کتاب شتاب‌دهی به مهندسی داده با استفاده از هوش مصنوعی در محیط رایانش ابری AWS با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شتاب‌دهی به مهندسی داده با استفاده از هوش مصنوعی در محیط رایانش ابری AWS

موضوع کلی: مهندسی داده و تحلیل پیشرفته ابری

موضوع میانی: هوش مصنوعی مولد در زیرساخت‌های داده‌محور AWS

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی داده در محیط رایانش ابری AWS
• 2. معماری مدرن داده و نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
• 3. آشنایی با سرویس‌های AWS برای پردازش و ذخیره‌سازی داده
• 4. مفاهیم پایه هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
• 5. یکپارچه‌سازی ابزارهای هوش مصنوعی با اکوسیستم AWS
• 6. آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل با استفاده از Amazon S3
• 7. بهینه‌سازی خط‌لوله‌های داده با AWS Glue و هوش مصنوعی
• 8. استفاده از Amazon SageMaker در پردازش‌های داده‌محور
• 9. تولید خودکار کدهای SQL و ETL با دستیارهای هوشمند
• 10. مدیریت کیفیت داده‌ها با ابزارهای مبتنی بر یادگیری ماشین
• 11. طراحی پایگاه‌های داده مقیاس‌پذیر در Amazon RDS و Aurora
• 12. تحلیل داده‌های حجیم با Amazon Redshift و قابلیت‌های هوشمند آن
• 13. پایش و نظارت خودکار بر خط‌لوله‌های داده با Amazon CloudWatch
• 14. استفاده از AWS Lake Formation برای مدیریت دریاچه داده
• 15. بهینه‌سازی هزینه‌های ذخیره‌سازی و پردازش با تحلیل‌های هوشمند
• 16. خودکارسازی فرایندهای استخراج و تبدیل داده با هوش مصنوعی
• 17. شناسایی و رفع ناهنجاری‌ها در جریان داده‌ها با یادگیری ماشین
• 18. توسعه زیرساخت‌های داده به عنوان کد با استفاده از AWS CDK
• 19. به‌کارگیری Agent‌های هوشمند در تحلیل پیش‌بینی‌کننده
• 20. مدیریت جریان‌های داده بلادرنگ با Amazon Kinesis و تحلیل‌گرهای هوشمند
• 21. مستندسازی خودکار داده‌ها و فراداده‌ها در AWS Glue Data Catalog
• 22. استفاده از مدل‌های زبانی برای پرسش و پاسخ از پایگاه‌های داده
• 23. امن‌سازی خط‌لوله‌های داده مطابق با استانداردهای داخلی و بین‌المللی
• 24. یکپارچه‌سازی سرویس‌های هوش مصنوعی با Amazon Athena
• 25. طراحی معماری‌های داده‌محور با رویکرد Event-Driven
• 26. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های ابری
• 27. تکنیک‌های پیشرفته پاک‌سازی داده با استفاده از هوش مصنوعی مولد
• 28. مدیریت چرخه‌حیات داده‌ها در محیط‌های ابری امن
• 29. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای پیچیده با کمک توصیه‌گرهای هوشمند AWS
• 30. پیاده‌سازی راهکارهای مقیاس‌پذیر برای یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
• 31. بررسی چالش‌های انطباق و حریم خصوصی در پروژه‌های داده‌محور
• 32. ارائه گزارش‌های تحلیلی خودکار با Amazon QuickSight
• 33. آینده مهندسی داده و نقش هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری‌های سازمانی