سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدیریت چرخه حیات داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی

کتاب مدیریت چرخه حیات داده‌ها در 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت چرخه حیات داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدیریت چرخه حیات داده در هوش مصنوعی
  • 2. اهمیت داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 3. اصول و مفاهیم کلیدی چرخه حیات داده
  • 4. مراحل اصلی چرخه حیات داده: از جمع‌آوری تا بایگانی
  • 5. جمع‌آوری داده: روش‌ها و ملاحظات اخلاقی
  • 6. انواع داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 7. کیفیت داده: ارزیابی و بهبود
  • 8. پاکسازی داده: تکنیک‌ها و ابزارها
  • 9. پیش‌پردازش داده: نرمال‌سازی و استانداردسازی
  • 10. مهندسی ویژگی: ایجاد ویژگی‌های جدید
  • 11. ذخیره‌سازی داده: پایگاه‌های داده رابطه‌ای و NoSQL
  • 12. مدیریت کلان‌داده (Big Data)
  • 13. امنیت داده‌ها در طول چرخه حیات
  • 14. حریم خصوصی داده‌ها و ملاحظات قانونی (مطابق قوانین ایران)
  • 15. قوانین حفاظت از داده‌ها در ایران
  • 16. اصول حاکمیت داده (Data Governance)
  • 17. نقش حاکمیت داده در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 18. مدیریت فراداده (Metadata Management)
  • 19. استانداردسازی فراداده
  • 20. مدیریت کیفیت داده (Data Quality Management)
  • 21. شاخص‌های کلیدی کیفیت داده
  • 22. ابزارهای مدیریت کیفیت داده
  • 23. انبارش داده (Data Warehousing)
  • 24. مفاهیم انبارش داده
  • 25. طراحی انبارش داده
  • 26. استخراج، تبدیل، بارگذاری (ETL)
  • 27. مفاهیم ETL
  • 28. ابزارهای ETL
  • 29. دریاچه‌های داده (Data Lakes)
  • 30. مفاهیم دریاچه‌های داده
  • 31. مقایسه انبارش داده و دریاچه‌های داده
  • 32. مدیریت داده‌های جریانی (Streaming Data)
  • 33. معماری سیستم‌های داده جریانی
  • 34. پردازش داده‌های جریانی در زمان واقعی
  • 35. مخازن داده (Data Repositories)
  • 36. انتخاب مخزن داده مناسب
  • 37. مدیریت داده‌های غیرساختاریافته
  • 38. استفاده از پایگاه‌های دانش
  • 39. مدیریت داده‌های حساس (مطابق قوانین ایران)
  • 40. قوانین مربوط به داده‌های سلامت
  • 41. قوانین مربوط به داده‌های مالی
  • 42. قوانین مربوط به داده‌های شخصی
  • 43. مدیریت چرخه حیات مدل هوش مصنوعی
  • 44. نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌ها
  • 45. ردیابی داده‌ها (Data Lineage)
  • 46. اهمیت ردیابی داده‌ها
  • 47. ابزارهای ردیابی داده‌ها
  • 48. مستندسازی داده‌ها و فرآیندها
  • 49. اصول مستندسازی فنی
  • 50. مستندسازی برای کاربران نهایی
  • 51. بایگانی داده‌ها
  • 52. سیاست‌های بایگانی داده
  • 53. حذف امن داده‌ها
  • 54. ملاحظات قانونی در حذف داده‌ها
  • 55. مدیریت داده‌ها در فاز توسعه مدل
  • 56. آزمایش و اعتبارسنجی مدل با داده‌ها
  • 57. مدیریت داده‌ها در فاز استقرار مدل
  • 58. مانیتورینگ و به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید
  • 59. مدیریت داده‌های تولیدی (Production Data)
  • 60. حفظ کیفیت داده‌ها در تولید
  • 61. مدیریت داده‌های خطا و ناسازگار
  • 62. تحلیل داده‌های عملکرد مدل
  • 63. بازخورد داده‌ای برای بهبود مدل
  • 64. مدیریت داده‌ها در پروژه‌های یادگیری تقویتی
  • 65. مدیریت داده‌ها در پروژه‌های پردازش زبان طبیعی
  • 66. مدیریت داده‌ها در پروژه‌های بینایی ماشین
  • 67. مدیریت داده‌ها در یادگیری عمیق
  • 68. استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data)
  • 69. تولید داده‌های مصنوعی
  • 70. ارزیابی کیفیت داده‌های مصنوعی
  • 71. ملاحظات اخلاقی در استفاده از داده‌های مصنوعی
  • 72. مدیریت داده‌ها در محیط‌های ابری
  • 73. امنیت داده‌ها در فضای ابری
  • 74. انطباق با قوانین در محیط‌های ابری
  • 75. مدیریت داده‌ها در محیط‌های چند ابری (Multi-cloud)
  • 76. مدیریت داده‌ها در پروژه‌های متن‌باز
  • 77. استانداردهای داده در هوش مصنوعی
  • 78. نقش مهندسی داده در مدیریت چرخه حیات داده
  • 79. مهارت‌های مورد نیاز مهندس داده
  • 80. نقش تحلیلگر داده در چرخه حیات داده
  • 81. نقش دانشمند داده در چرخه حیات داده
  • 82. چالش‌های مدیریت چرخه حیات داده
  • 83. راهکارها و نوآوری‌ها در مدیریت داده
  • 84. آینده مدیریت چرخه حیات داده در هوش مصنوعی
  • 85. تکنولوژی‌های نوین در مدیریت داده
  • 86. تاثیر قوانین و مقررات بر مدیریت داده
  • 87. مسئولیت‌پذیری در مدیریت داده
  • 88. مدیریت ریسک داده‌ها
  • 89. بازیابی فاجعه (Disaster Recovery) برای داده‌ها
  • 90. برنامه‌ریزی استمرار کسب‌وکار (Business Continuity)
  • 91. کاهش هزینه‌ها از طریق مدیریت موثر داده
  • 92. افزایش بهره‌وری با مدیریت داده
  • 93. نقش فرهنگ سازمانی در مدیریت داده
  • 94. آموزش و توانمندسازی تیم‌ها در حوزه داده
  • 95. مدیریت چرخه حیات داده و ارزش‌آفرینی کسب‌وکار
  • 96. نمونه‌های موفق مدیریت چرخه حیات داده
  • 97. چالش‌های پیاده‌سازی در سازمان‌های ایرانی
  • 98. اصلاح فرآیندهای موجود با رویکرد مدیریت داده
  • 99. تکنیک‌های پیشرفته پاکسازی و اعتبارسنجی داده
  • 100. مدیریت داده‌های مکانی-زمانی

📚 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.