اکسپرس 24
کتاب انبار داده و دریاچه داده برای پروژه‌های هوش مصنوعی

کتاب انبار داده و دریاچه داده برای پروژه‌های هوش مصنوعی

تگ‌ها: ETL در مقابل ELT آپاچی اسپارک ادغام MLOps انبار داده ایمنی دریاچه داده دریاچه داده ابری دریاچه داده هوش مصنوعی دلتا لاک ذخیره‌سازی داده‌های حجیم فروشگاه ویژگی کاتالوگ داده کیفیت داده لوله‌های پردازش داده هوش مصنوعی مدیریت داده هوش مصنوعی نسخه‌بندی داده

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 انبار داده و دریاچه داده برای پروژه‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر انبار داده و دریاچه داده برای پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 2. مقایسهٔ انبار داده سنتی با دریاچه داده: کاربردهای AI
  • 3. مبانی دریاچه داده: معماری ذخیره‌سازی و مفهوم schema-on-read
  • 4. تحول دریاچه داده: ادغام انبار داده و دریاچه داده (دریاچه داده-های هواپیما)
  • 5. اجزای اصلی پلتفرم داده‌ای هوش مصنوعی
  • 6. انتخاب میان ذخیره‌سازی ابری و محلی برای پروژه‌های AI
  • 7. مروری بر خدمات ذخیره‌سازی ابری اصلی برای دریاچه داده (AWS S3, Azure Data Lake, GCP Cloud Storage)
  • 8. راه‌اندازی یک دریاچه داده مقیاس‌پذیر در محیط ابری
  • 9. استراتژی‌های ورود داده برای پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 10. ورود داده به صورت دسته‌ای در مقابل جریان: انتخاب مناسب برای هر سناریو
  • 11. ETL در مقابل ELT: رویکردهای تبدیل داده برای هوش مصنوعی
  • 12. آپاچی اسپارک برای دریاچه‌های داده: مفاهیم ابتدایی
  • 13. سیستم‌های فایل توزیع‌شده: HDFS و جایگزین‌های آن
  • 14. پارتیشن‌بندی داده‌ها و سازماندهی برای عملکرد بهینه
  • 15. هنجارهای نام‌گذاری داده‌ها و مدیریت متادیتا
  • 16. کاتالوگ‌های داده و کشف داده (AWS Glue, Azure Purview, Apache Atlas)
  • 17. مبانی مدیریت داده برای دریاچه‌های داده هوش مصنوعی
  • 18. ارزیابی کیفیت داده و تکنیک‌های اعتبارسنجی
  • 19. پیاده‌سازی چارچوب‌های اعتبارسنجی داده (Great Expectations, Deequ)
  • 20. نسبت‌سنجی داده و ردیابی برای لوله‌های پردازش AI
  • 21. نسخه‌بندی داده در دریاچه‌ها و انبارها
  • 22. مدل‌های کنترل دسترسی برای ایمنی داده (RBAC, ABAC)
  • 23. رمزگذاری داده‌ها در حال استراحت و در هنگام انتقال
  • 24. سیستم‌های حسابرسی و انطباق برای هوش مصنوعی (GDPR, HIPAA, و غیره)
  • 25. استراتژی‌های بهینه‌سازی هزینه برای ذخیره‌سازی ابری
  • 26. نظارت بر استفاده و عملکرد ذخیره‌سازی
  • 27. مدیریت چرخه حیات داده و Tiering خودکار
  • 28. پیاده‌سازی سیاست‌های نگهداری داده
  • 29. بازیابی پس از سانحه و پشتیبان‌گیری برای دریاچه‌های داده
  • 30. استراتژی‌های تکثیر داده در مناطق مختلف
  • 31. معماری رویدادمحور برای ورود داده (Kafka, Kinesis)
  • 32. جریان داده‌های زمان واقعی برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی
  • 33. ادغام داده‌های جریان با لوله‌های پردازش دسته‌ای
  • 34. دریاچه‌های داده برای ویژگی‌های هوش مصنوعی: فروشگاه‌های ویژگی
  • 35. لوله‌های مهندسی ویژگی با اسپارک و Pandas
  • 36. مدیریت نسخه‌های ویژگی و تغییر رفتار
  • 37. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 38. مدیریت داده‌های گمشده و نویز
  • 39. تکنیک‌های تقویت داده برای هوش مصنوعی
  • 40. تحول اسکیما و طراحی اسکیما انعطاف‌پذیر
  • 41. موتورهای پرس‌وجو برای دریاچه‌های داده (Hive, Presto, Trino)
  • 42. تکنیک‌های بهینه‌سازی پرس‌وجو برای داده‌های حجیم
  • 43. استفاده از Snowflake, Redshift, BigQuery برای تحلیل‌های هوش مصنوعی
  • 44. مفهوم مجازی‌سازی داده و پرس‌وجوهای فدرال
  • 45. ایمنی شبکه و ایزوله‌سازی برای دریاچه‌های داده
