سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تکامل دریاچه داده و انبار داده مدرن با رویکرد MotherDuck

کتاب تکامل دریاچه داده و انبار داده مدرن با رویکرد MotherDuck

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 تکامل دریاچه داده و انبار داده مدرن با رویکرد MotherDuck

موضوع کلی: مهندسی داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: معماری‌های نوین ذخیره‌سازی و پردازش داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تکامل انبارهای داده
  • 2. مفاهیم کلیدی دریاچه داده
  • 3. معماری‌های سنتی انبار داده
  • 4. چالش‌های مدیریت داده‌های حجیم
  • 5. ظهور دریاچه های داده (Data Lakes)
  • 6. معرفی مفهوم دریاچه خانه (Data Lakehouse)
  • 7. مزایای دریاچه خانه برای هوش مصنوعی
  • 8. معماری MotherDuck
  • 9. ذخیره‌سازی داده در MotherDuck
  • 10. پردازش داده با MotherDuck
  • 11. استفاده از SQL در MotherDuck
  • 12. یکپارچه‌سازی داده‌ها در MotherDuck
  • 13. مدیریت متادیتا در دریاچه خانه
  • 14. امنیت داده در معماری دریاچه خانه
  • 15. حاکمیت داده در دریاچه خانه
  • 16. داده‌های جریانی (Streaming Data) و دریاچه خانه
  • 17. پردازش داده‌های جریانی با MotherDuck
  • 18. یادگیری ماشین بر روی دریاچه خانه
  • 19. هوش مصنوعی مولد و دریاچه خانه
  • 20. استفاده از Python در MotherDuck
  • 21. استفاده از R در MotherDuck
  • 22. اتصال به منابع داده خارجی
  • 23. استانداردهای داده در دریاچه خانه
  • 24. کیفیت داده در معماری دریاچه خانه
  • 25. پاکسازی داده با ابزارهای MotherDuck
  • 26. تبدیلات داده (Data Transformations)
  • 27. مدل‌سازی داده در دریاچه خانه
  • 28. بهینه‌سازی عملکرد در MotherDuck
  • 29. مقیاس‌پذیری دریاچه خانه
  • 30. هزینه‌های مدیریت دریاچه خانه
  • 31. مقایسه دریاچه خانه با انبارهای داده سنتی
  • 32. مقایسه دریاچه خانه با دریاچه داده
  • 33. موردکاوی: پیاده‌سازی دریاچه خانه در سازمان‌ها
  • 34. انتخاب ابزار مناسب برای دریاچه خانه
  • 35. نقش ابزارهای متن‌باز در دریاچه خانه
  • 36. پایگاه‌های داده ستونی (Columnar Databases)
  • 37. فایل‌های داده ستونی (Parquet, ORC)
  • 38. فرمت‌های داده در دریاچه خانه
  • 39. پروتکل‌های دسترسی به داده (ODBC, JDBC)
  • 40. API های MotherDuck
  • 41. ابزارهای تجسم داده (Data Visualization)
  • 42. اتصال ابزارهای BI به MotherDuck
  • 43. داشبوردهای مدیریتی با MotherDuck
  • 44. تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA)
  • 45. کاربرد تحلیل داده در تصمیم‌گیری
  • 46. مبانی یادگیری ماشین
  • 47. یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)
  • 48. یادگیری نظارت نشده (Unsupervised Learning)
  • 49. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 50. پیش‌پردازش داده برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 51. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 52. انتخاب مدل مناسب برای یادگیری ماشین
  • 53. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 54. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 55. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 56. معماری‌های شبکه عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 57. معماری‌های شبکه عصبی بازگشتی (RNN)
  • 58. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 59. مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
  • 60. کاربرد LLMs در دریاچه خانه
  • 61. تولید متن با LLMs
  • 62. خلاصه‌سازی متن با LLMs
  • 63. ترجمه ماشینی با LLMs
  • 64. تحلیل احساسات با LLMs
  • 65. استخراج اطلاعات از متن
  • 66. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 67. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 68. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
  • 69. یادگیری عمیق برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 70. مدیریت چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)
  • 71. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 72. نظارت بر مدل‌های مستقر شده
  • 73. بازآموزی مدل‌ها
  • 74. امنیت در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 75. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 76. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 77. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 78. حریم خصوصی داده در عصر هوش مصنوعی
  • 79. قوانین و مقررات مربوط به هوش مصنوعی
  • 80. آینده دریاچه خانه و هوش مصنوعی
  • 81. روندهای نوظهور در مهندسی داده
  • 82. نقش ابری در معماری‌های نوین داده
  • 83. امنیت ابری برای داده‌ها
  • 84. مدیریت هزینه‌های ابری
  • 85. چالش‌های پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 86. استراتژی‌های مهاجرت به دریاچه خانه
  • 87. آموزش و توسعه مهارت‌های داده
  • 88. نقش تیم‌های داده در سازمان
  • 89. همکاری بین تیم‌های داده و کسب‌وکار
  • 90. ارزیابی بازگشت سرمایه (ROI) پروژه‌های داده
  • 91. آینده مهندسی داده و هوش مصنوعی

📚 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.