اکسپرس 24
کتاب ساخت زیرساخت‌های داده مقیاس‌پذیر برای هوش مصنوعی با رویکرد Data Lakehouse

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

تگ‌ها: Big Data Data Lakehouse دریاچه داده دیتا لیک هاوس زیرساخت داده کلان داده مقیاس بزرگ مهندسی داده هوش مصنوعی یادگیری ماشین

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

📚 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)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 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.