کتاب مدیریت ابرداده در داده‌های نیمه‌ساختاریافته با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 ابرداده در داده‌های نیمه‌ساختاریافته

موضوع کلی: تحلیل و مدیریت داده‌ها

موضوع میانی: مدیریت ابرداده (Metadata)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر داده‌های نیمه‌ساختاریافته و چالش‌های آن‌ها
  • 2. اهمیت مدیریت ابرداده در داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  • 3. تعریف ابرداده و عناصر اصلی آن
  • 4. انواع ابرداده (توصیفی، ساختاری، اداری، مرجع)
  • 5. استانداردهای ابرداده برای داده‌های نیمه‌ساختاریافته (Dublin Core، MARC، EAD)
  • 6. فرمت‌های رایج داده‌های نیمه‌ساختاریافته (JSON، XML، YAML)
  • 7. بررسی ساختار JSON و نحوه استخراج ابرداده از آن
  • 8. بررسی ساختار XML و نحوه استخراج ابرداده از آن
  • 9. بررسی ساختار YAML و نحوه استخراج ابرداده از آن
  • 10. ابزارهای استخراج ابرداده از داده‌های JSON
  • 11. ابزارهای استخراج ابرداده از داده‌های XML
  • 12. ابزارهای استخراج ابرداده از داده‌های YAML
  • 13. مدیریت ابرداده در پایگاه‌داده‌های NoSQL
  • 14. ابرداده و داده‌کاوی در داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  • 15. استاندارد JSON-LD برای مدیریت ابرداده
  • 16. استفاده از RDF و OWL برای مدل‌سازی ابرداده
  • 17. چالش‌های معنایی در ابرداده داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  • 18. تطبیق و یکپارچه‌سازی ابرداده از منابع مختلف
  • 19. کنترل کیفیت ابرداده در داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  • 20. اعتبارسنجی ابرداده (Metadata Validation)
  • 21. خودکارسازی فرآیند ابرداده‌گذاری
  • 22. بهینه‌سازی ابرداده برای جستجو و بازیابی
  • 23. اهمیت ابرداده در حاکمیت داده (Data Governance)
  • 24. اهمیت ابرداده در مدیریت چرخه حیات داده
  • 25. مدیریت ابرداده در محیط‌های ابری
  • 26. ابرداده و امنیت داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  • 27. استانداردهای امنیتی مرتبط با ابرداده
  • 28. نقش ابرداده در ردیابی داده‌ها (Data Lineage)
  • 29. مدیریت ابرداده برای داده‌های جریانی نیمه‌ساختاریافته
  • 30. ابرداده و هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML)
  • 31. استفاده از ابرداده برای آموزش مدل‌های ML
  • 32. مستندسازی ابرداده و ایجاد واژگان کنترل‌شده
  • 33. بهترین روش‌ها برای طراحی ابرداده
  • 34. مطالعه موردی: مدیریت ابرداده در یک پروژه واقعی
  • 35. آینده مدیریت ابرداده در داده‌های نیمه‌ساختاریافته
تگ‌ها: data governance JSON JSON-LD metadata metadata extraction RDF semi-structured data XML YAML ابر داده استاندارد ابرداده استخراج ابرداده پایگاه داده NoSQL داده نیمه ساختاریافته مدیریت داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.