هوش مصنوعی برای یک مشتری خرده‌فروشی
• 72. درس‌های آموخته‌شده از شکست‌های واقعی دریاچه‌های داده
• 73. بهترین‌های مدیریت دریاچه‌های داده
• 74. فناوری‌های نوظهور: Iceberg, Dremio, و غیره
• 75. آیندهٔ تحلیل‌های یکپارچه و مخازن داده مبتنی بر هوش مصنوعی
• 76. برنامه‌ریزی پروژه و نقشه راه برای زیرساخت‌های داده هوش مصنوعی
• 77. ساخت یک تیم مهندسی داده برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 78. ارتباط موثر میان مهندسان داده و مهندسان یادگیری ماشین
• 79. مستندسازی و به‌اشتراک‌گذاری دانش
• 80. اندازه‌گیری ROI انبار داده و دریاچه داده برای هوش مصنوعی
• 81. انتخاب ابزار مناسب برای سازمان شما
• 82. تحلیل هزینه-فایده ذخیره‌سازی ابری در مقابل محلی
• 83. ساخت یک پروژه آزمایشی دریاچه داده
• 84. مقیاس‌بندی از مرحلهٔ آزمایشی تا تولید
• 85. لیست بررسی امنیت دریاچه‌های داده
• 86. پاسخگویی به حوادث امنیتی دریاچه‌های داده
• 87. اتوماسیون انطباق مقررات
• 88. بنچمارک‌های عملکرد دریاچه‌های داده
• 89. انتخاب موتور پرس‌وجو برای بار کاری‌های خاص هوش مصنوعی
• 90. ادغام دریاچه‌های داده با دفترچه‌های یادگیری ماشین
• 91. همکاری دانشمندان داده بر روی دریاچه‌های داده مشترک
• 92. مدیریت نسخه‌های داده با DVC
• 93. مدیریت وابستگی‌های کد و داده
• 94. پژوهش قابل تکرار بر روی دریاچه‌های داده
• 95. در نظر گرفتن مسائل اخلاقی در ذخیره‌سازی داده‌های هوش مصنوعی
• 96. شناسایی تعصب در داده‌های ذخیره‌شده
• 97. قابلیت توضیح‌پذیری لوله‌های پردازش داده برای هوش مصنوعی
• 98. حسابرسی داده‌های آموزشی برای عادلانه بودن
• 99. ذخیره‌سازی داده‌های کارآمد از نظر انرژی
• 100. آیندهٔ ذخیره‌سازی داده‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی