فلش‌کارت‌های آموزشی ارکستراسیون جریان‌های کاری دریاچه داده با استفاده از ابزارهای مدیریت داده ابری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارکستراسیون جریان‌های کاری دریاچه داده با استفاده از ابزارهای مدیریت داده ابری

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدیریت و ارکستراسیون داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدیریت داده در عصر دیجیتال
• 2. مفاهیم کلیدی دریاچه داده
• 3. معماری و طراحی دریاچه داده
• 4. ذخیره‌سازی داده‌ها در دریاچه داده
• 5. انواع داده‌ها و فرمت‌های ذخیره‌سازی
• 6. امنیت داده‌ها در دریاچه داده
• 7. مدیریت متادیتا و کاتالوگ داده
• 8. کیفیت داده‌ها و اعتبارسنجی
• 9. قوانین و مقررات حاکم بر داده‌ها
• 10. حاکمیت داده‌ها و نقش آن
• 11. مقدمه‌ای بر ابزارهای ارکستراسیون داده
• 12. مفهوم جریان کاری (Workflow) در مدیریت داده
• 13. ابزارهای ارکستراسیون متن‌باز
• 14. معرفی Google Cloud Composer
• 15. معماری Cloud Composer
• 16. اجزای اصلی Cloud Composer
• 17. ایجاد و پیکربندی محیط Cloud Composer
• 18. اتصال Cloud Composer به منابع داده
• 19. مدیریت وابستگی‌ها در جریان‌های کاری
• 20. تعریف وظایف (Tasks) در جریان‌های کاری
• 21. استفاده از اپراتورهای Cloud Composer
• 22. اپراتورهای مرتبط با ذخیره‌سازی ابری
• 23. اپراتورهای مرتبط با پردازش داده
• 24. اپراتورهای مرتبط با یادگیری ماشین
• 25. طراحی جریان‌های کاری پیچیده
• 26. مدیریت خطا و بازگشت‌پذیری در جریان‌های کاری
• 27. زمان‌بندی اجرای جریان‌های کاری
• 28. نظارت و پایش جریان‌های کاری
• 29. لاگ‌برداری و عیب‌یابی در Cloud Composer
• 30. بهینه‌سازی عملکرد جریان‌های کاری
• 31. مدیریت نسخه‌های جریان‌های کاری
• 32. استفاده از محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE)
• 33. تست و اعتبارسنجی جریان‌های کاری
• 34. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 35. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت داده
• 36. یادگیری ماشین بدون نظارت
• 37. یادگیری ماشین با نظارت
• 38. یادگیری تقویتی
• 39. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 40. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی
• 41. استخراج اطلاعات از متون با LLMs
• 42. خلاصه‌سازی خودکار متون
• 43. ترجمه ماشینی با LLMs
• 44. تولید محتوا با LLMs
• 45. کاربرد LLMs در تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 46. شناسایی الگوها و روندها با LLMs
• 47. پیش‌بینی و پیش‌بینی‌گری با LLMs
• 48. امنیت و اخلاق در استفاده از LLMs
• 49. ملاحظات حقوقی و مقرراتی در استفاده از LLMs
• 50. مدیریت ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 51. ارزیابی و انتخاب مدل‌های هوش مصنوعی
• 52. پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 53. نظارت بر عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی
• 54. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها
• 55. داده‌کاوی و کشف دانش
• 56. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده
• 57. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
• 58. مدل‌های طبقه‌بندی
• 59. مدل‌های رگرسیون
• 60. خوشه‌بندی داده‌ها
• 61. تحلیل قواعد وابستگی
• 62. سیستم‌های توصیه‌گر
• 63. پردازش تصویر و بینایی ماشین
• 64. پردازش گفتار و تشخیص صدا
• 65. سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 66. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری
• 67. خدمات پردازش داده در ابر
• 68. خدمات ذخیره‌سازی داده در ابر
• 69. خدمات یادگیری ماشین در ابر
• 70. امنیت در محیط‌های ابری
• 71. مدیریت هزینه در محاسبات ابری
• 72. معماری میکروسرویس و ارکستراسیون
• 73. ارتباطات بین سرویسی
• 74. مدیریت صف پیام
• 75. کانال‌های ارتباطی امن
• 76. اصول طراحی API
• 77. مستندسازی API
• 78. توسعه چابک (Agile) در پروژه‌های داده
• 79. متدولوژی اسکرام
• 80. مدیریت پروژه داده محور
• 81. ارزیابی فنی و اقتصادی پروژه‌ها
• 82. مقررات و استانداردهای ملی در حوزه داده
• 83. حفاظت از داده‌های شخصی
• 84. حریم خصوصی در عصر دیجیتال
• 85. مسئولیت‌پذیری در استفاده از داده‌ها
• 86. آینده مدیریت داده و ارکستراسیون
• 87. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
• 88. تأثیر هوش مصنوعی بر صنایع مختلف
• 89. چالش‌های اخلاقی و اجتماعی هوش مصنوعی
• 90. آموزش و توسعه مهارت‌های مرتبط با داده
• 91. مسیر شغلی در حوزه داده و هوش مصنوعی