آموزش یکپارچه‌سازی داده‌ها و توسعه API برای کاربردهای هوش مصنوعی - آخرین آپدیت

مقدمه Introduction

• نیاز به یکپارچه‌سازی داده‌ها در هوش مصنوعی The need for data integration in AI

• سیلوهای داده‌ای Data silos

• پیش‌نیازها Prerequisites

• ضرورت یکپارچه‌سازی داده‌ها و APIها The need for data integration and APIs

1. رویکردهای یکپارچه‌سازی داده‌ها 1. Approaches to Data Integration

• مراحل یکپارچه‌سازی داده‌ها: نگاشت، تبدیل و بارگذاری Phases of data integration: Data mapping, transformation, and loading

• مراحل یکپارچه‌سازی داده‌ها: جذب داده‌ها Phases of data integration: Data ingestion

• مفاهیم ETL و ELT ETL and ELT

• یکپارچه‌سازی جریانی و کپچر تغییرات داده‌ها (CDC) Streaming integration and change data capture

• مراحل یکپارچه‌سازی داده‌ها: منابع داده Phases of data integration: Data sources

• بهترین روش‌ها و چالش‌های یکپارچه‌سازی داده‌ها Best practices and challenges in data integration

• متدهای یکپارچه‌سازی داده‌ها Methods of data integration

2. یکپارچه‌سازی داده‌ها در یک پلتفرم تحلیل واحد 2. Integrate Data into a Unified Analytics Platform

• جذب داده‌ها در Microsoft Fabric با استفاده از Shortcutها Ingesting data into Microsoft Fabric using shortcuts

• آپلود داده‌ها به Azure Blob storage Uploading data to Azure Blob storage

• پیاده‌سازی ETL با Fabric dataflows ETL with Fabric dataflows

3. توسعه API برای کاربردهای هوش مصنوعی 3. API Development for AI Applications

• مراحل طراحی API Steps in API design

• درگاه‌های API (API Gateways) API gateways

• انواع APIها، مزایا و بهترین روش‌ها API types, benefits, and best practices

• طراحی APIها Designing APIs

• قابلیت‌ها و مزایای API Gatewayها Capabilities and benefits of API gateways

• استفاده از APIها برای کار با داده‌ها و هوش مصنوعی APIs to work with data and AI

جمع‌بندی Conclusion

• خلاصه و مطالعه تکمیلی Summary and further study