اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مقدمه‌ای بر پلتفرم Data Bricks در رایانش ابری Azure

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای بر پلتفرم Data Bricks در رایانش ابری Azure

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و رایانش ابری

موضوع میانی: مدیریت و تحلیل داده در محیط ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر رایانش ابری و Azure
• 2. مفاهیم کلیدی Azure Data Bricks
• 3. معماری Azure Data Bricks
• 4. راه‌اندازی محیط Data Bricks در Azure
• 5. اتصال به منابع داده در Azure
• 6. کار با نوت‌بوک‌ها در Data Bricks
• 7. زبان‌های برنامه‌نویسی در Data Bricks (Python, Scala, SQL)
• 8. مقدمه‌ای بر Apache Spark در Data Bricks
• 9. ساختار DataFrame در Spark
• 10. عملیات بر روی DataFrameها
• 11. تبدیل‌ها و کنش‌ها در Spark
• 12. بهینه‌سازی عملکرد Spark
• 13. مدیریت داده با Delta Lake
• 14. ویژگی‌های Delta Lake
• 15. زمان‌سنجی (Time Travel) در Delta Lake
• 16. تراکنش‌های ACID در Delta Lake
• 17. بهینه‌سازی Delta Lake
• 18. مقدمه‌ای بر تحلیل داده در محیط ابری
• 19. گردش کار تحلیل داده در Azure Data Bricks
• 20. پاکسازی و پیش‌پردازش داده
• 21. مهندسی ویژگی
• 22. تکنیک‌های نمونه‌برداری داده
• 23. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 24. چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین
• 25. مدیریت مدل با MLflow
• 26. ثبت و ردیابی آزمایش‌های یادگیری ماشین
• 27. مدیریت و استقرار مدل‌ها
• 28. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در Data Bricks
• 29. مدل‌های رگرسیون
• 30. مدل‌های طبقه‌بندی
• 31. مدل‌های خوشه‌بندی
• 32. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
• 33. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 34. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 35. کار با کتابخانه‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
• 36. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق
• 37. تجسم داده در Data Bricks
• 38. ابزارهای تجسم داخلی Data Bricks
• 39. ادغام با ابزارهای تجسم خارجی (Power BI)
• 40. ساخت داشبوردهای تعاملی
• 41. تحلیل داده‌های سری زمانی
• 42. تحلیل داده‌های متنی
• 43. تحلیل احساسات
• 44. پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 45. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
• 46. مفاهیم داده‌های جریانی (Streaming Data)
• 47. پردازش داده‌های جریانی با Spark Streaming
• 48. کار با Kafka در Data Bricks
• 49. پردازش داده‌های جریانی با Structured Streaming
• 50. امنیت در Azure Data Bricks
• 51. کنترل دسترسی در Data Bricks
• 52. رمزنگاری داده‌ها
• 53. مدیریت کلیدها
• 54. اصول حاکمیت داده
• 55. ملاحظات حقوقی و مقرراتی داده‌ها در ایران
• 56. حفاظت از داده‌های شخصی
• 57. قوانین مربوط به داده‌های حساس
• 58. استانداردهای سازماندهی محتوای دیجیتال
• 59. اخلاق در تحلیل داده
• 60. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 61. شفافیت در الگوریتم‌ها
• 62. کاربرد Data Bricks در صنایع مختلف
• 63. تحلیل داده در حوزه مالی
• 64. تحلیل داده در حوزه سلامت
• 65. تحلیل داده در حوزه خرده‌فروشی
• 66. تحلیل داده در حوزه تولید
• 67. اتوماسیون فرآیندهای داده‌محور
• 68. مقدمه‌ای بر DataOps
• 69. اصول DataOps در Data Bricks
• 70. بهبود کیفیت داده
• 71. مدیریت خطا در فرآیندهای داده
• 72. مستندسازی فرآیندهای داده
• 73. پایش و نظارت بر عملکرد سیستم‌های داده
• 74. بهینه‌سازی هزینه در رایانش ابری
• 75. مدیریت منابع در Data Bricks
• 76. استراتژی‌های کاهش هزینه
• 77. بررسی موردی: پیاده‌سازی موفق در سازمان‌ها
• 78. چالش‌های رایج در تحلیل داده ابری
• 79. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
• 80. آینده رایانش ابری و تحلیل داده
• 81. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
• 82. تأثیر هوش مصنوعی بر کسب‌وکارها
• 83. توسعه پایدار و نقش داده‌ها
• 84. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری در محیط ابری
• 85. حملات رایج سایبری
• 86. روش‌های پیشگیری و مقابله
• 87. نقش Data Bricks در افزایش بهره‌وری
• 88. مدیریت پروژه در محیط ابری
• 89. تیم‌سازی برای پروژه‌های داده
• 90. ارتباط مؤثر با ذینفعان
• 91. اهمیت داده‌های تمیز و معتبر
• 92. فرهنگ داده‌محور در سازمان‌ها
• 93. اندازه‌گیری موفقیت پروژه‌های داده
• 94. مقدمه‌ای بر قوانین و مقررات فضای مجازی
• 95. حقوق کاربران در فضای مجازی
• 96. مسئولیت ارائه‌دهندگان خدمات
• 97. تکنیک‌های پیشرفته در Spark SQL
• 98. بهینه‌سازی کوئری‌ها در Spark SQL
• 99. کاربرد توابع پنجره‌ای
• 100. تکنیک‌های پیشرفته در Delta Lake