کتاب خطوط لوله داده مقیاس‌پذیر برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره خطوط لوله داده مقیاس‌پذیر برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: مهندسی داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: زیرساخت‌های داده برای یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر خطوط لوله داده
• 2. اهمیت خطوط لوله داده در هوش مصنوعی
• 3. معماری‌های مختلف خطوط لوله داده
• 4. منابع داده و انواع آن‌ها
• 5. جمع‌آوری داده از منابع مختلف
• 6. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 7. تبدیل داده‌ها و مهندسی ویژگی
• 8. ذخیره‌سازی داده‌ها: گزینه‌ها و ملاحظات
• 9. پایگاه داده‌های رابطه‌ای و NoSQL
• 10. سیستم‌های فایل توزیع‌شده: Hadoop و HDFS
• 11. پردازش دسته‌ای داده‌ها با Apache Spark
• 12. پردازش جریانی داده‌ها با Apache Kafka
• 13. Apache Flink برای پردازش بلادرنگ
• 14. مدیریت метаداده و کاتالوگ داده
• 15. کنترل کیفیت داده و پروفایل‌سازی داده
• 16. تست و اعتبارسنجی داده
• 17. خودکارسازی خطوط لوله داده با Apache Airflow
• 18. مدیریت وابستگی‌ها در خطوط لوله داده
• 19. نظارت و گزارش‌دهی خطوط لوله داده
• 20. بهینه‌سازی عملکرد خطوط لوله داده
• 21. مقیاس‌پذیری خطوط لوله داده
• 22. استقرار خطوط لوله داده در ابر
• 23. خطوط لوله داده بر اساس رویداد
• 24. استفاده از Docker و Kubernetes برای خطوط لوله داده
• 25. امنیت داده در خطوط لوله
• 26. حریم خصوصی داده و انطباق با مقررات
• 27. خطوط لوله داده برای یادگیری تقویتی
• 28. خطوط لوله داده برای پردازش زبان طبیعی
• 29. خطوط لوله داده برای بینایی ماشین
• 30. خطوط لوله داده برای داده‌های سری زمانی
• 31. خطوط لوله داده برای داده‌های جغرافیایی
• 32. انتخاب ابزار مناسب برای خطوط لوله داده
• 33. مقایسه ابزارهای مختلف پردازش داده
• 34. بهترین شیوه‌ها در طراحی خطوط لوله داده
• 35. معماری Lambda و Kappa
• 36. خطوط لوله داده بدون سرور
• 37. استفاده از ابزارهای ETL و ELT
• 38. خطوط لوله داده برای داده‌های ساختارنیافته
• 39. خطوط لوله داده برای داده‌های نیمه‌ساختاریافته
• 40. خطوط لوله داده برای داده‌های چندرسانه‌ای
• 41. خطوط لوله داده برای داده‌های حسگرها
• 42. خطوط لوله داده برای داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 43. خطوط لوله داده برای داده‌های مالی
• 44. خطوط لوله داده برای داده‌های پزشکی
• 45. خطوط لوله داده برای داده‌های اینترنت اشیا
• 46. خطوط لوله داده برای داده‌های باز
• 47. خطوط لوله داده برای داده‌های دولتی
• 48. استفاده از یادگیری ماشین در خطوط لوله داده
• 49. تشخیص ناهنجاری در خطوط لوله داده
• 50. پیش‌بینی خطا در خطوط لوله داده
• 51. خودکارسازی تنظیم خطوط لوله داده
• 52. خطوط لوله داده و DevOps
• 53. خطوط لوله داده و MLOps
• 54. خطوط لوله داده و DataOps
• 55. تغییر و تکامل خطوط لوله داده
• 56. مستندسازی خطوط لوله داده
• 57. خطوط لوله داده و معماری میکروسرویس‌ها
• 58. انتخاب فرمت مناسب ذخیره‌سازی داده (Parquet, ORC, Avro)
• 59. بهینه‌سازی هزینه‌ها در خطوط لوله داده
• 60. خطوط لوله داده و پردازش لبه
• 61. خطوط لوله داده و پردازش فدرال
• 62. خطوط لوله داده برای داده‌های بزرگ (Big Data)
• 63. آینده خطوط لوله داده