دوره جامع آمادگی آزمون AWS ML Engineer: تحلیل داده و آماده‌سازی مدل‌های هوشمند همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع آمادگی آزمون AWS ML Engineer: تحلیل داده و آماده‌سازی مدل‌های هوشمند

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی یادگیری ماشین در فضای ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری خدمات یادگیری ماشین در پلتفرم ابری AWS
• 2. آشنایی با سرویس‌های ذخیره‌سازی داده در محیط ابری
• 3. مدیریت دسترسی و امنیت داده‌ها با استفاده از AWS IAM
• 4. شناسایی انواع داده‌ها و فرمت‌های استاندارد برای مدل‌سازی
• 5. ارزیابی کیفیت داده‌ها و شناسایی ناهنجاری‌ها
• 6. پاک‌سازی داده‌های ناقص و مدیریت مقادیر مفقود
• 7. استفاده از AWS Glue برای تحلیل و کاوش داده‌ها
• 8. کاربرد سرویس Amazon Athena در اجرای پرس‌وجوهای تحلیلی
• 9. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای کلیدی برای مدل
• 10. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها در مقیاس بزرگ
• 11. مدیریت داده‌های نامتوازن و روش‌های نمونه‌برداری
• 12. استفاده از Amazon SageMaker Data Wrangler برای آماده‌سازی بصری
• 13. تجزیه و تحلیل آماری داده‌ها با ابزارهای ابری
• 14. تشخیص داده‌های پرت و حذف نویز از مجموعه‌های آموزشی
• 15. تبدیل داده‌های متنی به بردار با تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی
• 16. آماده‌سازی داده‌های سری زمانی برای پیش‌بینی‌های هوشمند
• 17. بررسی همبستگی و روابط بین متغیرها در مجموعه‌داده‌های بزرگ
• 18. تقسیم‌بندی داده‌ها به گروه‌های آموزش، ارزیابی و تست
• 19. ذخیره‌سازی و نسخه‌بندی داده‌ها با Amazon S3 و Lake Formation
• 20. اعتبارسنجی داده‌ها با AWS Glue DataBrew
• 21. مانیتورینگ کیفیت داده‌ها در طول چرخه حیات مدل
• 22. بهینه‌سازی فرمت ذخیره‌سازی داده‌ها برای افزایش سرعت پردازش
• 23. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در پردازش داده‌های ابری
• 24. تأمین امنیت داده‌های حساس با استفاده از رمزنگاری در AWS
• 25. مستندسازی فرآیند آماده‌سازی داده برای تکرارپذیری آزمایش‌ها
• 26. اجرای خط لوله پردازش داده به صورت خودکار با AWS Step Functions
• 27. بررسی خطاهای رایج در آماده‌سازی داده و روش‌های رفع آن‌ها
• 28. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های پردازش داده با استفاده از منابع ابری
• 29. بهینه‌سازی هزینه‌های ذخیره‌سازی و پردازش داده در AWS
• 30. آمادگی برای آزمون و مرور مفاهیم کلیدی تحلیل داده در AWS