فلش‌کارت‌های آموزشی راهنمای جامع یادگیری ماشین با Snowpark در محیط Snowflake برای تحلیل‌گران داده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع یادگیری ماشین با Snowpark در محیط Snowflake برای تحلیل‌گران داده

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند داده‌ها

موضوع میانی: پردازش و مدل‌سازی داده‌های بزرگ با پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با معماری پایگاه داده‌های ابری و نقش اسنوفلیک در علم داده
• 2. مفاهیم پایه و معماری پردازشی در اسنوفلیک
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای کار با اسنو‌فلیک
• 4. آشنایی با کتابخانه اسنو‌پارک برای پایتون
• 5. مدیریت نشست‌ها و اتصال به پایگاه داده در اسنو‌پارک
• 6. ساختار داده‌ها و کار با DataFrame در اسنو‌پارک
• 7. عملیات پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از API اسنو‌پارک
• 8. فیلتر کردن و انتخاب ستون‌ها در مجموعه‌داده‌های بزرگ
• 9. تجمیع داده‌ها و گروه‌بندی در محیط توزیع‌شده
• 10. اتصال جداول و ترکیب داده‌ها در اسنو‌پارک
• 11. پاک‌سازی داده‌های مفقود و مدیریت مقادیر پرت
• 12. مهندسی ویژگی‌ها در محیط ابری اسنوفلیک
• 13. استفاده از توابع تعریف‌شده توسط کاربر در اسنو‌پارک
• 14. بهینه‌سازی پرس‌وجوها برای افزایش سرعت پردازش
• 15. آشنایی با مفهوم Snowpark ML و مدل‌سازی داده
• 16. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 17. تقسیم‌بندی داده‌های آموزشی و آزمایشی در محیط ابری
• 18. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون با استفاده از کتابخانه‌های اسنو‌پارک
• 19. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی در اسنوفلیک
• 20. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 21. تنظیم پارامترهای مدل برای بهبود دقت پیش‌بینی
• 22. کار با مدل‌های پیش‌ساخته در اسنوفلیک
• 23. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
• 24. مانیتورینگ و نظارت بر مدل‌های مستقر شده
• 25. استفاده از Feature Store برای مدیریت ویژگی‌های داده
• 26. مدیریت امنیت و دسترسی به داده‌ها در اسنوفلیک
• 27. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل داده‌های کلان
• 28. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های داده با استفاده از اسنو‌فلیک
• 29. خودکارسازی فرایندهای تحلیل داده با Tasks
• 30. استفاده از Stored Procedures برای عملیات پیچیده داده‌ای
• 31. یکپارچه‌سازی اسنو‌پارک با سایر ابزارهای تحلیل داده
• 32. تحلیل داده‌های سری زمانی در اسنوفلیک
• 33. کار با داده‌های غیرساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته در اسنوفلیک
• 34. به‌کارگیری یادگیری ماشین برای شناسایی ناهنجاری‌ها
• 35. تکنیک‌های کاهش ابعاد در مجموعه‌داده‌های حجیم
• 36. خوشه‌بندی داده‌ها و تحلیل الگوهای رفتاری
• 37. گزارش‌گیری و مصورسازی نتایج تحلیل در محیط ابری
• 38. مدیریت هزینه‌های پردازش در اسنوفلیک
• 39. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری در پردازش‌های داده‌محور
• 40. بهترین تجارب برای نگهداری و توسعه مدل‌های داده‌محور در سازمان