دوره آموزشی کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت و مهندسی داده

هوش مصنوعی در حال تغییر شیوه کار متخصصان مدیریت داده است؛ از شناسایی علت اختلال در پایپ‌لاین‌های داده گرفته تا تولید مستندات فنی، اعتبارسنجی کوئری‌های SQL و بهبود کیفیت داده‌ها. در این دوره با روش‌های عملی استفاده از هوش مصنوعی در فرایندهای مدیریت داده آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه از این فناوری برای بررسی سیستم‌های داده‌ای ناآشنا، عیب‌یابی مشکلات عملیاتی، بهینه‌سازی کوئری‌ها و افزایش اطمینان از صحت داده‌ها استفاده کنید.

در طول دوره بررسی می‌کنید که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند به درک ساختار مجموعه‌داده‌ها، شناسایی ارتباط میان جداول و تهیه مستنداتی قابل‌فهم برای ذی‌نفعان کمک کند. همچنین یاد می‌گیرید چگونه با کمک AI کدهای SQL و منطق تبدیل داده را تولید، اعتبارسنجی و بهینه‌سازی کنید و پیش از پیاده‌سازی، صحت نتایج را به‌طور مستقل بررسی کنید. بخش دیگری از دوره به عیب‌یابی مشکلات پایپ‌لاین‌ها، یکپارچه‌سازی سیستم‌ها و عملیات داده اختصاص دارد؛ جایی که از هوش مصنوعی برای تدوین سناریوهای مبتنی بر شواهد و آزمودن فرضیه‌های احتمالی استفاده می‌کنید.

در کنار این کاربردها، اصول استفاده مسئولانه از هوش مصنوعی را نیز بررسی خواهید کرد؛ از جمله مدیریت حریم خصوصی و امنیت داده‌ها، شناسایی سوگیری (Bias)، مقابله با توهمات هوش مصنوعی (AI Hallucinations) و حفظ نظارت انسانی بر تصمیم‌ها و خروجی‌های تولیدشده. هدف این دوره آن است که بتوانید کاربردهای ارزشمند هوش مصنوعی را متناسب با نیازهای تیم داده خود انتخاب کنید و آن‌ها را به شکلی ایمن، قابل‌اعتماد و مؤثر وارد چرخه عمر داده (Data Lifecycle) کنید.

اهداف یادگیری
ارزیابی و اولویت‌بندی دست‌کم سه کاربرد هوش مصنوعی برای تیم داده بر اساس تأثیر تجاری، میزان تلاش اجرایی و ریسک عملیاتی
تهیه مستندات ساختاریافته با کمک هوش مصنوعی برای توضیح ساختار مجموعه‌داده‌ها، روابط میان طرح‌واره‌ها و اطلاعات موردنیاز ذی‌نفعان
تولید کوئری‌های SQL و منطق تبدیل داده با استفاده از هوش مصنوعی و بررسی صحت آن‌ها پیش از پیاده‌سازی
بهینه‌سازی کوئری‌های SQL با کمک AI برای بهبود کارایی پردازش داده
عیب‌یابی مشکلات رایج پایپ‌لاین‌ها، یکپارچه‌سازی‌ها و عملیات داده با تدوین و آزمودن سناریوهای مبتنی بر شواهد
استفاده از هوش مصنوعی برای بررسی سیستم‌های داده‌ای ناآشنا و درک ساختار و وابستگی‌های آن‌ها
به‌کارگیری روش‌های هوش مصنوعی برای شناسایی مشکلات کیفیت داده و بهبود فرایندهای اعتبارسنجی
طراحی رویه‌های مسئولانه استفاده از هوش مصنوعی با در نظر گرفتن حریم خصوصی، امنیت و سوگیری
شناسایی توهمات هوش مصنوعی و حفظ نظارت انسانی برای بررسی و تأیید خروجی‌های حساس
ادغام راهکارهای هوش مصنوعی در چرخه عمر داده با توجه به ارزش تجاری، قابلیت اطمینان و ریسک‌های اجرایی