سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مهندسی داده‌محور: ۱۲ اصل کلیدی برای موفقیت در پروژه‌ها

کتاب مهندسی داده‌محور: ۱۲ اصل کلیدی برای موفقیت در پروژه‌ها

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 مهندسی داده‌محور: ۱۲ اصل کلیدی برای موفقیت در پروژه‌ها

موضوع کلی: مهندسی داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: اصول مهندسی داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر مهندسی داده‌محور
  • 2. اهمیت داده در پروژه‌ها
  • 3. چرخه عمر مهندسی داده
  • 4. اصول مهندسی داده‌محور
  • 5. تعریف شفاف اهداف داده
  • 6. شناسایی و درک داده‌ها
  • 7. مدیریت کیفیت داده‌ها
  • 8. استانداردسازی داده‌ها
  • 9. تکامل داده‌ها در طول زمان
  • 10. حاکمیت داده‌ها و مسئولیت‌پذیری
  • 11. امنیت و حریم خصوصی داده‌ها
  • 12. داده به عنوان دارایی استراتژیک
  • 13. معماری داده‌محور
  • 14. طراحی سیستم‌های داده‌محور
  • 15. مدیریت کلان‌داده
  • 16. زیرساخت‌های داده
  • 17. ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 18. پردازش داده‌ها
  • 19. تجزیه و تحلیل داده‌ها
  • 20. مصرف داده‌ها
  • 21. ابزارهای مهندسی داده
  • 22. پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 23. پایگاه‌های داده NoSQL
  • 24. انبارهای داده
  • 25. دریاچه‌های داده
  • 26. هستی‌شناسی داده
  • 27. مدل‌سازی داده
  • 28. طراحی پایگاه داده
  • 29. بهینه‌سازی پایگاه داده
  • 30. استخراج، تبدیل، بارگذاری (ETL)
  • 31. خطوط لوله داده
  • 32. پردازش دسته‌ای
  • 33. پردازش جریانی
  • 34. مدیریت فراداده
  • 35. چرخه‌های مدیریت فراداده
  • 36. کیفیت داده‌ها در عمل
  • 37. اعتبارسنجی داده‌ها
  • 38. پاکسازی داده‌ها
  • 39. داده‌های غنی شده
  • 40. متا‌دیتای فنی
  • 41. متا‌دیتای عملیاتی
  • 42. متا‌دیتای کسب‌وکار
  • 43. مدیریت چرخه عمر داده
  • 44. آرشیو کردن داده‌ها
  • 45. حذف داده‌ها
  • 46. حاکمیت داده‌ها و سیاست‌گذاری
  • 47. نقش‌ها و مسئولیت‌ها در حاکمیت داده
  • 48. قوانین و مقررات داده
  • 49. امنیت داده‌ها در سطح سازمانی
  • 50. رمزنگاری داده‌ها
  • 51. کنترل دسترسی به داده‌ها
  • 52. نظارت بر دسترسی به داده‌ها
  • 53. حریم خصوصی داده‌ها و تطابق با مقررات
  • 54. قوانین حفاظت از داده‌ها
  • 55. انطباق با مقررات محلی
  • 56. اخلاق در مهندسی داده
  • 57. سوگیری در داده‌ها
  • 58. عدالت در الگوریتم‌ها
  • 59. شفافیت در مدل‌های داده
  • 60. توضیح‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی
  • 61. ارزیابی و ممیزی مدل‌ها
  • 62. مدیریت ریسک در پروژه‌های داده
  • 63. شناسایی ریسک‌های داده
  • 64. کاهش ریسک‌های داده
  • 65. پاسخ به حوادث داده
  • 66. فرهنگ داده‌محور در سازمان
  • 67. رهبری و تعهد مدیریتی
  • 68. آموزش و توانمندسازی تیم‌ها
  • 69. همکاری بین تیمی
  • 70. اندازه‌گیری موفقیت پروژه‌های داده
  • 71. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)
  • 72. بازگشت سرمایه (ROI) پروژه‌های داده
  • 73. یادگیری مستمر و بهبود
  • 74. نوآوری در مهندسی داده
  • 75. روندهای آینده در مهندسی داده
  • 76. هوش مصنوعی مولد در مهندسی داده
  • 77. داده‌های مصنوعی
  • 78. مدیریت داده‌های غیرساختاریافته
  • 79. دیجیتال توئین‌ها و داده‌ها
  • 80. معماری‌های میکروسرویس و داده
  • 81. پلتفرم‌های داده مدرن
  • 82. مهندسی داده در عصر ابری
  • 83. امنیت داده در محیط‌های ابری
  • 84. هوش مصنوعی و مهندسی داده
  • 85. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود کیفیت داده
  • 86. اتوماسیون در مهندسی داده
  • 87. نظارت و مدیریت خطوط لوله داده
  • 88. تست و اعتبارسنجی خطوط لوله داده
  • 89. مستندسازی در مهندسی داده
  • 90. مهندسی داده برای یادگیری ماشین
  • 91. آماده‌سازی داده برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 92. مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 93. مهندسی داده برای هوش تجاری
  • 94. داشبوردها و گزارش‌گیری
  • 95. تحلیل داده‌های اکتشافی
  • 96. کاربرد داده‌ها در تصمیم‌گیری استراتژیک
  • 97. تیم‌های مهندسی داده موفق
  • 98. مهارت‌های لازم برای مهندسان داده
  • 99. آینده شغلی در مهندسی 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.