سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب انبار داده و دریاچه داده برای پروژه‌های هوش مصنوعی

کتاب انبار داده و دریاچه داده برای پروژه‌های هوش مصنوعی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب انبار داده و دریاچه داده برای پروژه‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر انبار داده و دریاچه داده
  • 2. مفهوم انبار داده
  • 3. مفهوم دریاچه داده
  • 4. تفاوت های کلیدی انبار داده و دریاچه داده
  • 5. اهداف انبار داده در هوش مصنوعی
  • 6. اهداف دریاچه داده در هوش مصنوعی
  • 7. مزایای انبار داده برای هوش مصنوعی
  • 8. مزایای دریاچه داده برای هوش مصنوعی
  • 9. چالش های انبار داده در هوش مصنوعی
  • 10. چالش های دریاچه داده در هوش مصنوعی
  • 11. نقش انبار داده و دریاچه داده در چرخه حیات هوش مصنوعی
  • 12. مراحل پیاده سازی انبار داده
  • 13. مراحل پیاده سازی دریاچه داده
  • 14. معماری های رایج انبار داده
  • 15. معماری های رایج دریاچه داده
  • 16. معماری های هیبریدی انبار داده و دریاچه داده
  • 17. انتخاب معماری مناسب برای پروژه هوش مصنوعی
  • 18. مبانی طراحی انبار داده
  • 19. مدل سازی داده در انبار داده (Dimensional Modeling)
  • 20. مدل های ستاره ای (Star Schema)
  • 21. مدل های دانه برفی (Snowflake Schema)
  • 22. جداول واقعیت (Fact Tables)
  • 23. جداول ابعاد (Dimension Tables)
  • 24. مدیریت داده های حجیم (Big Data) در انبار داده
  • 25. فناوری های مرتبط با انبار داده (ETL, ELT)
  • 26. ابزارهای ETL (Extract, Transform, Load)
  • 27. ابزارهای ELT (Extract, Load, Transform)
  • 28. فرایند ETL در انبار داده
  • 29. فرایند ELT در انبار داده
  • 30. ابزارهای ETL/ELT مدرن
  • 31. مدیریت کیفیت داده (Data Quality) در انبار داده
  • 32. پاکسازی داده (Data Cleansing)
  • 33. اعتبارسنجی داده (Data Validation)
  • 34. استانداردسازی داده (Data Standardization)
  • 35. داده های پاک و قابل اعتماد برای هوش مصنوعی
  • 36. امنیت داده (Data Security) در انبار داده
  • 37. حاکمیت داده (Data Governance) در انبار داده
  • 38. متریک های کلیدی عملکرد (KPIs) برای انبار داده
  • 39. مبانی طراحی دریاچه داده
  • 40. ذخیره سازی داده های خام (Raw Data Storage)
  • 41. ذخیره سازی داده های ساختاریافته (Structured Data)
  • 42. ذخیره سازی داده های نیمه ساختاریافته (Semi-structured Data)
  • 43. ذخیره سازی داده های بدون ساختار (Unstructured Data)
  • 44. فناوری های مرتبط با دریاچه داده (Hadoop, Spark, Cloud Storage)
  • 45. اکوسیستم Hadoop
  • 46. Apache Spark
  • 47. ذخیره سازی ابری (Cloud Storage)
  • 48. انواع فرمت های داده در دریاچه داده (Parquet, ORC, Avro)
  • 49. مدیریت داده های حجیم در دریاچه داده
  • 50. فرایندهای ETL/ELT در دریاچه داده
  • 51. مدیریت کیفیت داده در دریاچه داده
  • 52. پاکسازی داده های خام
  • 53. اعتبارسنجی داده های ورودی
  • 54. استانداردسازی داده های نیمه ساختاریافته
  • 55. امنیت داده در دریاچه داده
  • 56. حاکمیت داده در دریاچه داده
  • 57. کاتالوگ داده (Data Catalog) در دریاچه داده
  • 58. استفاده از داده های دریاچه داده برای یادگیری ماشین
  • 59. آماده سازی داده (Data Preparation) برای مدل های هوش مصنوعی
  • 60. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) با استفاده از داده های انبار داده
  • 61. مهندسی ویژگی با استفاده از داده های دریاچه داده
  • 62. انتخاب داده های مرتبط برای مدل های هوش مصنوعی
  • 63. انبار داده و دریاچه داده به عنوان منبع داده برای یادگیری نظارت شده
  • 64. انبار داده و دریاچه داده به عنوان منبع داده برای یادگیری بدون نظارت
  • 65. انبار داده و دریاچه داده به عنوان منبع داده برای یادگیری تقویتی
  • 66. تحلیل اکتشافی داده (Exploratory Data Analysis) با استفاده از انبار داده
  • 67. تحلیل اکتشافی داده با استفاده از دریاچه داده
  • 68. دسترسی به داده ها در انبار داده (SQL, BI Tools)
  • 69. دسترسی به داده ها در دریاچه داده (Spark SQL, Presto, Athena)
  • 70. ابزارهای تجسم داده (Data Visualization) برای انبار داده
  • 71. ابزارهای تجسم داده برای دریاچه داده
  • 72. مبانی داده کاوی (Data Mining) با استفاده از انبار داده
  • 73. مبانی داده کاوی با استفاده از دریاچه داده
  • 74. نقش انبار داده در ساخت مدل های پیش بینی کننده
  • 75. نقش دریاچه داده در ساخت مدل های پیش بینی کننده
  • 76. نقش انبار داده در تحلیل های توصیفی
  • 77. نقش دریاچه داده در تحلیل های توصیفی
  • 78. نقش انبار داده در تحلیل های تشخیصی
  • 79. نقش دریاچه داده در تحلیل های تشخیصی
  • 80. نقش انبار داده در تحلیل های تجویزی
  • 81. نقش دریاچه داده در تحلیل های تجویزی
  • 82. تفاوت در کاربرد انبار داده و دریاچه داده برای انواع هوش مصنوعی
  • 83. انبار داده و دریاچه داده برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 84. انبار داده و دریاچه داده برای بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 85. انبار داده و دریاچه داده برای سیستم های توصیه گر (Recommender Systems)
  • 86. انبار داده و دریاچه داده برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 87. انبار داده و دریاچه داده برای تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 88. انبار داده و دریاچه داده برای پردازش جریان داده (Stream Processing)
  • 89. مقایسه پلتفرم های ابری برای انبار داده و دریاچه داده (AWS, Azure, GCP)
  • 90. AWS Redshift و AWS S3
  • 91. Azure Synapse Analytics و Azure Data Lake Storage
  • 92. Google BigQuery و Google Cloud Storage
  • 93. پیاده سازی انبار داده و دریاچه داده در محیط های On-Premise
  • 94. پیاده سازی انبار داده و دریاچه داده در محیط های Hybrid
  • 95. مدیریت هزینه در انبار داده و دریاچه داده
  • 96. بهینه سازی عملکرد انبار داده
  • 97. بهینه سازی عملکرد دریاچه داده
  • 98. مقیاس پذیری انبار داده
  • 99. مقیاس پذیری دریاچه داده
  • 100. ملاحظات امنیتی پیشرفته برای انبار داده

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.