اکسپرس 24
کتاب راهبردهای عملیاتی برای مدیریت داده‌های عظیم در عصر هوش مصنوعی

کتاب راهبردهای عملیاتی برای مدیریت داده‌های عظیم در عصر هوش مصنوعی

تگ‌ها: بیگ دیتا پردازش داده تحلیل داده داده کاوی داده‌های عظیم علم داده مدیریت داده هوش تجاری هوش مصنوعی یادگیری ماشین

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 راهبردهای عملیاتی برای مدیریت داده‌های عظیم در عصر هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر داده‌های عظیم و هوش مصنوعی
  • 2. مفاهیم کلیدی داده‌های عظیم: حجم، سرعت، تنوع
  • 3. معماری‌های ذخیره‌سازی داده‌های عظیم: Hadoop و Spark
  • 4. پردازش توزیع‌شده با استفاده از MapReduce
  • 5. مقدمه‌ای بر پایگاه‌داده‌های NoSQL
  • 6. انواع پایگاه‌داده‌های NoSQL: کلید-مقدار، ستونی، گراف
  • 7. انتخاب پایگاه‌داده NoSQL مناسب برای کاربردهای مختلف
  • 8. مفاهیم کلیدی پردازش جریانی
  • 9. چارچوب‌های پردازش جریانی: Apache Kafka و Apache Flink
  • 10. تحلیل داده‌های جریانی در زمان واقعی
  • 11. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و داده‌های عظیم
  • 12. الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای داده‌های عظیم
  • 13. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌های عظیم برای یادگیری ماشین
  • 14. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین بر روی داده‌های عظیم
  • 15. مفاهیم کلیدی داده‌کاوی
  • 16. تکنیک‌های داده‌کاوی برای داده‌های عظیم
  • 17. شناسایی الگوها و روندها در داده‌های عظیم
  • 18. تجسم داده‌های عظیم
  • 19. ابزارهای تجسم داده‌های عظیم: Tableau و Power BI
  • 20. داستان‌گویی با داده‌ها
  • 21. امنیت داده‌های عظیم: چالش‌ها و راهکارها
  • 22. حریم خصوصی داده‌ها در عصر هوش مصنوعی
  • 23. مفاهیم کلیدی حکمرانی داده
  • 24. مدیریت کیفیت داده در محیط‌های داده‌های عظیم
  • 25. چرخه حیات داده‌ها
  • 26. انبار داده و معماری‌های آن
  • 27. داده‌واره‌سازی داده‌های عظیم
  • 28. استفاده از داده‌های عظیم در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 29. بهینه‌سازی عملکرد پردازش داده‌های عظیم
  • 30. مقیاس‌پذیری در داده‌های عظیم
  • 31. مقدمه‌ای بر داده‌های ساخت‌یافته و نیمه‌ساخت‌یافته
  • 32. استخراج اطلاعات از داده‌های متنی
  • 33. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای داده‌های عظیم
  • 34. تحلیل احساسات در داده‌های رسانه‌های اجتماعی
  • 35. مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی-زمانی
  • 36. تحلیل داده‌های جغرافیایی با استفاده از GIS
  • 37. پیش‌بینی رخدادها با استفاده از داده‌های مکانی-زمانی
  • 38. کاربردهای داده‌های عظیم در بازاریابی
  • 39. کاربردهای داده‌های عظیم در مراقبت‌های بهداشتی
  • 40. کاربردهای داده‌های عظیم در امور مالی
  • 41. کاربردهای داده‌های عظیم در زنجیره تامین
  • 42. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیا (IoT) و داده‌های عظیم
  • 43. پردازش داده‌های سنسورها
  • 44. تحلیل داده‌های تولید شده توسط دستگاه‌های IoT
  • 45. اتوماسیون فرآیندها با استفاده از داده‌های IoT
  • 46. مفاهیم کلیدی ابریشمی‌سازی داده‌ها
  • 47. استفاده از سرویس‌های ابری برای داده‌های عظیم
  • 48. مدیریت هزینه‌ها در محیط‌های ابری
  • 49. مقدمه‌ای بر داده‌های چندرسانه‌ای
  • 50. پردازش تصاویر و ویدئوها در مقیاس بزرگ
  • 51. تحلیل محتوای چندرسانه‌ای با استفاده از یادگیری عمیق
  • 52. کاربردهای داده‌های چندرسانه‌ای در نظارت تصویری
  • 53. مقدمه‌ای بر گراف‌های دانش
  • 54. ساخت و مدیریت گراف‌های دانش
  • 55. استفاده از گراف‌های دانش در سیستم‌های توصیه
  • 56. مفاهیم کلیدی داده‌های زمان‌بندی‌شده
  • 57. تحلیل سری‌های زمانی
  • 58. پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 59. مقدمه‌ای بر داده‌های مالی
  • 60. تحلیل ریسک با استفاده از داده‌های مالی
  • 61. کشف تقلب با استفاده از داده‌های مالی
  • 62. مفاهیم کلیدی داده‌های مشتری
  • 63. تحلیل رفتار مشتری
  • 64. بخش‌بندی مشتریان
  • 65. مقدمه‌ای بر داده‌های لجستیکی
  • 66. بهینه‌سازی مسیرهای حمل و نقل
  • 67. مدیریت انبار با استفاده از داده‌های عظیم
  • 68. کاربردهای داده‌های عظیم در کشاورزی
  • 69. تحلیل داده‌های آب و هوا
  • 70. بهینه‌سازی آبیاری
  • 71. مقدمه‌ای بر داده‌های شهری
  • 72. تحلیل ترافیک شهری
  • 73. بهبود خدمات شهری
  • 74. مفاهیم کلیدی داده‌های علمی
  • 75. تحلیل داده‌های ژنوم
  • 76. کشف داروها با استفاده از داده‌های عظیم
  • 77. مدیریت و سازماندهی پروژه‌های داده‌های عظیم
  • 78. توسعه پایپ‌لاین‌های داده
  • 79. ابزارهای مدیریت گردش کار داده

📚 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.