فلش‌کارت‌های آموزشی استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌های برداری متنی با Apache SeaTunnel و Amazon Bedrock

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌های برداری متنی با Apache SeaTunnel و Amazon Bedrock

موضوع کلی: پردازش و تحلیل داده‌های متنی با استفاده از ابزارهای نوین

موضوع میانی: مهندسی و پیاده‌سازی جریان داده (ETL) برای داده‌های برداری متنی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر پردازش داده های متنی
• 2. مبانی تحلیل داده های متنی
• 3. مفهوم داده های برداری متنی
• 4. کاربردهای داده های برداری متنی
• 5. مقدمه ای بر مهندسی جریان داده
• 6. اصول استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL)
• 7. چالش های ETL برای داده های متنی
• 8. معرفی Apache SeaTunnel
• 9. معماری Apache SeaTunnel
• 10. نصب و پیکربندی Apache SeaTunnel
• 11. مقدمه ای بر Amazon Bedrock
• 12. قابلیت های Amazon Bedrock
• 13. یکپارچگی SeaTunnel و Bedrock
• 14. مراحل ETL برای داده های برداری متنی
• 15. استخراج داده های متنی از منابع مختلف
• 16. پاکسازی و پیش پردازش داده های متنی
• 17. توکن سازی و نرمال سازی متن
• 18. حذف کلمات توقف (Stop Words)
• 19. ریشه یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 20. تبدیل متن به بردارهای عددی (Text Embedding)
• 21. مقدمه ای بر مدل های زبانی بزرگ (LLMs)
• 22. نقش LLMs در تولید بردارهای متنی
• 23. استفاده از Bedrock برای تولید Embedding
• 24. تنظیمات Bedrock برای تولید Embedding
• 25. بارگذاری داده های برداری متنی
• 26. انواع پایگاه داده های برداری (Vector Databases)
• 27. معرفی پایگاه داده های برداری مناسب
• 28. بارگذاری داده ها در پایگاه داده برداری
• 29. مدیریت و نگهداری داده های برداری
• 30. تکنیک های جستجوی شباهت در داده های برداری
• 31. جستجوی نزدیکترین همسایه (Nearest Neighbor Search)
• 32. تکنیک های نمایه‌سازی (Indexing) در پایگاه داده های برداری
• 33. بهینه سازی فرآیند ETL داده های برداری
• 34. مانیتورینگ و لاگینگ در Apache SeaTunnel
• 35. مدیریت خطا در جریان داده های متنی
• 36. تست و اعتبارسنجی جریان ETL
• 37. امنیت در پردازش داده های متنی
• 38. حفظ حریم خصوصی داده های متنی
• 39. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده های متنی
• 40. مقدمه ای بر تحلیل احساسات متن
• 41. پیاده سازی تحلیل احساسات با بردارهای متنی
• 42. مقدمه ای بر طبقه بندی متن
• 43. پیاده سازی طبقه بندی متن با بردارهای متنی
• 44. مقدمه ای بر خوشه بندی متن
• 45. پیاده سازی خوشه بندی متن با بردارهای متنی
• 46. کاربردهای پیشرفته ETL برای داده های برداری
• 47. جریان داده های بلادرنگ (Real-time Data Pipelines)
• 48. معماری های جریان داده بلادرنگ
• 49. استفاده از SeaTunnel برای داده های بلادرنگ
• 50. یکپارچگی SeaTunnel با سیستم های پیام رسانی
• 51. بهینه سازی عملکرد Apache SeaTunnel
• 52. تنظیمات پیشرفته SeaTunnel
• 53. مدیریت منابع در SeaTunnel
• 54. عیب یابی و رفع اشکال در SeaTunnel
• 55. اصول طراحی پایگاه داده برداری
• 56. انتخاب پایگاه داده برداری مناسب
• 57. مهاجرت داده ها به پایگاه داده برداری
• 58. بهینه سازی کوئری ها در پایگاه داده برداری
• 59. امنیت در پایگاه داده های برداری
• 60. مدیریت دسترسی در پایگاه داده های برداری
• 61. مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 62. تکنیک های پیشرفته NLP
• 63. کاربرد LLMs در NLP
• 64. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل های زبانی
• 65. ارزیابی مدل های NLP
• 66. مقدمه ای بر یادگیری ماشین برای داده های متنی
• 67. انتخاب ویژگی (Feature Selection) برای متن
• 68. مهندسی ویژگی برای داده های متنی
• 69. مدل های کلاسیک یادگیری ماشین برای متن
• 70. مدل های یادگیری عمیق برای متن
• 71. شبکه های عصبی بازگشتی (RNNs)
• 72. شبکه های حافظه کوتاه مدت طولانی (LSTMs)
• 73. شبکه های حافظه کوتاه مدت (GRUs)
• 74. شبکه های کانولوشنی (CNNs) برای متن
• 75. مدل های ترنسفورمر (Transformers)
• 76. معماری BERT
• 77. کاربرد BERT در وظایف NLP
• 78. معماری GPT
• 79. کاربرد GPT در وظایف NLP
• 80. مقدمه ای بر داده های ساختاریافته و نیمه ساختاریافته
• 81. ETL برای داده های ساختاریافته
• 82. ETL برای داده های نیمه ساختاریافته
• 83. تکنیک های استخراج اطلاعات از متن
• 84. استخراج موجودیت نامگذاری شده (Named Entity Recognition)
• 85. استخراج رابطه (Relation Extraction)
• 86. خلاصه سازی متن (Text Summarization)
• 87. تولید متن (Text Generation)
• 88. ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 89. تحلیل معنایی متن (Semantic Analysis)
• 90. پردازش مبهمات معنایی (Word Sense Disambiguation)
• 91. تحلیل انسجام و پیوستگی متن (Cohesion and Coherence Analysis)
• 92. مقدمه ای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI)
• 93. کاربردهای هوش مصنوعی مولد در تحلیل متن
• 94. چالش های پیاده سازی هوش مصنوعی مولد
• 95. ملاحظات حقوقی و اخلاقی در هوش مصنوعی مولد
• 96. آینده ETL برای داده های برداری متنی