داده ها و هوش

راهنمای عملی برای طراحی تله متری و جمع آوری رویداد در اکوسیستم iGaming: طبقه بندی و طرح بندی، ابزار مشتری و سرور، OpenTelemetry، شناسه ها و همبستگی، نمونه گیری داده ها و کیفیت، حفظ حریم خصوصی PII و به حداقل رساندن، حمل و نقل و بافر، قابلیت اطمینان و توانایی، قابلیت مشاهده و SLO، داشبورد و نقشه راه پیاده سازی.

معماری عملی و الگوهای پردازش سیگنال در زمان واقعی در iGaming: منابع و طبقه بندی رویدادها، CEP و جمع آوری های stateful (توابع پنجره، علامت های سفید، داده های دیررس)، غنی سازی و deduplication، آشکارسازهای ضد تقلب و RG، ویژگی های آنلاین و مدل های امتیاز دهی، ضمانت تحویل و بی نظمی، مقیاس بندی و هزینه، مشاهده پذیری و SLO، داشبورد، امنیت و حریم خصوصی، RACI و نقشه راه پیاده سازی با طرح های نمونه و شبه کد.

راهنمای عملی برای غنی سازی داده ها برای اکوسیستم iGaming: منابع و انواع سیگنال های غنی سازی (FX/geo/ASN/دستگاه ها، KYC/RG/AML، محتوا و دایرکتوری ها)، خطوط لوله آفلاین و جریان (مراجعه، پیوستن، ویژگی های UDF/ML)، ارز عادی سازی و منطقه زمانی، حفظ حریم خصوصی PII و به حداقل رساندن، کیفیت و قوانین DQ، قابل مشاهده بودن و اصل و نسب، هزینه و SLL O، الگوهای معماری (جستجوی ابعاد، فروشگاه ویژگی، غنی سازی async)، نمونه های SQL/YAML/pseudocode، RACI و نقشه راه پیاده سازی.

روش عملی برای ساخت جریان و تجزیه و تحلیل جریان برای iGaming: مصرف → shina → obrabotka → خدمت معماری، پنجره ها و علامت ها، CEP و جمع آوری stateful، دقیقا یک بار/idempotency، طرح ها و قرارداد، ویترین زمان واقعی و ClickHouse/Pinot/Druid، مشاهده و SLO، حریم خصوصی و منطقه ای، هزینه مهندسی، RACI و نقشه راه، با نمونه های SQL/pseudocode.

یک راهنمای عملی برای پردازش داده های دسته ای برای پلت فرم iGaming: ingest → lakehouse → orkestratsiya → معماری vitriny، بارگیری های افزایشی و CDC، SCD I/II/III، پر کردن و پردازش مجدد، کنترل کیفیت (DQ-as-code)، حفظ حریم خصوصی و اقامت داده ها، بهینه سازی هزینه و عملکرد، قابلیت مشاهده و SLO، طرح ها/قراردادها، نمونه SQL/YAML و پیاده سازی نقشه راه.

راهنمای کامل برای تجزیه و تحلیل در زمان واقعی برای اکوسیستم iGaming: موارد کسب و کار (AML/RG، SLA های عملیاتی، شخصی سازی محصول)، مصرف → shina → معماری مرجع جریان - obrabotka → ویترین در زمان واقعی، CEP و جمع آوری stateful، علامت ها/داده های دیرهنگام، غنی سازی آنلاین و فروشگاه ویژگی، معیارها و SLO، قابلیت مشاهده و مهندسی هزینه، حفظ حریم خصوصی و اقامت، قالب های SQL/pseudocode، RACI و نقشه راه پیاده سازی.

راهنمای مقایسه تجزیه و تحلیل جریان برای iGaming: معماری (Lambda/Kappa/Lakehouse-Hybrid)، ویندوز و علامت ها در مقابل افزایش و CDC، CEP/stateful-aggregations در مقابل SCD و Snapshots، Latency/Completeness/Cost، DQ و تکرارپذیری، حریم خصوصی و اقامت، الگوهای استفاده (AML/RG/SRE/product/reporting)، ماتریس های راه حل، نمونه های SQL/pseudocode، نقشه راه، RACI و چک لیست ها.

