Məlumat və intellekt

iGaming ekosistemində telemetriya layihələndirilməsi və hadisələrin toplanması üzrə praktiki təlimat: taksonomiya və sxemlər, müştəri və server instrumentasiyası, OpenTelemetry, identifikatorlar və korrelyasiya, məlumatların sempləşdirilməsi və keyfiyyəti, gizlilik və PII-nin minimuma endirilməsi, nəqliyyat və buferləşdirmə, etibarlılıq və idempotentlik, müşahidə və SLO, dashboard və yol tətbiqi xəritəsi.

iGaming-də real-time siqnalların işlənməsi üçün praktiki memarlıq və nümunələr: mənbələr və hadisələrin taksonomiyası, CEP və stateful-aqreqasiyaları (pəncərə funksiyaları, watermarks, late data), zənginləşdirmə və duplikasiya, antifrod və RG detektorları, onlayn fiçlər və skoring modelləri, çatdırılma zəmanətləri və idempotentlik, miqyaslı və dəyəri, müşahidə və SLO, dashboard, təhlükəsizlik və məxfilik, RACI və təqribən sxemləri və psevdokod ilə yol tətbiqi xəritəsi.

iGaming ekosistemi üçün məlumatların zənginləşdirilməsi üzrə praktiki təlimat: zənginləşdirici siqnalların mənbələri və növləri (FX/geo/ASN/cihazlar, KYC/RG/AML, məzmun və kataloqlar), oflayn və axın paylaynları (lookup, join, UDF/ML) valyuta və taymzon normallaşması, PII gizlilik və minimuma endirilməsi, keyfiyyət və DQ qaydaları, müşahidə və lineage, dəyəri və SLO, memarlıq nümunələri (dimension lookup, feature store, async enrichment), SQL/YAML/psevdokod nümunələri, RACI və tətbiq yol xəritəsi.

iGaming üçün axın və axın analitikasının praktik metodologiyası: memarlıq ingest → şina → emal → xidmət, pəncərə və su markaları, CEP və stateful-aqreqasiya, exactly-once/idempotentlik, sxemlər və kontrakt, real-time vitrinlər və ClickHouse/Pinot/Druid, müşahidə və SLO, gizlilik və regionlaşdırma, cost mühəndisliyi, RACI və yol xəritəsi, SQL/psevdocod nümunələri ilə.

iGaming platforması üçün paket (batch) data emalının praktik təlimatı: ingest → lakehouse → orkestr → vitrinlər, artımlı yükləmələr və CDC, SCD I/II/III, backfill və reprocessing, keyfiyyət nəzarəti (DQ-kimi-kod), məlumatların məxfiliyi və rezidentliyi, qiymət və performans optimizasiyası, müşahidə və SLO, sxemlər/müqavilələr, SQL/YAML nümunələri və tətbiq yol xəritəsi.

iGaming ekosistemi üçün real vaxt analitikası üzrə tam təlimat: biznes halları (AML/RG, əməliyyat SLA, ərzaq personalizasiyası), istinad arxitekturası ingest → şina → stream-emal → real-time vitrinlər, CEP və stateful-aqreqasiyaları, watermarks/late data, online zənginləşdirmə və Feature Store, metrika və SLO, müşahidə və cost mühəndisliyi, gizlilik və rezidentlik, SQL/psevdokod şablonları, RACI və tətbiq yol xəritəsi.

iGaming üçün Stream və Batch analizi üzrə müqayisəli təlimat: Memarlıq (Lambda/Kappa/Lakehouse-Hybrid), pəncərələr və watermarks vs inkrementlər və CDC, CEP/stateful-aqreqasiyaları vs SCD və snapshotlar, gecikmə/tamlıq/dəyər, DC Q və təkrarlanabilirlik, məxfililik və rezidentlik, istifadə nümunələri (AML/RG/SRE/məhsul/hesabat), matris həlləri, SQL/psevdokod nümunələri, yol xəritəsi, RACI və çek vərəqləri.

iGaming-də ML-in tətbiqi üzrə tam təlimat: əsas hallar (LTV/qara, personallaşdırma, antifrod/AML, Responsible Gaming), məlumatlar və fiqurlar, onlayn və oflayn skor, Feature Store, MLOps (təcrübələr, CI/CD/CT, monitorinq və sürüklənmə), oflayn/onlayn metriklər, A/B testləri və causal yanaşmalar, gizlilik və komplayens, servinq arxitekturası (batch/real-time), cost mühəndisliyi, RACI, yol xəritəsi və SQL/psevdokod nümunələri.

iGaming üçün Supervised/Unsupervised-yanaşmalar üzrə müqayisəli-praktik təlimat: əsas hallar (LTV/qara, antifrod/AML, RG, personalizasiya), tapşırıqların və metriklərin seçilməsi, alqoritmlər (təsnifat/reqressiya, klasterləşdirmə/anomaliyalar/ölçünün azalması), semi/self-supervised, active learning, fich və point-in-time hazırlığı, oflayn/onlayn xidmət və drift monitorinqi, gizlilik və komplayens, cost mühəndisliyi, RACI, yol xəritəsi, çek vərəqələri və SQL/psevdokod nümunələri.

iGaming üçün RL (Reinforcement Learning) praktik təlimatı: cases (personalizasiya, bonus optimallaşdırma, oyun tövsiyələri, əməliyyat siyasətləri), quldurlar/kontekstli quldurlar/Slate-RL, offline/batch-RL, təhlükəsiz məhdudiyyətlər (RG/AML/komplayens), mükafat və causal-qiymətləndirmə, simulyatorlar və counterfactual metodları (IPS/DR), MLOps və serving (online/near-real-time), metrika və A/B, cost-mühəndislik, RACI, yol xəritəsi və çek vərəqləri.

iGaming üçün əlamətlərin yaradılması və seçilməsi üçün praktiki təlimat: nöqtə-in-vaxt nizam-intizam, pəncərə və aqreqasiya (R/F/M), kateqoriya kodlaşdırma (TE/WOE), müvəqqəti/qrafik/NLP/geo-fich, anti-leykedj və online/offline koordinasiya, Feature Store və ekvivalentlik testləri, seçim (filter/wrapper/embedded, SHAP/IV/MI), sabitlik və sürüklənmə, cost-mühəndislik (latency/cost per feature), RACI, yol xəritəsi, çek vərəqləri və SQL/nümunələri YAML/psevdocod.

iGaming-də ML modellərinin monitorinq playbook: SLI/SLO və əməliyyat metrikləri, data dreyf/proqnoz nəzarəti (PSI/KL/KS), kalibrləmə (ECE), eşik sabitliyi və genişlənmiş cost, örtük və səhvlər, slice/fairness-analizi, onlayn etiketlər və gecikmiş etiketlər, alertlər və runbook 'i, dashboards (Prometheus/Grafana/OTel), audit/PII/rezidentlik, RACI, yol xəritəsi və proud hazırlıq çek siyahısı.

iGaming-də AI/ML payplaynların layihələndirilməsi və avtomatlaşdırılması üzrə praktiki playbook: orkestrasiya (Airflow/Argo), məlumat konveyerləri və fiç (Feature Store), modellər üçün CT/CI/CD, registrlər və promosyon siyasəti, avtomatik dreyf retrain, testlər ekvivalentlər online/offline, təhlükəsizlik (PII/rezidentlik), RACI, yol xəritəsi, yoxlama vərəqələri və nümunələr (DAG, YAML, psevdokod).

Nümunələrin tanınması üçün tam təlimat: tapşırıqların növləri (təsnifat, klasterləşdirmə, seqmentləşdirmə, ardıcıllıq), məlumatların təqdimatı və fiçlər, klassik və neyron şəbəkə metodları (SVM, ansambllar, CNN/RNN/Transformer, GNN), keyfiyyət metrikası, şərh olunabilirlik, sabitlik və MLO prod tətbiq və monitorinq üçünPS-praktikalar.

KPI və bençmarklar üçün sistem təlimatı: metrik növlər (North Star, nəticə/proses, guardrail), formullar və normalar, hədəf təyinetmə (SMART/OKR), normallaşma və mövsümilik, statistik sabitlik, müqayisəli bazalar (daxili/xarici), dashbordlar, baxış dövrləri və anti-nümunələr (Gog odhart).

Verilənlərin seqmentləşdirilməsi üzrə praktiki təlimat: seqmentlərin məqsədləri və növləri (RFM, kohortlar, davranış, dəyər, risk seqmentləri), metodlar (qaydalar, klasterləşdirmə, faktor/embeddinq, supervayz seqmentləşdirmə), keyfiyyət və sabitlik metrikası, A/B-validasiya, əməliyyat tətbiqi, dreyf və etika monitorinqi

Verilənlərin vizuallaşdırılması üçün praktik təlimat: məqsədlər və auditoriya, qrafik seçimi, kompozisiya və rəng, hekayə və izahlar, dashboard dizaynı, oxunuş metrikası, əlçatanlıq, anti-nümunələr, həmçinin məhsul və istehsal üçün məsləhətlər.

Metriklərin arxitekturası üzrə praktiki təlimat: müəyyən və versiyalaşdırmadan hesablamaya (batch/stream), semantik təbəqə və kataloqa, keyfiyyət nəzarətinə, SLO təravətinə, təhlükəsizliyə və auditora qədər. «Metrik pasport», «mənbə müqaviləsi» şablonları, buraxılış və istismar yoxlama vərəqləri.

Göstəricilər iyerarxiyası üzrə praktik təlimat: Şimal Ulduzunu necə seçmək, onu sürücülər ağacına yerləşdirmək, guardrail metriklərini qoşmaq, təşkilat səviyyələrinə görə hədəfləri kaskadlaşdırmaq (OKR/KPI), semantik təbəqədəki düsturları razılaşdırmaq, SLO təravətini təyin etmək və vahid baxış və inkişaf dövrünü qurmaq.

Korrelyasiya və səbəb-nəticə əlaqələri üzrə praktiki təlimat: korrelyasiya kifayət qədər olduqda, səbəbliliyi necə müəyyən etmək olar (A/B testləri, DAG, back-door/front-door, IV, DiD, RDD, sintetik nəzarət), konfaunderlər, kollayderlər və Simpson paradoksu ilə necə işləmək olar, həmçinin məhsul, marketinq və ML-də kauzal üsulları necə tətbiq etmək olar.

«Signal → Sense → Decide → Act → Learn» sonlu sxemi: siqnalların toplanması və normallaşdırılması, dedup və prioritetləşdirilməsi, səbəblərin yoxlanılması, siyasətin seçilməsi (qaydalar/modellər/quldurlar), hərəkətlərin orkestrasiyası, guardrails və histerezis, effektin ölçülməsi və rəylərin bağlanması. Artefaktların şablonları, keyfiyyət metrikası və yoxlama vərəqləri.

Praktik KPI proqnozlaşdırma təlimatı: tapşırıqların qoyulması, məlumatların hazırlanması, dekompozisiya və reqressorlar (bayramlar, promo), modellərin seçilməsi (ARIMA/ETS/Prophet, GBM/NN, iyerarxik və ehtimal), keyfiyyət metrikası və backtesting, ssenari modelləşdirmə, intervalların kalibrasiyası, MLOps prosesləri, monitorinq və hovernans.

Risklərin modelləşdirilməsi üzrə praktiki təlimat: təhdidlər və KRI xəritəsi, tezlik və ağırlıq modelləri (Poisson/NegBin × Lognormal/Pareto), kompaund prosesləri və LDA, EVT (GEV/GPD) və «qalın quyruqlar», korrelyasiya və kopullar, stress testləri və ssenarilər, Bayes və Monte Carlo, VaR/CVaR, limitlər və RAROC, hovernans modelləri, drift və runibook monitorinqi.

Konversiya analitikası üzrə praktik təlimat: necə düzgün huni və əmsalları saymaq, «düzgün məxrəcləri» və vaxt pəncərələrini təyin etmək, botlar və dublları istisna etmək, koqortlar və seqmentlər qurmaq, LTV/CAC/ROMI ilə konversiyanı əlaqələndirmək, təcrübələr aparmaq və tipik tələlərdən qaçınmaq. Pasport şablonları metrik, psevdo-SQL və çek vərəqləri.

Tövsiyə sistemlərinin qurulması üzrə praktiki təlimat: məlumatlar və işarə məkanı, memarlıq (candidate recall → ranking → policy-aware re-rank), modellər (content-based, əməkdaşlıq filtrasiyası, faktorizasiya/embeddinq, LTR/neyron şəbəkələr, sessiya, kontekstli quldurlar və RL), məqsəd və məhdudiyyətlər (dəyər, diversifikasiya, fairness, RG/komplayens), oflayn/online metriklər, A/B və kauzal qiymətləndirmə, MLOps/müşahidə, anti-nümunələr və yoxlama vərəqləri.

Oyunçuların profilləşdirilməsi üzrə praktiki təlimat: məqsədlər və tətbiq sahələri (UX, personallaşdırma, risk/komplayens), məlumat mənbələri və şəxsiyyətlər, əlamətlər və davranış nümunələri (RFM, sessiyalar, məzmun), seqmentləşdirmə üsulları (qaydalar, klasterlər, embeddinq, meyillər, uplift), profil pasportları və decision tables, məxfilik/etika/RG, monitorinq və sürüklənmə, MLOps-əməliyyat. Psevdo-SQL və artefakt şablonları.

Davranış siqnalları ilə işləmək üçün praktik təlimat: yığmaq (sessiyalar, kliklər, kliplər, dwell-time, trayektoriyalar), normallaşdırmaq və təmizləmək (idempotentlik, antibot, PIT), əlamətlərə çevirmək (pəncərələr 5m/1h/24h, ardıcıllıq, qraflar), keyfiyyəti ölçmək (etibarlılıq, diqqət, niyyət), gizliliyi qorumaq və məhsullarda, analitikada və ML-də təhlükəsiz istifadə etmək.

«Data & Intelligence» bölməsində Data Lineage qurmaq üçün praktik təlimat: səviyyələr (biznes, tex, sütun), mənbələrdən ML modellərinə qədər end-to-end linedge, hadisələr və müqavilələr, sözlük və metadata, qrafın vizuallaşdırılması, impakt-analiz, SLO/SLI təzəliyi və keyfiyyətləri, iGaming üçün ssenarilər (KYC/AML, oyun turları, ödənişlər, Responsible Gaming), artefakt şablonları və tətbiq yol xəritəsi.

«Data & Intelligence» bölməsində məlumatların etikası üzrə praktiki təlimat: prinsiplər (faydalar, zərər verməmək, ədalət, muxtariyyət, məsuliyyət), oyunçular və tənzimləyicilər üçün şəffaflıq, manipulyasiya, razılıq və məlumatların minimuma endirilməsi olmadan dürüst personallaşdırma və marketinq, həssas qruplarla iş, ML-nin izahı (model kartları, data statements), ədalət metrikası, siyasət şablonları və tətbiq üçün çek vərəqləri

«Data & Intelligence» bölməsində tokenizasiya ilə bağlı praktiki təlimat: tokenlər nədir və şifrələmədən nə ilə fərqlənir, variantlar (vault-based, vaultless/FPE), detokenizasiya sxemi, rotasiya və açar həyat dövrü, KYC/AML, ödənişlər və qeydlər, giriş siyasəti və audit, performans və uğursuzluq, metrika və yol xəritəsi tətbiq. Artefakt şablonları, RACI və anti-nümunələri ilə.

«Data & Intellekt» bölməsində məlumatların qorunması üzrə tam təlimat: təhdidlər modeli, tranzit və saxlama şifrələmə (TLS/mTLS, AES-GCM, ChaCha20-Poly1305, TDE, FLE/AEAD), açar idarəetmə (KMS/HSM, rotasiya, split-key, envelope), gizli idarəetmə, İmza və bütövlük (HMAC/ECDSA), tokenizasiya və maskalanma, DLP və log-sanitizinq, ehtiyat və DR, giriş və audit (RBAC/ABAC, JIT), uyğunluq və məxfilik, SLO metrikası, çek vərəqləri, RACS I və tətbiq yol xəritəsi. iGaming cases diqqət: KYC/AML, ödənişlər, oyun hadisələri, Responsible Gaming.

«Data & Intelligence» bölməsində audit və versiyası üzrə praktik təlimat: audit jurnalları (kim/nə/nə/nə vaxt/niyə), bütövlük və imza nəzarəti, dəyişiklik siyasəti (sxemlər və vitrinlər üçün SEMVER), vaxt-səyahət və şəkillər (snapshots), SCD/CDF, sxemlərin müqavilə təkamülü, versioned feature store və ML modelləri, rollback/backfill prosedurları, RACI, SLO metrikası, çek vərəqləri və yol xəritəsi. iGaming üçün nümunələr: GGR düzəlişləri, provayder fidlərinin retro korreksiyaları, KYC/AML və RG hesabatları.

DataOps-un «Data & Intellect» bölməsində praktiki təlimatı: mənbədən dashboard/ML-ə qədər dəyər axını, müqavilə yönümlü inkişaf, məlumat üçün CI/CD, test (DQ/sxemlər/reqress), orkestr və müşahidə, insidentlərin idarə edilməsi, kataloqlar və cizgi, ətraf mühitin idarə edilməsi, buraxılışlar (blue-green/canary), təhlükəsizlik və giriş, SLO metrikləri, artefakt şablonları, yoxlama vərəqləri və yol xəritəsi. iGaming üçün nümunələrlə (KYC/AML, ödənişlər, oyun tədbirləri, RG, marketinq).

«Data & Intelligence» bölməsində NLP-nin tam təlimatı: mətnlərin toplanması və normallaşdırılması, çoxtərəflilik və jarq, təmizləmə və PII redaktə, tokenizasiya/lemmatizasiya/morfologiya, vektor təsəvvürləri və embeddinqlər, tematik modelləşdirmə və təsnifat, mahiyyətlərin/münasibətlərin çıxarılması, axtarış (VM25 + vektor, RAG), cəmləşmə, Q&A və chatbotlar, moderasiya/toksiklik, OCR/ASR → mətn, keyfiyyət metrikası və MLOps, gizlilik/DSAR/etika, paypline şablonları və yol xəritəsi. iGaming-ə vurğu ilə: sapport və söhbətlər, App Store/Google Play rəyləri, bonus qaydaları, RG/AML riskləri, provayder xəbərləri və ödəniş şərtləri.

«Data & Intellekt» bölməsində Kompüter Vision tətbiqinə dair praktiki təlimat: KYC/OCR və liveness, antifrod (botlar/multiakkaunt), banner/video moderasiyası, UI/QA nəzarəti, axın analitikası (eSports/streamers), məsuliyyətli reklam (RG), marka qorunması, A/B yaradıcılığı, sintetik məlumatların yaradılması, keyfiyyət metrikası, gizlilik/biometriya/DSAR, memarlıq (on-device/edge/bulud, TEE), MLOps, SLO və yol xəritəsi. Multibrend və multi-hüquqi platformalara vurğu ilə.

«Data & Intelligence» bölməsində multimodal modellər üzrə tam təlimat: iGaming (KYC/liveness, kreativ moderasiya, axın analizi, RG/antifrod, dəstək), memarlıq (CLIP-oxşarlar, Encoder-Decoder, Perceiver, LLM orkestrator kimi), məlumatlar və nişanlar (modalların sinxronizasiyası, sintetika, PII-redaktə), bərabərləşdirmə (contrastive, ITC/ITM, instruction-tuning), gizlilik/biometriya/DSAR, metriklər və bençmarklar, MLOps (registry, canary, drift), cost/latency (kvantizasiya, cache, routing), API və SLO şablonları, çek vərəqləri və yol xəritəsi.

«Data & Intelligence» bölməsində praktiki klasterləşdirmə təlimatı: müəllimsiz vəzifələr və dəyər, əlamətlərin hazırlanması (davranış, ödənişlər, oyunlar, cihazlar), alqoritmlərin seçilməsi (k-means/mini-batch, GMM, DBSCAN/HDBSCAN, spektral, iyerarxik, SOM, qarışıq tiplər), keyfiyyət metrikləri (silhouette, Davies-Bouldin, stability), izahlılıq və klaster profilləri, onlayn yeniləmələr və sürüklənmə, gizlilik (k-anonimlik, tokenizasiya), CRM/personalizasiya/RG/antifrod inteqrasiyası, paypline şablonları, RACI, yol xəritəsi və anti-pattern.

«Data & Intelligence» bölməsində ölçünün azaldılması üçün praktik təlimat: nə vaxt və nə üçün tətbiq olunmalı, faktorların qurulmasından nümunə fərqi, metodlar (PCA/SVD, NMF/FA, t-SNE, UMAP, avtoenkoderlər/variac., embeddinq), paylaynlar (skeylinq, PII maskaları, time-travel), metriklər (izahlı dispersiya, trust/continuity, kNN-preservation), onlayn yeniləmələr və sürüklənmə, klasterlərin/anormalliklərin vizuallaşdırılması, məxfilik və k-anonimlik, klasterləşdirmə/tövsiyə/ilə inteqrasiya antifrod, YAML şablonları və anti-nümunələr.

«Data & Intelligence» bölməsi üçün tam təlimat: sxemlərin dizayn prinsipləri (cədvəllər, hadisələr, fiqurlar), notasiya (Avro/Protobuf/JSON Schema/DDL), uyğunluq (backward/forward/full), sxemlərin müqavilələri və reyestrləri, versiyalar və miqrasiyalar (blue-green/dual write/shadow-reads/backfill), vitrinlərin təkamülü və Feature Store (SCD, semantik versiyalar), referanslar/enum/lokallar, multibrand/multiyurisdiksiyalar və PII, uyğunluq testləri və linterlər, anti-nümunələr, RACI və yol xəritəsi. iGaming üçün nümunələr: ödənişlər/PSP, oyun turları, bonuslar, RG/AML.

«Data & Intelligence» bölməsində indeksləşdirmə üzrə praktiki təlimat: indekslərin növləri (B-tree/Bitmap/Hash/BRIN/GiST/GIN/tərs/vektor), partizanlaşdırma və çeşidləmə (cluster keys, Z-order, order by), data skipping (min -max, bloom), materiallaşdırılmış təsəvvürlər, seqmentlərin proyeksiyaları/klasterləşdirilməsi, nəticələr cache, statistika və optimallaşdırıcı, «kiçik faylların» kompaksiyası, göllərdə Iceberg/Delta/Hudi indeksləri, JSON/yarı strukturlu sahələr, SCD nümunələri, monitorinq və RACI. iGaming nümunələri: ödənişlər/PSP, oyun turları, RG/AML və antifrod.

Adaptiv daşbordların dizaynı və tətbiqi üçün tam təlimat: rollar və kontekstlər, personalizasiya, cihaz və kanala reaksiya, əlçatanlıq, multitenantlıq, təhlükəsizlik, performans, eksperimentlər və uğur metrikası.

Big Data-dan biznes insaytlarının çıxarılması üçün praktiki təlimat: memarlıq və paylaynlar, analiz metodları (təsvir/diaqnostik/proqnoz/reçete analitikası), təcrübələr və səbəblilik, məlumatların keyfiyyəti və təhlükəsizliyi, MLOps və əməliyyat dəstəyi, uğur metrikası və monetizasiya.

Qərar dövrlərinin dizaynı, ölçülməsi və optimallaşdırılması üzrə tam təlimat: sual qoyulması və məlumatların çıxarılmasından tutmuş eksperimentlər, avtomatlaşdırma və əməliyyat hesabatlarına qədər. Frameworks (OODA/PDCA/DIKW), rollar və hüquqlar, sürət/keyfiyyət metrikləri, məlumat və alətlər arxitekturası, anti-nümunələr, yol xəritəsi və yoxlama vərəqləri.

