دوره تکامل دریاچه داده و انبار داده مدرن با رویکرد MotherDuck همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکامل دریاچه داده و انبار داده مدرن با رویکرد MotherDuck

موضوع کلی: مهندسی داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: معماری‌های نوین ذخیره‌سازی و پردازش داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تکامل انبارهای داده
• 2. مفاهیم کلیدی دریاچه داده
• 3. معماری‌های سنتی انبار داده
• 4. چالش‌های مدیریت داده‌های حجیم
• 5. ظهور دریاچه های داده (Data Lakes)
• 6. معرفی مفهوم دریاچه خانه (Data Lakehouse)
• 7. مزایای دریاچه خانه برای هوش مصنوعی
• 8. معماری MotherDuck
• 9. ذخیره‌سازی داده در MotherDuck
• 10. پردازش داده با MotherDuck
• 11. استفاده از SQL در MotherDuck
• 12. یکپارچه‌سازی داده‌ها در MotherDuck
• 13. مدیریت متادیتا در دریاچه خانه
• 14. امنیت داده در معماری دریاچه خانه
• 15. حاکمیت داده در دریاچه خانه
• 16. داده‌های جریانی (Streaming Data) و دریاچه خانه
• 17. پردازش داده‌های جریانی با MotherDuck
• 18. یادگیری ماشین بر روی دریاچه خانه
• 19. هوش مصنوعی مولد و دریاچه خانه
• 20. استفاده از Python در MotherDuck
• 21. استفاده از R در MotherDuck
• 22. اتصال به منابع داده خارجی
• 23. استانداردهای داده در دریاچه خانه
• 24. کیفیت داده در معماری دریاچه خانه
• 25. پاکسازی داده با ابزارهای MotherDuck
• 26. تبدیلات داده (Data Transformations)
• 27. مدل‌سازی داده در دریاچه خانه
• 28. بهینه‌سازی عملکرد در MotherDuck
• 29. مقیاس‌پذیری دریاچه خانه
• 30. هزینه‌های مدیریت دریاچه خانه
• 31. مقایسه دریاچه خانه با انبارهای داده سنتی
• 32. مقایسه دریاچه خانه با دریاچه داده
• 33. موردکاوی: پیاده‌سازی دریاچه خانه در سازمان‌ها
• 34. انتخاب ابزار مناسب برای دریاچه خانه
• 35. نقش ابزارهای متن‌باز در دریاچه خانه
• 36. پایگاه‌های داده ستونی (Columnar Databases)
• 37. فایل‌های داده ستونی (Parquet, ORC)
• 38. فرمت‌های داده در دریاچه خانه
• 39. پروتکل‌های دسترسی به داده (ODBC, JDBC)
• 40. API های MotherDuck
• 41. ابزارهای تجسم داده (Data Visualization)
• 42. اتصال ابزارهای BI به MotherDuck
• 43. داشبوردهای مدیریتی با MotherDuck
• 44. تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA)
• 45. کاربرد تحلیل داده در تصمیم‌گیری
• 46. مبانی یادگیری ماشین
• 47. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
• 48. یادگیری نظارت نشده (Unsupervised Learning)
• 49. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 50. پیش‌پردازش داده برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 51. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 52. انتخاب مدل مناسب برای یادگیری ماشین
• 53. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 54. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 55. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 56. معماری‌های شبکه عصبی کانولوشنی (CNN)
• 57. معماری‌های شبکه عصبی بازگشتی (RNN)
• 58. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 59. مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 60. کاربرد LLMs در دریاچه خانه
• 61. تولید متن با LLMs
• 62. خلاصه‌سازی متن با LLMs
• 63. ترجمه ماشینی با LLMs
• 64. تحلیل احساسات با LLMs
• 65. استخراج اطلاعات از متن
• 66. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 67. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
• 68. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
• 69. یادگیری عمیق برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 70. مدیریت چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)
• 71. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 72. نظارت بر مدل‌های مستقر شده
• 73. بازآموزی مدل‌ها
• 74. امنیت در مدل‌های هوش مصنوعی
• 75. اخلاق در هوش مصنوعی
• 76. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 77. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 78. حریم خصوصی داده در عصر هوش مصنوعی
• 79. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی
• 80. آینده دریاچه خانه و هوش مصنوعی
• 81. روندهای نوظهور در مهندسی داده
• 82. نقش ابری در معماری‌های نوین داده
• 83. امنیت ابری برای داده‌ها
• 84. مدیریت هزینه‌های ابری
• 85. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
• 86. استراتژی‌های مهاجرت به دریاچه خانه
• 87. آموزش و توسعه مهارت‌های داده
• 88. نقش تیم‌های داده در سازمان
• 89. همکاری بین تیم‌های داده و کسب‌وکار
• 90. ارزیابی بازگشت سرمایه (ROI) پروژه‌های داده
• 91. آینده مهندسی داده و هوش مصنوعی