اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی متدولوژی استاندارد CRISP-DM برای پروژه‌های تحلیل داده در بستر رایانش ابری AWS

کتاب پیاده‌سازی متدولوژی استاندارد CRISP-DM برای پروژه‌های تحلیل داده در بستر رایانش ابری AWS

تگ‌ها: CRISP-DM تحلیل داده‌های ابری داده‌کاوی رایانش ابری AWS زیرساخت ابری علم داده مدیریت پروژه‌های داده‌محور 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 پیاده‌سازی متدولوژی استاندارد CRISP-DM برای پروژه‌های تحلیل داده در بستر رایانش ابری AWS

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدیریت چرخه‌حیات پروژه‌های داده‌محور (Data Lifecycle Management)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و اهمیت متدولوژی CRISP-DM در چرخه حیات داده
  • 2. نقش رایانش ابری در تسریع پروژه‌های تحلیل داده
  • 3. معرفی سرویس‌های کلیدی AWS برای زیرساخت داده‌محور
  • 4. شناخت ذینفعان و تعیین اهداف کسب‌وکار در پروژه‌های داده
  • 5. تبدیل نیازهای سازمان به شاخص‌های کلیدی عملکرد فنی
  • 6. ارزیابی منابع داده‌ای و زیرساخت‌های موجود
  • 7. ارزیابی ریسک‌های امنیتی و انطباق داده‌ها با قوانین داخلی
  • 8. تدوین طرح پروژه تحلیل داده بر اساس متدولوژی CRISP-DM
  • 9. شناسایی منابع داده در بستر AWS S3 و پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 10. روش‌های جمع‌آوری داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار
  • 11. بررسی کیفیت داده‌ها و شناسایی ناهنجاری‌های آماری
  • 12. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود در مقیاس ابری
  • 13. استفاده از AWS Glue برای یکپارچه‌سازی و آماده‌سازی داده‌ها
  • 14. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای اثرگذار
  • 15. تحلیل اکتشافی داده‌ها با استفاده از Amazon SageMaker
  • 16. بصری‌سازی داده‌ها برای درک الگوهای کسب‌وکار
  • 17. انتخاب مدل‌های یادگیری ماشین متناسب با مسئله
  • 18. آماده‌سازی مجموعه‌های داده برای آموزش و ارزیابی مدل
  • 19. مدیریت محیط‌های توسعه و آزمایش در AWS
  • 20. آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از منابع مقیاس‌پذیر
  • 21. تنظیم ابرپارامترها برای بهینه‌سازی دقت مدل
  • 22. ارزیابی مدل از دیدگاه شاخص‌های فنی و کسب‌وکار
  • 23. بررسی انحراف مدل و اطمینان از عملکرد صحیح در محیط واقعی
  • 24. مقایسه خروجی‌های مدل با اهداف اولیه پروژه
  • 25. مستندسازی نتایج و دستاوردهای تحلیل داده
  • 26. استقرار مدل در محیط عملیاتی با استفاده از سرویس‌های AWS
  • 27. مانیتورینگ و نظارت بر عملکرد مدل در چرخه حیات
  • 28. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها
  • 29. به‌روزرسانی خودکار مدل‌ها بر اساس داده‌های جدید
  • 30. استراتژی‌های حفظ حریم خصوصی در پروژه‌های ابری
  • 31. مدیریت دسترسی‌ها و کنترل سطوح دسترسی در AWS IAM
  • 32. پیاده‌سازی حاکمیت داده در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 33. استفاده از کانتینرها برای مدیریت چرخه‌حیات مدل
  • 34. بهینه‌سازی هزینه‌های زیرساخت ابری در پروژه‌های داده
  • 35. تسهیل همکاری تیمی در پروژه‌های علوم داده
  • 36. گزارش‌دهی مدیریتی و ارائه راهکارهای داده‌محور
  • 37. اخلاق حرفه‌ای در تحلیل داده و هوش مصنوعی
  • 38. بررسی موردی: پیاده‌سازی پروژه پیش‌بینی تقاضا در AWS
  • 39. بررسی موردی: تحلیل رفتار مشتریان با متدولوژی استاندارد
  • 40. نقشه راه توسعه مهارت‌های تیم‌های علوم داده
  • 41. آینده‌نگری در حوزه هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

📚 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.