کتاب معیارهای کلیدی عملکرد در مدیریت داده‌های کلان با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معیارهای کلیدی عملکرد در مدیریت داده‌های کلان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مفهوم کلان‌داده
  • 2. مفاهیم پایه و اصطلاحات کلیدی در مدیریت کلان‌داده
  • 3. اهمیت و کاربردهای کلان‌داده در صنایع مختلف
  • 4. چرخه عمر داده‌ها در سیستم‌های کلان‌داده
  • 5. انواع کلان‌داده: ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و بدون ساختار
  • 6. معیارهای کیفیت داده در کلان‌داده
  • 7. مراحل جمع‌آوری و ورود داده‌ها
  • 8. روش‌های استخراج و تبدیل داده‌ها (ETL)
  • 9. پایگاه‌های داده رابطه‌ای و NoSQL برای کلان‌داده
  • 10. معماری‌های ذخیره‌سازی کلان‌داده: HDFS
  • 11. سیستم‌های فایل توزیع‌شده (Distributed File Systems)
  • 12. پلتفرم‌های پردازش کلان‌داده: MapReduce
  • 13. چارچوب‌های پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
  • 14. پردازش جریانی (Stream Processing) با Apache Kafka
  • 15. پردازش بلادرنگ (Real-time Processing)
  • 16. ابزارهای تحلیل کلان‌داده: Apache Spark
  • 17. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در تحلیل کلان‌داده
  • 18. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده (Supervised Learning)
  • 19. مدل‌های یادگیری نظارت‌نشده (Unsupervised Learning)
  • 20. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 21. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده برای مدل‌سازی
  • 22. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 23. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 24. بهینه‌سازی مدل‌های کلان‌داده
  • 25. روش‌های خوشه‌بندی (Clustering)
  • 26. روش‌های طبقه‌بندی (Classification)
  • 27. تحلیل رگرسیون (Regression Analysis)
  • 28. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 29. پردازش زبان طبیعی (NLP) در کلان‌داده
  • 30. تحلیل گراف (Graph Analytics)
  • 31. مصورسازی داده‌ها (Data Visualization)
  • 32. ابزارهای مصورسازی: Tableau
  • 33. ابزارهای مصورسازی: Power BI
  • 34. اصول طراحی داشبوردهای مدیریتی
  • 35. تفسیر بصری داده‌ها و یافتن الگوها
  • 36. امنیت داده‌ها در محیط کلان‌داده
  • 37. حریم خصوصی داده‌ها و قوانین مرتبط
  • 38. مدیریت کلان‌داده در سازمان‌ها
  • 39. استراتژی‌های پیاده‌سازی کلان‌داده
  • 40. نقش تحلیلگران داده در سازمان
  • 41. نقش مهندسان داده در سازمان
  • 42. نقش دانشمندان داده در سازمان
  • 43. مدیریت پروژه در پروژه‌های کلان‌داده
  • 44. چالش‌های پیاده‌سازی کلان‌داده
  • 45. حاکمیت داده (Data Governance)
  • 46. متا‌داده (Metadata) و مدیریت آن
  • 47. کیفیت داده و اطمینان از صحت آن
  • 48. پاکسازی داده‌ها (Data Cleaning)
  • 49. تلفیق داده‌ها (Data Integration)
  • 50. انبار داده (Data Warehousing)
  • 51. انباره داده ابری (Cloud Data Warehousing)
  • 52. سیستم‌های مدیریت پایگاه داده ابری
  • 53. هزینه‌های مدیریت و ذخیره‌سازی کلان‌داده
  • 54. مقیاس‌پذیری (Scalability) در سیستم‌های کلان‌داده
  • 55. قابلیت اطمینان (Reliability) در سیستم‌های کلان‌داده
  • 56. مدیریت خطا و بازیابی در کلان‌داده
  • 57. ملاحظات اخلاقی در استفاده از کلان‌داده
  • 58. پیش‌بینی و مدل‌سازی روندهای آینده
  • 59. تحلیل سبدی بازار (Market Basket Analysis)
  • 60. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 61. مدیریت ریسک با استفاده از کلان‌داده
  • 62. بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار
  • 63. تحلیل مشتریان و رفتار آن‌ها
  • 64. شخصی‌سازی تجربه مشتری
  • 65. مدیریت زنجیره تأمین با کلان‌داده
  • 66. بهینه‌سازی عملیات تولید
  • 67. تحلیل داده‌های مالی و اقتصادی
  • 68. رصد و تحلیل بازار سهام
  • 69. مدیریت داده‌های بهداشتی و درمانی
  • 70. تحلیل داده‌های آموزشی
  • 71. بهینه‌سازی سیستم‌های حمل‌ونقل
  • 72. مدیریت داده‌های شهری (Smart City)
  • 73. کاربرد کلان‌داده در انرژی
  • 74. کاربرد کلان‌داده در کشاورزی
  • 75. کاربرد کلان‌داده در گردشگری
  • 76. قوانین و مقررات مربوط به کلان‌داده در ایران
  • 77. حقوق مالکیت داده‌ها
  • 78. داده‌کاوی (Data Mining) و الگوهای پنهان
  • 79. یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 80. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 81. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 82. مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 83. آموزش و تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
  • 84. کاربرد LLM در تحلیل متون
  • 85. تولید محتوا با استفاده از LLM
  • 86. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی
  • 87. اخلاق در توسعه و استفاده از هوش مصنوعی
  • 88. شفافیت و توضیح‌پذیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 89. تعصب (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
  • 90. کاهش تعصب در سیستم‌های کلان‌داده
  • 91. آینده مدیریت داده‌های کلان
  • 92. نوآوری‌های جدید در حوزه کلان‌داده
  • 93. نقش بلاک‌چین در مدیریت داده‌های امن
  • 94. کلان‌داده و انقلاب صنعتی چهارم
  • 95. مدیریت دانش سازمانی با کلان‌داده
  • 96. ارتباط بین کلان‌داده و تصمیم‌گیری استراتژیک
  • 97. ارزیابی ارزش تجاری کلان‌داده
  • 98. ایجاد فرهنگ داده‌محور در سازمان
تگ‌ها: پردازش داده کلان تحلیل داده کلان شاخص‌های کلیدی داده کلان داده مدیریت داده کلان مدیریت داده‌ها معیارهای عملکرد داده هوش تجاری هوش مصنوعی داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.