اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع آماده‌سازی و تحلیل داده‌ها با Amazon SageMaker و EMR برای کاربردهای صنعتی و پژوهشی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع آماده‌سازی و تحلیل داده‌ها با Amazon SageMaker و EMR برای کاربردهای صنعتی و پژوهشی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌های کلان در محیط‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مفاهیم پایه در علوم داده و زیرساخت‌های ابری
• 2. معرفی اکوسیستم آمازون وب سرویس برای تحلیل داده‌های کلان
• 3. آشنایی با معماری Amazon EMR و کاربردهای آن در پردازش توزیع‌شده
• 4. مبانی پردازش موازی با استفاده از Apache Spark
• 5. مدیریت امنیت و دسترسی‌ها در محیط‌های ابری مطابق با استانداردهای داخلی
• 6. آشنایی با محیط Amazon SageMaker Data Wrangler
• 7. اتصال به منابع داده‌ای مختلف در محیط‌های ابری
• 8. بررسی ساختار داده‌های حجیم و چالش‌های کیفیت داده
• 9. روش‌های بارگذاری داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته در S3
• 10. ارزیابی اولیه کیفیت داده‌ها و شناسایی مقادیر مفقود
• 11. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت داده‌های پرت در مقیاس کلان
• 12. تبدیل و نرمال‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی هوش مصنوعی
• 13. مهندسی ویژگی‌ها در محیط SageMaker Data Wrangler
• 14. استفاده از ابزارهای بصری برای تحلیل توزیع داده‌ها
• 15. شناسایی همبستگی‌های آماری در مجموعه‌داده‌های صنعتی
• 16. مدیریت داده‌های زمانی و سری‌های زمانی در محیط ابری
• 17. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای پیش‌پردازش پیشرفته داده‌ها
• 18. یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع ناهمگون
• 19. آشنایی با فرمت‌های ذخیره‌سازی بهینه مانند Parquet و Avro
• 20. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده برای بهبود کارایی پردازش
• 21. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین نظارت‌شده
• 22. بهینه‌سازی منابع رایانشی در خوشه‌های EMR
• 23. مانیتورینگ و عیب‌یابی فرآیندهای پردازش داده
• 24. خودکارسازی جریان‌های کاری پیش‌پردازش با SageMaker Pipelines
• 25. ذخیره‌سازی ایمن و طبقه‌بندی داده‌های حساس
• 26. تکنیک‌های نمونه‌برداری از داده‌های کلان برای تحلیل‌های اکتشافی
• 27. نظارت بر کیفیت داده‌ها در طول زمان
• 28. مستندسازی مراحل آماده‌سازی داده برای پروژه‌های پژوهشی
• 29. ارزیابی عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی بر اساس داده‌های پیش‌پردازش شده
• 30. ملاحظات اخلاقی و قانونی در مدیریت داده‌های کلان در ایران
• 31. استقرار مدل‌های آماده‌سازی داده در محیط‌های عملیاتی
• 32. به‌کارگیری بهترین شیوه‌ها در مدیریت هزینه‌های پردازش ابری
• 33. تحلیل گزارش‌های خروجی و ارزیابی صحت فرآیندها
• 34. آشنایی با ابزارهای گزارش‌گیری و نمایش داده‌های آماده‌شده
• 35. مطالعه موردی کاربرد پردازش ابری در تحلیل داده‌های صنعتی
• 36. جمع‌بندی و مسیر پیشرفت در حوزه مهندسی داده و هوش مصنوعی