کتاب بهینه‌سازی جریان کاری در علوم داده با استفاده از VS Code و پلتفرم‌های ابری با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی جریان کاری در علوم داده با استفاده از VS Code و پلتفرم‌های ابری

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: ابزارها و محیط‌های توسعه نرم‌افزار و تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی محیط توسعه یکپارچه در علوم داده
• 2. نصب و پیکربندی VS Code برای پروژه‌های پایتون
• 3. مدیریت محیط‌های مجازی و وابستگی‌ها در علوم داده
• 4. استفاده از پلتفرم Jupyter در محیط VS Code
• 5. ساختاردهی به پروژه‌های داده‌محور و مدیریت فایل‌ها
• 6. کار با افزونه‌های تخصصی VS Code برای تحلیلگران داده
• 7. اصول کنترل نسخه با استفاده از Git در پروژه‌های علوم داده
• 8. مدیریت مخازن کد در پلتفرم‌های اشتراک‌گذاری امن
• 9. آشنایی با خط فرمان و ترمینال برای اتوماسیون وظایف
• 10. دیباگ کردن کدهای پایتون در محیط توسعه VS Code
• 11. استفاده از ابزارهای تحلیل کد برای ارتقای کیفیت اسکریپت‌ها
• 12. مستندسازی کدهای علوم داده با استفاده از Markdown و Jupyter
• 13. به‌کارگیری Jupyter Notebooks برای اکتشاف و تحلیل داده‌ها
• 14. تبدیل Notebooks به اسکریپت‌های پایتون اجرایی
• 15. مدیریت داده‌های حجیم و اتصال به پایگاه‌های داده در VS Code
• 16. کار با کتابخانه‌های استاندارد تحلیل داده در محیط توسعه
• 17. اصول کدنویسی تمیز و استاندارد در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 18. آشنایی با پلتفرم‌های ابری و نقش آن‌ها در پردازش داده
• 19. ایجاد حساب کاربری و تنظیمات اولیه در پلتفرم‌های ابری رسمی
• 20. مدیریت منابع محاسباتی در فضای ابری
• 21. استفاده از ماشین‌های مجازی برای پردازش‌های سنگین داده
• 22. ذخیره‌سازی و بازیابی امن داده‌ها در فضای ابری
• 23. یکپارچه‌سازی VS Code با سرویس‌های ابری
• 24. اجرای مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری
• 25. مانیتورینگ و نظارت بر عملکرد مدل‌ها در پلتفرم‌های ابری
• 26. اصول امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در توسعه ابری
• 27. مدیریت هزینه‌های محاسبات ابری بر اساس تعرفه‌های استاندارد
• 28. اتوماسیون جریان کاری با استفاده از خط لوله‌های CI/CD
• 29. اشتراک‌گذاری نتایج تحلیل داده با تیم‌های سازمانی
• 30. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی به عنوان سرویس‌های وب
• 31. بهینه‌سازی کدهای پایتون برای پردازش در محیط‌های توزیع‌شده
• 32. استفاده از Docker برای کانتینری‌سازی پروژه‌های داده
• 33. مدیریت کانتینرها در محیط‌های توسعه و عملیاتی
• 34. عیب‌یابی و رفع خطاهای متداول در استقرار ابری
• 35. مستندسازی فنی پروژه‌ها برای تیم‌های توسعه
• 36. ارتقای امنیت کدها در محیط‌های اشتراکی
• 37. توسعه همکاری تیمی در پروژه‌های داده‌محور با ابزارهای نسخه کنترل
• 38. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها برای محیط‌های عملیاتی
• 39. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای پایش سلامت مدل‌ها
• 40. اصول اخلاق حرفه‌ای و صیانت از داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی