آموزش معماری داده 101 برای علم داده و موفقیت هوش مصنوعی [2024]

Data Architecture 101 for Data Science and AI Success [2024]

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: Data Lake, Data Lakehouse, Data Warehouse, Data Fabric, Data Mesh, Data Architecture, Cloud Computing, Data Science Fundamentals about Data Lake, Data Lakehouse, Data Warehouse و توجه به هنگام استفاده از آنها در Data Science Solutions Basics about Data Fabric و Data Mesh و نگاشت آنها به مورد استفاده از علم داده چالش های عمومی در ساخت راه حل های علم داده با استفاده از محصولات زیرساخت. مبانی مطلق علم کامپیوتر برای درک هزینه های رایانش ابری به محصولات زیرساختی نگاشت شده است. اصطلاحات و کلمات وزوز نگاشت دقیق اصول اولیه به محصولات فناوری داده را رایگان می کنند. دوره آموزشی گام به گام مبتنی بر API برای هیچ محصول یا ابزاری ارائه نمی دهد. پیش نیازها: درک اولیه مطلق محاسبات مورد انتظار مانند حافظه، CPU، شبکه به عنوان جعبه سیاه است. بدون نیاز به تجربه برنامه نویسی

در دنیای مبتنی بر داده امروزی، معماری داده و علم داده به عنوان نیروهای دگرگون کننده ظاهر شده اند و سازمان ها را قادر می سازند تا از قدرت اطلاعات برای بینش بی نظیر، نوآوری و مزیت رقابتی استفاده کنند. این دوره جامع Udemy یک تجربه یادگیری ساختاریافته و در عین حال منعطف را ارائه می‌کند و شما را با دانش و مهارت‌های ضروری برای برتری در این حوزه‌های بسیار پرطرفدار مجهز می‌کند.


مبانی معماری داده را باز کنید

در پیچیدگی‌های معماری داده، سنگ بنای مدیریت و استفاده مؤثر از داده‌ها، کاوش کنید. درکی کاربردی از ابزارهای داده مانند data lake و data lakehouse و روش‌هایی مانند data fabric و data mesh به دست آورید که به شما امکان می‌دهد معماری‌های داده قوی را طراحی و پیاده‌سازی کنید که با اهداف سازمانی همسو هستند.


طرز فکر بهینه سازی هزینه

بیاموزید که همه چیز را با اصول مطلق ترسیم کنید تا هزینه‌های زیرساخت را بررسی کنید. ارزش انتخاب راه حل های بهینه را از دیدگاه بلند مدت درک کنید. به جای انجام یک توسعه مبتنی بر رزومه، در هنر زیر سوال بردن محصولات جدید از دیدگاه خلق ارزش تسلط داشته باشید.


پیچیدگی های مدیریت ابر ترکیبی را پیمایش کنید

از آنجایی که سازمان‌ها از محیط‌های ابری ترکیبی استقبال می‌کنند، مدیریت مناظر متنوع ابر و زیرساخت‌های داخلی پیچیده‌تر می‌شود. این دوره شما را با استراتژی ها و ایده های اساسی برای پیمایش موثر در این پیچیدگی ها مجهز می کند.


به چالش های استخدام و حفظ استعدادهای علم داده

رسیدگی کنید

در مواجهه با کمبود جهانی متخصصان ماهر علم داده، جذب و حفظ استعدادهای برتر یک چالش حیاتی برای سازمان‌ها است. این دوره به پویایی های جذب استعدادهای علم داده می پردازد و استراتژی های عملی برای شناسایی، جذب و پرورش استعدادهای برتر ارائه می دهد. بیاموزید که یک فرهنگ مبتنی بر داده ایجاد کنید که برای یادگیری و نوآوری مستمر ارزش قائل است و محیطی را ایجاد می کند که در آن دانشمندان داده رشد می کنند و به موفقیت سازمانی کمک می کنند.


بر مشکلات برون سپاری برای تحول دیجیتال غلبه کنید

در حالی که برون سپاری می تواند ابزار ارزشمندی برای ابتکارات تحول دیجیتال باشد، چالش های منحصر به فردی را نیز به همراه دارد. این دوره شما را با دانش و راهبردهایی برای پیمایش موثر در این چالش ها مجهز می کند.


نکات کلیدی:

  • مسلط به مبانی معماری داده لازم برای ایجاد راه حلی قوی برای هر موردی از جمله علم داده.

  • نیاز به استراتژی‌هایی برای مدیریت ابر ترکیبی، بهینه‌سازی عملکرد شبکه، اجرای سیاست‌های امنیتی یکپارچه، و استفاده از راه‌حل‌های پشتیبان‌گیری مبتنی بر ابر و بازیابی فاجعه را بیاموزید

  • تغییرهای مختلف ابزارهای زیرساخت ارائه شده برای خدمات و پیشنهادات ابری را درک کنید.

  • یک چارچوب مبتنی بر اصول برای مقابله با اکوسیستم ابری که دائماً در حال تغییر است.


سؤالات چارچوب مبتنی بر اصول می تواند بهتر پاسخ دهد:

  • پیچیدگی انتقال از انبار داده Snowflake به Databricks Lakehouse چه خواهد بود؟

  • در صورت انتقال از HDFS داخلی به دریاچه داده AWS، هزینه‌های ابر در 5 سال آینده چگونه افزایش می‌یابد؟

  • هنگام در نظر گرفتن پلتفرم داده برای یک شرکت چه چیزی بخریم و چه چیزی بسازیم؟

  • چگونه یک معماری داده برای یک راه حل علم داده برای موارد کاربردی پیچیده مانند مدیریت داده های بالینی، مدیریت داده های انرژی، یا مدیریت داده های مهندسی با استفاده از خدمات داده های سازمانی بسازیم؟

  • آیا ذخیره سازی داده مبتنی بر ابر همیشه ارزان است یا مراکز هزینه اضافی را معرفی می کند؟

  • تفاوت بین پارچه داده و مش داده چیست؟

  • پلتفرم مدیریت داده چه زمانی برای تجزیه و تحلیل تجویزی آماده است؟

  • آیا راهی برای شبیه سازی Azure Synapse یا Google DataFlow با استفاده از زیرساخت داخلی وجود دارد؟

  • چرا محاسبه هزینه برای مجتمع ابری انجام می شود؟

  • آیا Kubernetes همه مشکلات مربوط به مدیریت زیرساخت را حل می کند؟

  • چرا دانستن تنها پایتون برای ساخت راه حل های علم داده کافی نیست؟

  • ذخیره سازی ابری چیست و چرا در راه حل های مدرن بسیار مهم است؟


چه کسی باید این دوره را بگذراند:

  • رهبران فنی در حال شکل دادن به تحول دیجیتال برای شرکت های دامنه محور

  • معماران و معماران راه حل به دنبال واژگان ساده تری برای برقراری ارتباط با رهبران غیر فنی هستند.

  • معماران مشتاق داده که به دنبال ایجاد پایه ای قوی در اصول و شیوه های معماری داده هستند

  • دانشمندان به دنبال ارتقای مهارت‌های خود و به‌روز ماندن با آخرین پیشرفت‌های معماری هستند

  • متخصصان فناوری اطلاعات درگیر در مدیریت داده، حاکمیت داده، و رایانش ابری

  • متخصصان تجاری به دنبال درک تأثیر معماری داده و علم داده بر سازمان خود هستند


سرفصل ها و درس ها

معرفی Introduction

  • معرفی Introduction

اصول اولیه برای شروع Fundamentals to get started

  • از اتم ها تا رایانش ابری From Atoms to Cloud Computing

  • رمزگشایی از پایگاه های داده: راهنمای عملکردی دقیق برای تصمیم گیرندگان Demystifying Databases: A precise functional guide for Decision-Makers

  • رمزگشایی از داده های ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار در ابر مدرن Demystifying Structured, Semi-Structured, and Unstructured Data in Modern Cloud

  • آزمون مبانی - 1 Fundamentals Quiz - 1

  • پیمایش در چشم انداز داده ها: درک روش های آماده سازی داده یا ETL Navigating the Data Landscape: Understanding Data Preparation or ETL Methods

  • پیمایش چشم انداز تجزیه و تحلیل: از تجزیه و تحلیل توصیفی به تجزیه و تحلیل تجویزی Navigating the Analytics Landscape: From Descriptive to Prescriptive Analytics

  • پیمایش در چشم انداز ابری: IaaS، PaaS، SaaS از دیدگاه مالکیت Navigating the Cloud Landscape: IaaS, PaaS, SaaS from ownership perspective

  • آزمون مبانی - 2 Fundamentals Quiz - 2

چشم انداز ابزارهای داده: انبار داده، دریاچه داده، دیتا لیک هاوس Data Tools Landscape : Data Warehouse, Data Lake, Data LakeHouse

  • انبار داده ها: رونمایی از معماری و مبانی Data Warehousing: Unveiling the Architecture and Fundamentals

  • دریاچه داده در مقابل انبار داده: نقش های مکمل ذخیره سازی و تجزیه و تحلیل داده ها Data Lake vs. Data Warehouse: Complementary Roles of Data Storage and Analytics

  • Data Lakehouses: معماری یکپارچه مدیریت داده برای محاسبات مدرن Data Lakehouses: Unified Data Management Architecture for Modern Computing

  • آزمون محصولات داده Data Products Quiz

روش ها: Data Warehouse مدرن، Data Fabric، Data Mesh Methods: Modern DataWarehouse, Data Fabric, Data Mesh

  • انبارهای داده مدرن: راهنمای عملی برای مدیریت داده های مقرون به صرفه Modern Data Warehouses: A Practical Guide to Cost-Effective Data Management

  • ابهام زدایی از بافت داده: ایجاد یک معماری مدیریت داده واحد Demystifying Data Fabric: Building a Unified Data Management Architecture

  • کاوش در مش داده ها: راهنمای مدیریت غیرمتمرکز داده Delving into the Data Mesh: A Guide to Decentralized Data Management

  • آزمون فلسفه معماری Architecture Philosophy Quiz

ملاحظات معماری داده برای علم داده Data Architecture considerations for Data Science

  • علم داده در انبارهای داده: پیمایش در چالش ها و استفاده بهینه Data Science on Data Warehouses: Navigating the Challenges and Optimal Usage

  • علم داده در دریاچه های داده: پیمایش چالش ها و باز کردن پتانسیل ها Data Science on Data Lakes: Navigating the Challenges & Unlocking the Potential

  • دیتا لیک هاوس: پرده برداری از چالش ها و امکانات برای علم داده Data Lakehouse: Unveiling the Challenges and Possibilities for Data Science

  • آزمون علم داده و محصولات داده Data Science and Data Products Quiz

  • پارچه داده ها: پیمایش چالش های یکپارچه سازی منابع متنوع برای علم داده Data Fabric: Navigating Challenges of Unifying Diverse Sources for Data Science

  • غلبه بر چالش های اجرای مش داده برای علم داده Overcoming the Challenges of Data Mesh Implementation for Data Science

  • آزمون علم داده و روش داده Data Science and Data Methods Quiz

  • تسلط بر چالش های ML Ops: تضمین موفقیت پروژه یادگیری ماشین Mastering the Challenges of ML Ops: Ensuring Success of Machine Learning Project

  • مقدمه ای برای غلبه بر چالش های زیرساخت داده برای علم داده A Primer for Conquering the Challenges of Data Infrastructure for Data Science

  • محاسبات محرمانه: ملاحظات برتر برای پردازش امن داده ها Confidential Computing: Top Considerations for Secure Data Processing

  • چالش‌های تحلیل زمان واقعی: آزادسازی قدرت بینش‌های مبتنی بر داده Challenges of Real-time Analytics: Unleashing the Power of Data-driven Insights

  • آزمون تولید علم داده Data Science Production Quiz

چالش های نادیده پیرامون تحول دیجیتال و پذیرش ابر Unseen Challenges around Digital Transformation and cloud adoption

  • 10 اشتباه ابری که باید از آنها اجتناب کرد Top 10 cloud mistakes to avoid

  • 10 ملاحظات برتر ابر هیبریدی: پیمایش در پیچیدگی های یکپارچه Infra Top 10 Hybrid Cloud considerations: Navigating the Complexities of Unified Infra

  • امتحان چالش های ابری Cloud Challenges Quiz

  • 10 چالش برتر استخدام برای متخصصان علوم داده Top 10 Hiring Challenges For Data Science Professionals

  • رمزگشایی تحول دیجیتال: سلسله مراتب نیازهای مازلو برای موفقیت Decoding Digital Transformation: Maslow's Hierarchy of Needs for a Success

  • چالش های برون سپاری برای تحول دیجیتال: استراتژی هایی برای موفقیت Challenges of Outsourcing for Digital Transformation: Strategies for Success

  • مسابقه چالش های تحول Transformation Challenges Quiz

بکارگیری دانش Applying the knowledge

  • ردیابی اطلاعات و کشف واقعیت پشت اصطلاحات Tracing information and discovering the reality behind the jargon

  • تمرین معماری: انتخاب ابزار از بازار اشباع Architecture exercise: Choosing tools from the saturated marketplace

نتیجه Conclusion

  • سخنان پایانی Closing Remarks

  • [سخنرانی پاداش] مواد مرجع با پیوندها، ایده‌های طرح ورود و یادداشت‌ها [Bonus Lecture] Reference Material with Links, Onboarding plan ideas and Notes

نمایش نظرات

آموزش معماری داده 101 برای علم داده و موفقیت هوش مصنوعی [2024]
جزییات دوره
1 hour
29
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
1,204
از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Subodh Chiwate Subodh Chiwate

برنامه نویس، امور مالی شخصی، فناوری

من Subodh (36) هستم، یک برنامه نویس با MS در مهندسی برق و مقیم هند.

من روی پروژه‌هایی در حوزه‌های متعددی مانند بیمه، ایمیل، سیستم‌های تعبیه‌شده برای پزشکی از راه دور، توزیع سینمای دیجیتال، سیستم‌های توزیع‌شده، و ساختن نقشه کار کرده‌ام.

از کاوش در ارتباط بین چگونه و چرا در مورد هر مشکل فنی لذت می برم. در طول سالها متوجه شده ام که تحقیق یک سبک زندگی است و مهندسی یک نگرش است.

من از ایجاد محتوا و ویرایش ویدیو همراه با مطالعه مرتبط با تجارت، امور مالی شخصی، اقتصاد، بیوگرافی، تاریخ و برنامه نویسی/مهندسی نرم افزار لذت می برم.

ایده ها و پیشنهادات شما همیشه مورد استقبال قرار می گیرد.