کتاب صوتی پردازش و تحلیل داده‌های علمی با مقیاس بزرگ

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش و تحلیل داده‌های علمی با مقیاس بزرگ

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر داده‌های علمی در مقیاس بزرگ
• 2. مفاهیم بنیادی علم داده
• 3. چرخه حیات داده‌های علمی
• 4. انواع داده‌های علمی و ساختارهای آن‌ها
• 5. اصول جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ
• 6. مدیریت پایگاه‌های داده رابطه‌ای برای داده‌های علمی
• 7. مدیریت پایگاه‌های داده NoSQL برای داده‌های علمی
• 8. مقدمه‌ای بر پردازش توزیع‌شده داده‌ها
• 9. معماری‌های پردازش توزیع‌شده (مانند Hadoop)
• 10. مفاهیم MapReduce
• 11. اصول پردازش جریانی داده‌ها
• 12. چارچوب‌های پردازش جریانی (مانند Spark Streaming)
• 13. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای داده‌های بزرگ
• 14. روش‌های یادگیری نظارت‌شده در مقیاس بزرگ
• 15. روش‌های یادگیری نظارت‌نشده در مقیاس بزرگ
• 16. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی در داده‌های بزرگ
• 17. چارچوب‌های یادگیری عمیق (مانند TensorFlow)
• 18. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای داده‌های علمی
• 19. تحلیل احساسات و استخراج اطلاعات از متون علمی
• 20. تجسم داده‌های بزرگ برای کشف الگوها
• 21. ابزارهای تجسم داده‌های علمی (مانند Matplotlib, Seaborn)
• 22. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و کاربردهای آن در علم
• 23. اخلاق در علم داده و هوش مصنوعی
• 24. حریم خصوصی داده‌ها و اصول حفاظت از اطلاعات
• 25. امنیت داده‌ها در سیستم‌های بزرگ
• 26. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و کشف دانش
• 27. الگوریتم‌های خوشه‌بندی در مقیاس بزرگ
• 28. الگوریتم‌های طبقه‌بندی در مقیاس بزرگ
• 29. قوانین وابستگی و کشف الگوهای پرتکرار
• 30. مدیریت داده‌های مکانی-زمانی
• 31. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی علمی
• 32. مدل‌سازی پیش‌بینانه در علوم
• 33. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 34. بهینه‌سازی مدل‌ها و تنظیم پارامترها
• 35. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری برای داده‌های بزرگ
• 36. سرویس‌های ابری برای ذخیره‌سازی و پردازش داده
• 37. امنیت در محیط‌های ابری
• 38. مقدمه‌ای بر داده‌های حسگر و IoT
• 39. تحلیل داده‌های حاصل از آزمایش‌های علمی
• 40. شبیه‌سازی و مدل‌سازی داده‌های علمی
• 41. مدیریت کلان‌داده در پژوهش‌های پزشکی
• 42. تحلیل داده‌های ژنومیک و پروتئومیک
• 43. کاربرد داده‌های بزرگ در علوم محیطی
• 44. تحلیل داده‌های نجومی و کیهان‌شناسی
• 45. پردازش و تحلیل داده‌های مالی با مقیاس بزرگ
• 46. مدیریت داده‌های ورزشی و عملکرد ورزشکاران
• 47. کاربرد داده‌های بزرگ در علوم اجتماعی
• 48. تحلیل داده‌های حاصل از پیمایش‌ها و نظرسنجی‌ها
• 49. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 50. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر داده‌های علمی
• 51. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 52. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 53. کاربرد یادگیری تقویتی در تحلیل داده‌های علمی
• 54. اصول مهندسی ویژگی برای داده‌های بزرگ
• 55. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های علمی
• 56. مدیریت داده‌های گمشده و پرت
• 57. روش‌های نمونه‌برداری در داده‌های بزرگ
• 58. تکنیک‌های کاهش ابعاد (مانند PCA)
• 59. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 60. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
• 61. کاربرد شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 62. کاربرد شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 63. پردازش تصویر در مقیاس بزرگ
• 64. تحلیل سری‌های زمانی در علوم
• 65. مدل‌سازی آماری برای داده‌های بزرگ
• 66. آزمون فرض آماری در مقیاس بزرگ
• 67. رگرسیون خطی و غیرخطی در داده‌های بزرگ
• 68. مدل‌های رگرسیون لجستیک
• 69. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 70. کاربرد یادگیری انتقالی در علوم
• 71. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و پردازش متن
• 72. استخراج دانش از پایگاه‌های دانش
• 73. تحلیل گراف داده‌های علمی
• 74. مدل‌سازی گراف عصبی (GNN)
• 75. کاربرد GNN در تحلیل داده‌های علمی
• 76. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 77. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی
• 78. اصول مهندسی داده و معماری کلان‌داده
• 79. ساخت خطوط لوله داده (Data Pipelines)
• 80. ابزارهای مدیریت فراداده (Metadata Management)
• 81. پایش و نگهداری سیستم‌های کلان‌داده
• 82. مقدمه‌ای بر بلاکچین و داده‌های غیرمتمرکز
• 83. کاربرد بلاکچین در مدیریت داده‌های علمی
• 84. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 85. چارچوب‌های قانونی حاکم بر داده‌های علمی
• 86. پیاده‌سازی راهکارهای انطباق با قوانین
• 87. مدیریت ریسک در پروژه‌های کلان‌داده
• 88. کاربرد داده‌های بزرگ در پیش‌بینی بلایای طبیعی
• 89. تحلیل داده‌های آب و هوایی و اقلیمی
• 90. کاربرد داده‌های بزرگ در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
• 91. مقدمه‌ای بر داده‌های سلامت دیجیتال
• 92. تحلیل داده‌های مربوط به سلامت عمومی
• 93. اخلاق حرفه‌ای در علم داده
• 94. توسعه شغلی در حوزه داده‌های بزرگ
• 95. آینده علم داده و هوش مصنوعی
• 96. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی دانش در علم داده
• 97. کاربرد داده‌های بزرگ در حکمرانی داده‌محور
• 98. اصول داده‌کاوی اخلاقی و مسئولانه