کتاب ارتقای مهارت‌های مهندسی داده با بهره‌گیری از ابزارهای هوش مصنوعی مولد (Generative AI) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارتقای مهارت‌های مهندسی داده با بهره‌گیری از ابزارهای هوش مصنوعی مولد (Generative AI)

موضوع کلی: مهندسی داده و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: کاربرد هوش مصنوعی مولد در مدیریت و پردازش داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد در اکوسیستم مهندسی داده
• 2. نقش مدل‌های زبانی بزرگ در خودکارسازی خط‌لوله‌های داده
• 3. معماری سیستم‌های داده‌محور با بهره‌گیری از هوش مصنوعی
• 4. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای اس‌کیوال با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی
• 5. تولید خودکار کدهای پایتون برای پردازش داده‌ها
• 6. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با مدل‌های یادگیری عمیق
• 7. مستندسازی خودکار فراداده‌ها و کاتالوگ‌های داده
• 8. طراحی و مدل‌سازی پایگاه‌های داده با کمک هوش مصنوعی
• 9. استفاده از هوش مصنوعی در شناسایی الگوهای ناهنجار در داده‌ها
• 10. تولید داده‌های مصنوعی برای تست و ارزیابی سیستم‌ها
• 11. یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در پلتفرم‌های داده ابری
• 12. مدیریت کیفیت داده‌ها با ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی
• 13. خودکارسازی فرآیند استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها
• 14. بهینه‌سازی عملکرد پایگاه‌های داده توزیع‌شده با یادگیری ماشین
• 15. تحلیل متون غیرساختاریافته و تبدیل به داده‌های ساختاریافته
• 16. ایجاد دستیارهای هوشمند برای تحلیلگران داده و مهندسان
• 17. پایش و نظارت بر سلامت خط‌لوله‌های داده با هوش مصنوعی
• 18. امنیت و حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی
• 19. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 20. پیاده‌سازی معماری‌های داده‌محور مدرن با دستیارهای هوشمند
• 21. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی‌های مهندسی داده
• 22. بهره‌گیری از مدل‌های هوش مصنوعی در تحلیل‌های پیش‌بینانه
• 23. خودکارسازی گزارش‌گیری و داشبوردهای تحلیلی با هوش مصنوعی
• 24. مدیریت تغییرات و نسخه‌بندی کدها در پروژه‌های داده‌محور
• 25. تطبیق استانداردهای داده‌ای با کمک ابزارهای هوشمند
• 26. بهینه‌سازی منابع پردازشی در خوشه‌های داده بزرگ
• 27. استفاده از هوش مصنوعی در بازسازی داده‌های ناقص
• 28. تولید خودکار مستندات فنی و راهنمای کاربری سیستم‌های داده
• 29. پیاده‌سازی حاکمیت داده با تکیه بر تحلیل‌های هوشمند
• 30. ارتقای مهارت‌های شغلی مهندسی داده در عصر هوش مصنوعی
• 31. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در سازمان‌ها
• 32. استراتژی‌های انتقال از مهندسی داده سنتی به مهندسی مبتنی بر هوش مصنوعی
• 33. آینده مهندسی داده در سایه فناوری‌های هوش مصنوعی مولد