کتاب جامع عملیاتی‌سازی و پیش‌پردازش هوشمند داده‌ها با Google Cloud Dataprep با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع عملیاتی‌سازی و پیش‌پردازش هوشمند داده‌ها با Google Cloud Dataprep

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل کلان‌داده (Big Data Analytics)

موضوع میانی: ابزارهای آماده‌سازی و پاک‌سازی داده‌های ابری (Cloud Data Preparation)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین پردازش ابری داده‌ها
• 2. معرفی پلتفرم Google Cloud و سرویس Dataprep
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط کاربری در کنسول گوگل کلود
• 4. آشنایی با معماری و ساختار داده‌های کلان در فضای ابری
• 5. مدیریت دسترسی‌ها و سطوح امنیتی در پروژه گوگل کلود
• 6. اتصال به منابع داده‌ای در Google Cloud Storage
• 7. وارد کردن داده‌ها از پایگاه‌های داده رابطه‌ای به Dataprep
• 8. بررسی فرمت‌های فایل‌های ورودی و استانداردهای داده‌ای
• 9. شناسایی انواع داده‌ها و ساختارهای توزیع‌شده
• 10. ارزیابی کیفیت اولیه داده‌ها و شناسایی داده‌های مفقود
• 11. استفاده از ابزارهای بصری برای تحلیل توزیع مقادیر
• 12. پاک‌سازی داده‌های نویز و حذف رکوردهای تکراری
• 13. تکنیک‌های مدیریت مقادیر تهی و جایگذاری هوشمند
• 14. تبدیل انواع داده‌ها و استانداردسازی واحدها
• 15. اصلاح ناهنجاری‌های نوشتاری و فرمت‌های تاریخ و زمان
• 16. استفاده از عبارت‌های منظم در پاک‌سازی پیشرفته
• 17. جداسازی و ادغام ستون‌ها بر اساس الگوهای متنی
• 18. کار با ابزارهای گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها
• 19. فیلتر کردن داده‌ها بر اساس شرایط منطقی و محاسباتی
• 20. تغییر ساختار داده‌ها با استفاده از عملیات Pivot و Unpivot
• 21. ایجاد ستون‌های محاسباتی جدید با فرمول‌نویسی در Dataprep
• 22. استفاده از توابع پیشرفته برای تحلیل داده‌های متنی
• 23. مدیریت داده‌های طبقه‌بندی شده و کدگذاری مقادیر
• 24. بهینه‌سازی عملکرد پردازش در حجم کلان داده‌ها
• 25. ایجاد و مدیریت Recipeها برای اتوماسیون فرآیندها
• 26. ذخیره و سازمان‌دهی مراحل پاک‌سازی داده‌ها
• 27. اعتبارسنجی داده‌ها پس از اعمال عملیات پاک‌سازی
• 28. خروجی گرفتن از داده‌های پردازش شده به BigQuery
• 29. ارسال نتایج به محیط‌های ذخیره‌سازی ابری
• 30. یکپارچه‌سازی Dataprep با خط لوله داده‌های گوگل کلود
• 31. مانیتورینگ و عیب‌یابی فرآیندهای آماده‌سازی داده
• 32. امنیت و حریم خصوصی در انتقال داده‌های حساس
• 33. پیاده‌سازی استانداردهای حاکمیت داده در فضای ابری
• 34. مستندسازی مراحل آماده‌سازی برای تیم‌های تحلیل‌گر
• 35. به‌کارگیری یادگیری ماشین برای پیشنهاد عملیات پاک‌سازی
• 36. مدیریت نسخه‌ها در پروژه‌های پردازش داده
• 37. تطبیق خروجی با نیازهای مدل‌های هوش مصنوعی
• 38. مقیاس‌پذیری عملیات آماده‌سازی برای داده‌های حجیم
• 39. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازش در محیط ابری
• 40. ارائه گزارش نهایی از سلامت و کیفیت داده‌های پردازش شده