فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای هوشمند پیش‌بینی تقاضا و داده‌های زمانی با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون (Amazon Forecast)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای هوشمند پیش‌بینی تقاضا و داده‌های زمانی با استفاده از سرویس‌های ابری آمازون (Amazon Forecast)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده

موضوع میانی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در تحلیل سری‌های زمانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی تحلیل سری‌های زمانی در فضای ابری
• 2. معرفی سرویس Amazon Forecast و کاربردهای آن در کسب‌وکار
• 3. مفاهیم پایه در پیش‌بینی تقاضا و داده‌های زمانی
• 4. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای تحلیل‌های زمانی
• 5. ساختار فایل‌های ورودی و استانداردهای داده‌ای در Amazon Forecast
• 6. شناسایی الگوها و فصلی بودن در داده‌های زمانی
• 7. کار با کنسول مدیریتی آمازون برای مدیریت داده‌ها
• 8. آشنایی با مفاهیم Target Time Series و Related Time Series
• 9. مهندسی ویژگی‌ها برای بهبود دقت پیش‌بینی
• 10. مدیریت داده‌های مفقود و نویز در سری‌های زمانی
• 11. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین در Amazon Forecast
• 12. بررسی مدل‌های آماری کلاسیک در تحلیل سری‌های زمانی
• 13. استفاده از مدل DeepAR برای پیش‌بینی‌های پیچیده
• 14. بهره‌گیری از مدل‌های مبتنی بر درخت تصمیم در پیش‌بینی تقاضا
• 15. انتخاب الگوریتم مناسب بر اساس ماهیت داده‌ها
• 16. تنظیم پارامترها و بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی
• 17. آموزش مدل‌های پیش‌بینی در محیط ابری
• 18. ارزیابی دقت مدل با استفاده از معیارهای خطای استاندارد
• 19. تحلیل گزارش‌های خطا و بهبود عملکرد مدل
• 20. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازآموزی خودکار مدل‌ها
• 21. استفاده از Forecast Dimensions برای تحلیل‌های چندلایه
• 22. پیش‌بینی تقاضا با در نظر گرفتن رویدادهای تقویمی و تعطیلات
• 23. مدیریت تأثیرات تبلیغات و کمپین‌ها در پیش‌بینی تقاضا
• 24. کار با قابلیت Explainability برای درک عوامل مؤثر بر پیش‌بینی
• 25. استخراج و تفسیر نتایج پیش‌بینی از طریق API
• 26. یکپارچه‌سازی Amazon Forecast با سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری S3
• 27. اتصال داده‌های بلادرنگ به مدل‌های پیش‌بینی
• 28. به‌کارگیری نتایج پیش‌بینی در سیستم‌های مدیریت موجودی
• 29. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل‌های در حال اجرا
• 30. امنیت داده‌ها و مدیریت دسترسی‌ها در سرویس‌های ابری آمازون
• 31. رعایت اصول حریم خصوصی و حفاظت از داده‌های سازمانی
• 32. مقیاس‌پذیری راهکارهای پیش‌بینی در سازمان‌های بزرگ
• 33. تجزیه و تحلیل سناریوهای مختلف در پیش‌بینی تقاضا
• 34. بهینه‌سازی هزینه‌های زیرساختی در اجرای مدل‌های هوشمند
• 35. کاربرد پیش‌بینی تقاضا در مدیریت زنجیره تأمین
• 36. مطالعه موردی: پیش‌بینی فروش در خرده‌فروشی‌های آنلاین
• 37. مطالعه موردی: مدیریت منابع و ظرفیت‌سنجی با استفاده از تحلیل زمانی
• 38. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در تحلیل‌های زمانی سازمانی
• 39. تلفیق دانش تخصصی کسب‌وکار با خروجی‌های مدل‌های هوشمند
• 40. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده