کتاب بهینه‌سازی هزینه‌ها در مدیریت و پردازش داده‌ها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی هزینه‌ها در مدیریت و پردازش داده‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی اقتصاد داده در عصر هوش مصنوعی
• 2. شناخت ساختار هزینه‌های ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ
• 3. تحلیل مدل‌های هزینه‌ای سرویس‌های ابری (Cloud Cost Models)
• 4. تفاوت هزینه‌های ذخیره‌سازی Hot، Warm و Cold
• 5. استراتژی‌های کاهش هزینه در ذخیره‌سازی شیء‌گرا (Object Storage)
• 6. بهینه‌سازی فرمت‌های فایل برای کاهش حجم (Parquet vs Avro vs CSV)
• 7. مدیریت چرخه حیات داده (Data Lifecycle Management)
• 8. طراحی معماری داده با رویکرد Cost-Aware
• 9. بهینه‌سازی هزینه‌های انتقال داده (Data Egress Costs)
• 10. استراتژی‌های مدیریت داده در محیط‌های Multi-Cloud
• 11. بهینه‌سازی کوئری‌ها در پایگاه‌داده‌های توزیع‌شده
• 12. تکنیک‌های Partitioning و Sharding برای کاهش بار پردازشی
• 13. استفاده از Indexing هوشمند برای کاهش هزینه‌ی I/O
• 14. مدیریت حافظه کش (Caching Strategies) برای کاهش درخواست‌های تکراری
• 15. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازش جریان داده (Stream Processing)
• 16. مقایسه هزینه‌های پردازش دسته‌ای (Batch) و پردازش لحظه‌ای (Real-time)
• 17. مدیریت منابع در کلاستر‌های Spark و Hadoop
• 18. استفاده از Instance Types بهینه برای بارهای کاری مختلف
• 19. پیاده‌سازی Spot Instances برای پردازش‌های غیرحساس به زمان
• 20. بهینه‌سازی هزینه‌های Compute در مدل‌های یادگیری ماشین
• 21. مدیریت هزینه‌های Fine-tuning مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 22. بهینه‌سازی هزینه توکن‌ها در فراخوانی APIهای مدل‌های زبانی
• 23. استراتژی‌های ذخیره‌سازی Vector Database و مدیریت ابعاد
• 24. کاهش هزینه با استفاده از تکنیک‌های Quantization در مدل‌ها
• 25. مدیریت هزینه‌های Data Ingestion و ETL Pipelines
• 26. استفاده از ابزارهای Monitoring و Cost Observability
• 27. طراحی داشبوردهای ردیابی هزینه داده در سطح پروژه
• 28. اتوماسیون حذف داده‌های زائد و تکراری (Data Deduplication)
• 29. بهینه‌سازی ساختار جداول در Data Warehouseها
• 30. مدیریت هزینه‌های Compute در محیط‌های Serverless
• 31. استراتژی‌های Compression پیشرفته برای داده‌های حجیم
• 32. کنترل هزینه‌های ذخیره‌سازی داده‌های آموزشی مدل‌ها
• 33. بررسی مدل‌های قیمت‌گذاری APIهای هوش مصنوعی
• 34. بهینه‌سازی نرخ نمونه‌برداری (Sampling) برای کاهش حجم پردازش
• 35. مدیریت هزینه‌های Metadata در سیستم‌های توزیع‌شده
• 36. استراتژی‌های کاهش هزینه در عملیات‌های Data Cleaning
• 37. طراحی معماری Data Lakehouse با هزینه بهینه
• 38. استفاده از ابزارهای FinOps در مدیریت داده‌های بزرگ