  • 46. ادغام Identity and Access Management (IAM)
  • 47. پیاده‌سازی ماسکینگ داده و امنیت ردیفی
  • 48. ارزیابی تاثیر حریم خصوصی برای داده‌های پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 49. ساخت لوله‌های پردازش داده با Airflow و Databricks
  • 50. اورکستراسیون کارهای ELT/ETL با AWS Glue
  • 51. بهترین‌های CI/CD برای مهندسی داده
  • 52. آزمایش‌های خودکار برای لوله‌های داده
  • 53. نظارت و هشدار برای لوله‌های پردازش داده
  • 54. لوله‌های آموزش مدل یکپارچه با دریاچه‌های داده
  • 55. ادغام MLOps با ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 56. استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس‌هایی که به دریاچه‌های داده دسترسی دارند
  • 57. ارزیابی مدل و لاگ‌گیری داده‌ها
  • 58. اهمیت ویژگی‌ها و انتساب داده
  • 59. مقیاس‌بندی پردازش داده برای مجموعه‌های بزرگ هوش مصنوعی
  • 60. پردازش موازی و اندازه‌گیری خوشه
  • 61. بهینه‌سازی کارهای اسپارک برای بار کاری‌های هوش مصنوعی
  • 62. پردازش داده‌های تسریع‌شده با GPU (cuDF, RAPIDS)
  • 63. دریاچه‌های داده برای مجموعه‌های داده‌های تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی
  • 64. مدیریت داده‌های چندمدی برای هوش مصنوعی (متن, تصویر, صدا)
  • 65. الگوهای طراحی دریاچه داده برای داده‌های سری‌زمانی هوش مصنوعی
  • 66. پیاده‌سازی جداول دریاچه داده (Delta Lake, Apache Hudi)
  • 67. تراکنش‌های ACID در دریاچه‌های داده
  • 68. استراتژی‌های قفل و همزمانی
  • 69. استراتژی‌های مهاجرت از زیرساخت‌های قدیمی به دریاچه‌های داده ابری
  • 70. بازسازی انبارهای داده یکپارچه به معماری دریاچه داده
  • 71. مطالعهٔ مورد: ساخت یک پلتفرم داده‌ای هوش مصنوعی برای یک مشتری خرده‌فروشی
  • 72. درس‌های آموخته‌شده از شکست‌های واقعی دریاچه‌های داده
  • 73. بهترین‌های مدیریت دریاچه‌های داده
  • 74. فناوری‌های نوظهور: Iceberg, Dremio, و غیره
  • 75. آیندهٔ تحلیل‌های یکپارچه و مخازن داده مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 76. برنامه‌ریزی پروژه و نقشه راه برای زیرساخت‌های داده هوش مصنوعی
  • 77. ساخت یک تیم مهندسی داده برای پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 78. ارتباط موثر میان مهندسان داده و مهندسان یادگیری ماشین
  • 79. مستندسازی و به‌اشتراک‌گذاری دانش
  • 80. اندازه‌گیری ROI انبار داده و دریاچه داده برای هوش مصنوعی
  • 81. انتخاب ابزار مناسب برای سازمان شما
  • 82. تحلیل هزینه-فایده ذخیره‌سازی ابری در مقابل محلی
  • 83. ساخت یک پروژه آزمایشی دریاچه داده
  • 84. مقیاس‌بندی از مرحلهٔ آزمایشی تا تولید
  • 85. لیست بررسی امنیت دریاچه‌های داده
  • 86. پاسخگویی به حوادث امنیتی دریاچه‌های داده
  • 87. اتوماسیون انطباق مقررات
  • 88. بنچمارک‌های عملکرد دریاچه‌های داده
  • 89. انتخاب موتور پرس‌وجو برای بار کاری‌های خاص هوش مصنوعی
  • 90. ادغام دریاچه‌های داده با دفترچه‌های یادگیری ماشین
  • 91. همکاری دانشمندان داده بر روی دریاچه‌های داده مشترک
  • 92. مدیریت نسخه‌های داده با DVC
  • 93. مدیریت وابستگی‌های کد و داده
  • 94. پژوهش قابل تکرار بر روی دریاچه‌های داده
  • 95. در نظر گرفتن مسائل اخلاقی در ذخیره‌سازی داده‌های هوش مصنوعی
  • 96. شناسایی تعصب در داده‌های ذخیره‌شده
  • 97. قابلیت توضیح‌پذیری لوله‌های پردازش داده برای هوش مصنوعی
  • 98. حسابرسی داده‌های آموزشی برای عادلانه بودن
  • 99. ذخیره‌سازی داده‌های کارآمد از نظر انرژی
  • 100. آیندهٔ ذخیره‌سازی داده‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی

📚 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.