کتاب مدیریت داده برای هوش مصنوعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت داده برای هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدیریت و ارکستراسیون گردش کار هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدیریت داده
• 2. جمع‌آوری داده‌ها: روش‌ها و ابزارها
• 3. کیفیت داده: ارزیابی و بهبود
• 4. پاکسازی داده: شناسایی و رفع خطاها
• 5. تبدیل داده: فرمت‌بندی و یکپارچه‌سازی
• 6. ذخیره‌سازی داده: پایگاه داده رابطه‌ای
• 7. ذخیره‌سازی داده: پایگاه داده NoSQL
• 8. مدل‌سازی داده: مفاهیم و تکنیک‌ها
• 9. طراحی پایگاه داده: اصول و بهترین شیوه‌ها
• 10. SQL: زبان پرس‌وجو و دستکاری داده
• 11. SQL: توابع و عملگرها
• 12. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای SQL
• 13. امنیت داده: کنترل دسترسی و رمزنگاری
• 14. بکاپ و بازیابی داده
• 15. داده‌کاوی: مفاهیم و الگوریتم‌ها
• 16. یادگیری ماشین: مقدمه‌ای بر انواع الگوریتم‌ها
• 17. پیش‌پردازش داده برای یادگیری ماشین
• 18. انتخاب ویژگی: روش‌ها و تکنیک‌ها
• 19. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 20. داده‌های بزرگ: مفاهیم و چالش‌ها
• 21. Hadoop: اکوسیستم و اجزا
• 22. Spark: پردازش داده‌های توزیع‌شده
• 23. Kafka: جریان داده و مدیریت پیام
• 24. NoSQL برای داده‌های بزرگ
• 25. انبار داده: طراحی و پیاده‌سازی
• 26. ETL: استخراج، تبدیل و بارگذاری داده
• 27. Data Lake: معماری و مزایا
• 28. تصویرسازی داده: اصول و ابزارها
• 29. داشبوردهای تعاملی
• 30. تحلیل داده: آماری و توصیفی
• 31. تحلیل پیش‌بینی‌کننده
• 32. داده‌محوری در تصمیم‌گیری
• 33. داده و حریم خصوصی: قوانین و مقررات
• 34. حاکمیت داده: سیاست‌ها و فرآیندها
• 35. متا داده: مدیریت و استفاده
• 36. کیفیت داده: شاخص‌ها و اندازه‌گیری
• 37. داده‌های ساخت‌یافته، نیمه‌ساخت‌یافته و بدون ساختار
• 38. داده‌های جریانی: پردازش بلادرنگ
• 39. داده‌های مکانی: جمع‌آوری و تحلیل
• 40. Cloud Data Warehousing
• 41. Data Governance Tools
• 42. Data Lineage and Provenance
• 43. Data Virtualization
• 44. Master Data Management
• 45. Business Intelligence (BI) Tools