فلش‌کارت‌های آموزشی ورود به بازار کار علوم داده: مهارت‌های تیمی و پروژه‌ای

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ورود به بازار کار علوم داده: مهارت‌های تیمی و پروژه‌ای

موضوع کلی: علوم داده و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعهٔ نرم‌افزار در حوزهٔ علوم داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با علوم داده و نقش مهندسان نرم‌افزار
• 2. مبانی مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های داده‌محور
• 3. چرخه حیات توسعه نرم‌افزار برای علوم داده
• 4. تیم‌های علوم داده و ساختار سازمانی
• 5. نقش مهندس نرم‌افزار در تیم علوم داده
• 6. اصول مهندسی نرم‌افزار برای پردازش داده
• 7. مدیریت پیکربندی و نسخه‌بندی کد
• 8. اصول طراحی نرم‌افزار در حوزه داده
• 9. معماری نرم‌افزار برای سیستم‌های داده‌محور
• 10. اصول توسعه نرم‌افزار چابک (Agile) در علوم داده
• 11. توسعه نرم‌افزار مبتنی بر تست (TDD)
• 12. اصول کدنویسی تمیز و قابل نگهداری
• 13. مستندسازی نرم‌افزار برای پروژه‌های داده
• 14. اصول پایگاه داده رابطه‌ای برای علوم داده
• 15. مبانی پایگاه داده NoSQL در علوم داده
• 16. طراحی مدل داده برای تحلیل
• 17. اصول ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری)
• 18. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های داده
• 19. مبانی یادگیری ماشین و کاربردهای آن
• 20. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 21. مدل‌سازی داده برای پیش‌بینی
• 22. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 23. اصول مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 24. کار با داده‌های بزرگ (Big Data)
• 25. مقدمه‌ای بر اکوسیستم Hadoop
• 26. کار با Apache Spark برای پردازش داده
• 27. اصول توسعه نرم‌افزار برای یادگیری عمیق
• 28. مفاهیم شبکه‌های عصبی
• 29. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
• 30. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
• 31. مباحث اخلاقی در علوم داده
• 32. حریم خصوصی داده‌ها در توسعه نرم‌افزار
• 33. امنیت داده‌ها در پروژه‌های علوم داده
• 34. ملاحظات قانونی در جمع‌آوری و استفاده از داده
• 35. اصول حکمرانی داده (Data Governance)
• 36. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر
• 37. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 38. توسعه مدل‌های NLP
• 39. کار با داده‌های متنی
• 40. مباحث مربوط به هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 41. کاربرد هوش مصنوعی در کسب و کار
• 42. مبانی توسعه نرم‌افزار برای اینترنت اشیاء (IoT)
• 43. پردازش داده‌های حسگرها
• 44. اصول مهندسی نرم‌افزار برای سیستم‌های توزیع‌شده
• 45. کار با صف‌های پیام (Message Queues)
• 46. مقدمه‌ای بر کانتینرسازی (Containerization)
• 47. کار با Docker برای توسعه نرم‌افزار
• 48. مبانی ارکستراسیون کانتینرها با Kubernetes
• 49. استقرار و مدیریت برنامه‌های داده‌محور
• 50. مبانی DevOps در پروژه‌های علوم داده
• 51. پیاده‌سازی CI/CD برای مدل‌های داده
• 52. مانیتورینگ و لاگینگ در سیستم‌های داده
• 53. اصول رفع اشکال (Debugging) در پروژه‌های داده
• 54. مدیریت خطا در برنامه‌های داده‌محور
• 55. اصول معماری میکروسرویس برای علوم داده
• 56. طراحی API برای سرویس‌های داده
• 57. امنیت API در سیستم‌های داده‌محور
• 58. مبانی رایانش ابری (Cloud Computing)
• 59. کار با سرویس‌های ابری برای علوم داده
• 60. استفاده از سرویس‌های مدیریت داده در ابر
• 61. اصول مهندسی نرم‌افزار برای تحلیل بلادرنگ
• 62. پردازش جریان داده (Stream Processing)
• 63. کار با Apache Kafka
• 64. اصول مصورسازی داده (Data Visualization)
• 65. ابزارهای مصورسازی داده
• 66. طراحی داشبوردهای تحلیلی
• 67. مبانی کار با داده‌های مکانی
• 68. تحلیل داده‌های مکانی
• 69. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 70. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
• 71. کاربرد یادگیری تقویتی در مسائل مهندسی
• 72. اصول مهندسی نرم‌افزار برای سیستم‌های توصیه‌گر توزیع‌شده
• 73. مدیریت داده‌های حجیم در سیستم‌های توصیه‌گر
• 74. اصول مهندسی نرم‌افزار برای پردازش تصویر
• 75. کار با کتابخانه‌های پردازش تصویر
• 76. توسعه مدل‌های تشخیص تصویر
• 77. مباحث مربوط به یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 78. اصول مهندسی نرم‌افزار برای رباتیک
• 79. پردازش داده در رباتیک
• 80. مبانی توسعه نرم‌افزار برای واقعیت مجازی و افزوده
• 81. کاربرد علوم داده در VR/AR
• 82. اصول مهندسی نرم‌افزار برای بلاکچین
• 83. کاربرد بلاکچین در مدیریت داده
• 84. مبانی هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI - XAI)
• 85. پیاده‌سازی روش‌های XAI
• 86. اصول مهندسی نرم‌افزار برای سیستم‌های توزیع‌شده مقاوم در برابر خطا
• 87. مدیریت وضعیت در سیستم‌های توزیع‌شده
• 88. اصول مهندسی نرم‌افزار برای پردازش صدا
• 89. کار با داده‌های صوتی
• 90. توسعه مدل‌های پردازش صدا
• 91. مبانی مهندسی نرم‌افزار برای جستجوی معنایی
• 92. پیاده‌سازی موتورهای جستجو
• 93. اصول مهندسی نرم‌افزار برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 94. کار با داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 95. مبانی مهندسی نرم‌افزار برای سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر گراف
• 96. پردازش داده‌های گراف
• 97. مبانی مهندسی نرم‌افزار برای اتوماسیون فرآیندها
• 98. استفاده از داده در اتوماسیون
• 99. اصول مهندسی نرم‌افزار برای شبیه‌سازی
• 100. ساخت مدل‌های شبیه‌سازی