دوره آموزشی نسخه‌بندی داده، ردیابی تبار داده (Data Lineage)، و پایش کیفیت برای هوش مصنوعی

در دنیای هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML)، مدیریت نسخه‌های داده‌ها یکی از مهم‌ترین چالش‌ها و ضرورت‌ها برای حفظ کیفیت و دقت مدل‌هاست. در این دوره کاربردی و تخصصی، مدرس جَنانی راوی (Janani Ravi) شما را با مفاهیم کلیدی مانند اسنپ‌شات‌ (snapshots)، شاخه‌بندی (branching)، ردگیری‌ (lineage) و روش‌های مؤثر برای مدیریت نسخه‌های داده آشنا می‌کند.

همچنین با ابزار DVC (Data Version Control) یاد می‌گیرید که چگونه با Git یکپارچه‌سازی کنید، فایل‌ها را ردیابی کرده و نسخه‌های داده را به‌صورت کارآمد مدیریت کنید. در ادامه، نگاهی به Microsoft Fabric خواهید داشت تا با شیوه‌های دنبال‌کردن نسب‌نامه داده‌ها (data lineage) آشنا شوید. این دوره حتی مشکلات رایج مانند از دست رفتن داده، تغییر ساختار، بایاس، و کیفیت مدل را نیز پوشش می‌دهد.

اگر شما یک مهندس داده، دانشمند داده یا فعال حوزه مدیریت داده‌ها هستید، این دوره مهارت‌هایی حیاتی برای حفظ یکپارچگی و عملکرد مدل‌ها در طول چرخه عمر پروژه‌هایتان به شما می‌دهد.

✅ اهداف یادگیری
درک اهمیت نسخه‌بندی داده‌ها در پروژه‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
کار با ابزار DVC برای ردیابی و مدیریت نسخه‌های داده با Git
آشنایی با مفهوم lineage (نسب‌نامه داده) و کاربرد آن در Microsoft Fabric
شناسایی و مدیریت چالش‌هایی مثل بایاس، افت کیفیت داده، تغییر ساختار و از بین رفتن اطلاعات
ردگیری متریک‌های مهم برای ارزیابی کیفیت داده و عملکرد مدل
به‌کارگیری تکنیک‌ها و اصول حرفه‌ای برای کنترل کیفیت داده‌ها و مدل‌ها در پروژه‌های ML و AI