Verilənlər axınının prioritetləşdirilməsi üzrə praktik təlimat (batch/stream): biznes iyerarxiyası və SLO, xidmət sinifləri (QoS), çoxhədlilik, planlaşdırıcılar və növbələr, backpressure və limitlər, cost-aware strategiyaları, antipatternlər, tətbiq yol xəritəsi və istehsal üçün çek vərəqləri.

Analitika üçün praktiki məlumat sıxılma təlimatı: sütun formatları (Parquet/ORC), kodeklər (ZSTD/Snappy/LZ4), enkodinqlər (RLE/Dictionary/Delta/Frame-Reference/Gorilla/XOR), vaxt sıraları və log sıxılması, shketch strukturu (HLL/TDigest), lossy/lossless kompromislər, dəyər və SLO təsiri, şifrələmə və komplayens, kompakşn və saxlama siyasəti, test və anti-pattern.

ML/LLM sistemlərinin auditi üzrə praktiki təlimat: məqsədlər və çərçivələr, risk yönümlü metodologiya, sənədləşdirmə və sübut, məlumatların və modellərin qiymətləndirilməsi (keyfiyyət, ədalət, məxfilik, təhlükəsizlik, sabitlik), red teaming, onlayn monitorinq və insident-menecment, normativlərə uyğunluq, yoxlama vərəqələri və proses kimi auditin tətbiqi üçün yol xəritəsi.

Tam adaptiv təlim təlimi (continual/online/active/fine-tuning): drift növləri, yenidən təlim tetikleyiciləri, yeniləmə strategiyaları (batch/stream/partial/PEFT), personalizasiya və çoxsegmentlilik, unudulma nəzarəti, təhlükəsiz eşiklər və qoruyucular, MLOps-kontur (version, geri, monitorinq), məxfiliyi və dəyəri.

Bütün dövrədə məlumatların bütövlüyünü təmin etmək üçün praktiki təlimat: bütövlük növləri (mahiyyət, istinad, domen, biznes qaydaları), müqavilələr və sxemlər, tranzaksiya zəmanətləri (ACID/təcrid), paylanmış sistemlər (idempotentlik, dedup, hadisələrin qaydası), DQ validasiya və testləri, audit və lineedge, təhlükəsizlik və gizlilik, yol xəritəsi və çek vərəqələri.

Real-time insaytların təşkili üçün praktiki təlimat: memarlıq (ingest → emal → fici → vitrinlər → çatdırılma), pəncərələr və watermarks, late/out-of-order, vəziyyət və məna baxımından exactly-once, anomaliyalar və səbəblər, onlayn təcrübələr, SLO/müşahidə, cost-aware strategiyaları, təhlükəsizlik və məxfilik Çek vərəqləri, anti-nümunələr və siyasətçi şablonları ilə.

iGaming-də verilənlər iqtisadiyyatı üzrə praktik təlimat: dəyər və xəritə (toplama → saxlama → emal → modellər → fəaliyyət), vahid iqtisadiyyat (GGR, ARPPU, LTV, CAC, saxlama), effektin ölçülməsi (uplift/inklement), verilənlər üçün FinOps, investisiya prioritetləşdirilməsi (real-time vs batch), P&L hissəsi kimi uyğunluq və məxfilik, məlumatların monetizasiyası (B2C/B2B/partners), çek vərəqləri və siyasət şablonları.

AI vizualizasiyanın tətbiqi üçün təlimat: qrafiklərin qrammatikası və siyahıların seçimi, NL → Viz (vizual olaraq natural dil), daşbordların avtogenerasiyası, anomaliyaların və səbəblərin izahı, hekayələr və hekayələr, metadata RAG, keyfiyyət və etimad nəzarəti, əlçatanlıq və məxfilik, SLO/qiymət, anti-pattern, yol xəritəsi və çek vərəqləri.