کتاب مدیریت نسخه‌بندی و ردیابی تغییرات داده‌ها با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت نسخه‌بندی و ردیابی تغییرات داده‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. تعریف نسخه‌بندی، ردیابی تغییرات و خط سیر داده
  • 2. جایگاه مدیریت نسخه‌های داده در DataOps و MLOps
  • 3. تفاوت نسخه‌بندی کد، داده، مدل و پیکربندی
  • 4. چرخه حیات داده از تولید تا مصرف و بایگانی
  • 5. سناریوهای کاربردی نسخه‌بندی در پروژه‌های کلان‌داده و هوش مصنوعی
  • 6. روش‌های Snapshot، Incremental و Append-Only
  • 7. هش، یکپارچگی داده و آدرس‌دهی محتوامحور
  • 8. ساختارهای Merkle Tree و Merkle DAG در نسخه‌بندی
  • 9. جداسازی داده، فراداده و کنترل نسخه
  • 10. استاندارد نام‌گذاری و شناسه یکتا برای مجموعه‌داده‌ها
  • 11. مفاهیم Provenance و Data Lineage
  • 12. مدل‌سازی خط سیر داده با گره، یال و وابستگی
  • 13. استانداردهای W3C PROV و OpenLineage
  • 14. نیازمندی‌های معماری برای مقیاس‌پذیری و حسابرسی‌پذیری
  • 15. نسخه‌بندی در Object Storage، Data Lake و Data Warehouse
  • 16. ذخیره‌سازی تغییرناپذیر و سیاست‌های WORM
  • 17. محدودیت‌های Git در مدیریت مجموعه‌داده‌های بزرگ
  • 18. مدیریت فایل‌های حجیم با Git LFS
  • 19. نسخه‌بندی داده و مدل با DVC
  • 20. کنترل نسخه محیط Data Lake با lakeFS
  • 21. شاخه‌زنی، برچسب‌گذاری و ناحیه آماده‌سازی داده
  • 22. تفاوت‌سنجی داده، فایل، جدول و طرحواره
  • 23. شناسایی و حل تعارض در ادغام نسخه‌های داده
  • 24. تأثیر قالب‌های فایل و جدول بر کارایی نسخه‌بندی
  • 25. پارتیشن‌بندی داده و مدیریت اندازه نسخه‌ها
  • 26. مشکل فایل‌های کوچک و راهکارهای بهینه‌سازی
  • 27. حذف تکرار، فشرده‌سازی و کاهش هزینه ذخیره‌سازی
  • 28. نسخه‌بندی جدول با Delta Lake
  • 29. نسخه‌بندی جدول با Apache Iceberg
  • 30. نسخه‌بندی جدول با Apache Hudi
  • 31. مقایسه Delta Lake، Iceberg و Hudi
  • 32. قابلیت Time Travel در جدول‌های تحلیلی
  • 33. سطح ایزولاسیون، Snapshot Isolation و خوانش سازگار
  • 34. ردیابی تغییرات با Change Data Capture
  • 35. طراحی Audit Log برای تغییرات داده
  • 36. Event Sourcing برای بازسازی وضعیت داده
  • 37. Temporal Tables و کوئری وضعیت داده در زمان
  • 38. مدیریت تکامل طرحواره بدون از دست رفتن سازگاری
  • 39. پیاده‌سازی Schema Registry
  • 40. طراحی و اجرای Data Contract
  • 41. نسخه‌بندی معنایی طرحواره و مجموعه‌داده
  • 42. اعتبارسنجی نسخه‌ها با آزمون‌های کیفیت داده
  • 43. تشخیص تغییرات و ناهنجاری‌های ناخواسته در داده
  • 44. استخراج خط سیر داده در پردازش دسته‌ای
  • 45. ردیابی Lineage در پردازش جاری و رویدادمحور
  • 46. فهرست داده و Metadata Catalog
  • 47. استخراج خودکار فراداده از پایپلاین‌ها و جدول‌ها
  • 48. نقش‌ها و مسئولیت‌های حکمرانی داده در چرخه نسخه‌ها
  • 49. کنترل دسترسی RBAC و ABAC برای نسخه‌های داده
  • 50. رمزنگاری، مدیریت کلید و حفاظت از یکپارچگی
  • 51. حفاظت از داده‌های حساس با Masking و Tokenization
  • 52. سیاست نگهداری، حذف امن و Legal Hold
  • 53. ردیابی حسابرسی و انطباق با الزامات حریم خصوصی
  • 54. تکرارپذیری آزمایش‌ها با نسخه ثابت داده و محیط
  • 55. پیوند نسخه داده، ویژگی، مدل و آزمایش
  • 56. ثبت نسخه‌ها و آزمایش‌ها با MLflow
  • 57. نسخه‌بندی Feature Store و ویژگی‌های آموزشی
  • 58. ایجاد Training Snapshot برای آموزش مدل
  • 59. نسخه‌بندی مجموعه‌داده‌های ارزیابی و Golden Dataset
  • 60. نسخه‌بندی Prompt و قالب‌های اعلان در مدل‌های زبانی
  • 61. مدیریت نسخه مخزن اسناد و نمایه در RAG
  • 62. تهیه Snapshot از Embeddingها و نمایه‌های برداری
  • 63. ثبت منشأ و نسخه داده‌های مصنوعی
  • 64. مستندسازی Dataset Card و مجوز مجموعه‌داده
  • 65. هماهنگی نسخه‌ها در Orchestratorهای پایپلاین داده
  • 66. قفل کردن محیط اجرا با Container و Dependency Lockfile
  • 67. ادغام نسخه‌بندی داده در خط لوله CI/CD
  • 68. آزمون خودکار سازگاری، کیفیت و بازگشت نسخه
  • 69. استراتژی Rollback و بازیابی نسخه پایدار
  • 70. پشتیبان‌گیری، Disaster Recovery و آزمون بازیابی
  • 71. پایش نسخه‌ها، تازگی داده و سلامت Lineage
  • 72. تحلیل Data Drift و ارتباط آن با تغییرات نسخه
  • 73. کنترل هم‌زمانی در تغییرات توزیع‌شده داده
  • 74. سازگاری نهایی، اجماع و تضمین صحت نسخه‌ها
  • 75. نسخه‌بندی چندمنطقه‌ای و مدیریت تعارض جغرافیایی
  • 76. بهینه‌سازی هزینه ذخیره‌سازی، محاسبه و انتقال نسخه‌ها
  • 77. معیارهای انتخاب ابزار نسخه‌بندی و ردیابی داده
  • 78. مهاجرت از ساختار فعلی به سامانه نسخه‌بندی داده
  • 79. طراحی معماری مرجع برای پروژه‌های کلان‌داده و مدل زبانی
  • 80. عیب‌یابی نسخه‌های گمشده، ناسازگار و غیرقابل ردیابی
تگ‌ها: Apache Hudi Apache Iceberg Change Data Capture Data Governance Data Lineage Data Reproducibility Data Versioning DataOps Delta Lake DVC lakeFS MLOps Schema Evolution ردیابی تغییرات داده مدیریت نسخه‌بندی داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.