کتاب ساخت زیرساخت‌های داده مقیاس‌پذیر برای هوش مصنوعی با رویکرد Data Lakehouse

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت زیرساخت‌های داده مقیاس‌پذیر برای هوش مصنوعی با رویکرد Data Lakehouse

موضوع کلی: مهندسی داده و زیرساخت‌های کلان داده

موضوع میانی: طراحی و پیاده‌سازی دریاچه‌های داده (Data Lakehouses)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی مهندسی داده در مقیاس کلان
  • 2. ضرورت Data Lakehouse در عصر هوش مصنوعی
  • 3. معماری کلان داده و اجزای آن
  • 4. مدیریت چرخه عمر داده‌ها در سازمان
  • 5. اصول طراحی Data Lakehouse
  • 6. انتخاب ابزارها و تکنولوژی‌های Data Lakehouse
  • 7. پلتفرم‌های متن‌باز برای Data Lakehouse
  • 8. پایگاه‌های داده ستونی و مزایای آن
  • 9. فرمت‌های داده‌ای بهینه برای پردازش کلان
  • 10. Apache Parquet: استانداردی برای داده‌های ستونی
  • 11. Apache ORC: گزینه‌ای دیگر برای داده‌های ستونی
  • 12. پروتکل‌های دسترسی به داده در Data Lakehouse
  • 13. ذخیره‌سازی اشیاء (Object Storage) و نقش آن
  • 14. Amazon S3 برای Data Lakehouse
  • 15. Azure Data Lake Storage Gen2
  • 16. Google Cloud Storage
  • 17. مفاهیم کلیدی در مدیریت داده‌های حجیم
  • 18. استراتژی‌های سازماندهی داده در Data Lakehouse
  • 19. لایه خام (Raw Zone) در Data Lakehouse
  • 20. لایه پالایش شده (Refined Zone)
  • 21. لایه مصرف (Consumption Zone)
  • 22. مدل‌سازی داده در Data Lakehouse
  • 23. تکنیک‌های ETL/ELT برای Data Lakehouse
  • 24. ابزارهای Orchestration مانند Apache Airflow
  • 25. مدیریت کیفیت داده‌ها در Data Lakehouse
  • 26. استانداردسازی داده‌ها و گلاسری داده
  • 27. متا‌دیتای داده و کاتالوگ داده
  • 28. Apache Hive Metastore
  • 29. AWS Glue Data Catalog
  • 30. Azure Data Catalog
  • 31. امنیت در Data Lakehouse
  • 32. مدیریت دسترسی و احراز هویت
  • 33. رمزنگاری داده‌ها در حال سکون و در حال انتقال
  • 34. پایش و ثبت وقایع (Logging) در Data Lakehouse
  • 35. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های Data Lakehouse
  • 36. افزایش ظرفیت ذخیره‌سازی
  • 37. افزایش توان پردازشی
  • 38. مدیریت هزینه‌ها در Data Lakehouse
  • 39. بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها
  • 40. فشرده‌سازی داده‌ها
  • 41. پارتیشن‌بندی داده‌ها
  • 42. ایندکس‌گذاری داده‌ها
  • 43. تکنیک‌های کشینگ داده
  • 44. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 45. نقش Data Lakehouse در پلتفرم‌های AI/ML
  • 46. آماده‌سازی داده برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 47. ویژگی‌سازی (Feature Engineering) در Data Lakehouse
  • 48. ذخیره‌سازی ویژگی‌ها (Feature Store)
  • 49. پلتفرم‌های MLflow و KubeFlow
  • 50. استقرار و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 51. نظارت بر عملکرد مدل‌ها
  • 52. مفهوم Data Mesh و ارتباط آن با Data Lakehouse
  • 53. اصول Data Mesh: مالکیت توزیع‌شده داده
  • 54. APIهای داده و خودخدمتی (Self-service)
  • 55. امنیت و حاکمیت در Data Mesh
  • 56. پیاده‌سازی Data Lakehouse در محیط‌های چند ابری (Multi-cloud)
  • 57. ملاحظات مهاجرت به Data Lakehouse
  • 58. استراتژی‌های پیاده‌سازی تدریجی
  • 59. یادگیری عملی با ابزارهای متن‌باز
  • 60. پیاده‌سازی یک Data Lakehouse ساده
  • 61. ساخت لایه‌های داده با Spark
  • 62. استفاده از Delta Lake برای تراکنش‌ها
  • 63. مدیریت داده‌های زمانی (Time-series data)
  • 64. کار با داده‌های مکانی (Geospatial data)
  • 65. پردازش داده‌های جریانی (Streaming data)
  • 66. Apache Kafka برای ورود داده‌های جریانی
  • 67. Apache Flink برای پردازش جریانی
  • 68. یکپارچه‌سازی Data Lakehouse با ابزارهای BI
  • 69. Tableau و Power BI در Data Lakehouse
  • 70. تحلیل داده‌های مشتریان با Data Lakehouse
  • 71. بهینه‌سازی زنجیره تامین با Data Lakehouse
  • 72. پیش‌بینی فروش با استفاده از Data Lakehouse
  • 73. مدیریت ریسک اعتباری با Data Lakehouse
  • 74. کاربرد Data Lakehouse در صنعت سلامت
  • 75. کاربرد Data Lakehouse در بخش دولتی
  • 76. ملاحظات قانونی و مقرراتی در مدیریت داده
  • 77. حفاظت از داده‌های شخصی و حریم خصوصی
  • 78. قوانین مرتبط با مالکیت داده
  • 79. استانداردهای حاکمیت داده سازمانی
  • 80. اصول DevOps برای زیرساخت‌های داده
  • 81. CI/CD در Data Lakehouse
  • 82. مدیریت خطا و بازیابی از فاجعه
  • 83. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی
  • 84. تست و اعتبارسنجی در Data Lakehouse
  • 85. بهینه‌سازی مداوم و تکامل زیرساخت
  • 86. روندهای آینده در Data Lakehouse
  • 87. هوش مصنوعی مولد و Data Lakehouse
  • 88. پردازش داده‌های گراف (Graph Data Processing)
  • 89. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده
  • 90. آینده شغلی در حوزه مهندسی داده کلان
  • 91. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.