راهنمای کامل ML در iGaming: موارد کلیدی (LTV/black، شخصی سازی، ضد تقلب/AML، بازی مسئول)، داده ها و ویژگی ها، امتیاز دهی آنلاین و آفلاین، فروشگاه ویژگی، MLOps (آزمایش ها، CI/CD/CT، نظارت و رانش)، معیارهای آفلاین/آنلاین، تست های A/B و رویکردهای علی، حریم خصوصی و انطباق، معماری گشت و گذار (دسته ای/زمان واقعی)، مهندسی هزینه، RACI، نقشه راه و نمونه های SQL/pseudocode.

یک راهنمای مقایسه ای و عملی برای رویکردهای نظارت شده/بدون نظارت برای iGaming: موارد کلیدی (LTV/سیاه و سفید، ضد تقلب/AML، RG، شخصی سازی)، انتخاب وظیفه و متریک، الگوریتم (طبقه بندی/رگرسیون، خوشه بندی/ناهنجاری/کاهش ابعاد)، نیمه/خود نظارت، یادگیری فعال، آماده سازی ویژگی و نقطه در زمان، گشت و گذار آفلاین/آنلاین و نظارت بر رانش، حفظ حریم خصوصی و انطباق، مهندسی هزینه، RACI، نقشه راه، چک لیست ها و نمونه های SQL/pseudocode.

راهنمای تمرین RL (یادگیری تجدید) برای iGaming: موارد (شخصی سازی، بهینه سازی پاداش، توصیه های بازی، سیاست های عملیاتی)، راهزنان/باندهای متنی/Slate-RL، آفلاین/Batch-RL، محدودیت های ایمن (RG/AML/Compliance)، پاداش ها و علیت - ارزیابی، شبیه سازی و روش های خلاف واقع (IPS/DR)، MLOps و خدمت (آنلاین/نزدیک به زمان واقعی)، معیارها و A/B، مهندسی هزینه، RACI، نقشه راه و چک لیست.

یک راهنمای عملی برای ایجاد ویژگی و انتخاب برای iGaming: نظم و انضباط در زمان، پنجره ها و جمع آوری (R/F/M)، رمزگذاری های قطعی (TE/WOE)، زمانی/گراف/NLP/ویژگی های جغرافیایی، ضد سرطان خون و آشتی آنلاین/آفلاین، فروشگاه ویژگی و آزمون معادل، انتخاب (فیلتر/بسته بندی/جاسازی شده، SHE AP/IV/MI)، ثبات و رانش، مهندسی هزینه (تاخیر/هزینه هر ویژگی)، RACI، نقشه راه، چک لیست ها و نمونه های SQL/YAML/pseudocode.

ML مدل نظارت playbook در iGaming: SLI/SLO و معیارهای عملیاتی، کنترل رانش داده ها/پیش بینی (PSI/KL/KS)، کالیبراسیون (ECE)، ثبات آستانه و هزینه مورد انتظار، پوشش و خطاها، تجزیه و تحلیل تکه/انصاف، برچسب های آنلاین و برچسب های تاخیر، هشدار و runbook 'و، داشبورد (Prometheus/Grafana/OS Tel)، حسابرسی/PII/اقامت، RACI، نقشه راه و چک لیست آمادگی تولید.

Playbook عملی در طراحی خط لوله AI/ML و اتوماسیون در iGaming: ارکستراسیون (جریان هوا/آرگو)، خطوط لوله داده ها و ویژگی (فروشگاه ویژگی)، CT/CI/CD برای مدل ها، ثبت ها و سیاست های ارتقاء، بازآموزی خودکار با رانش، تست های هم ارزی آنلاین/آفلاین، امنیت (PII/اقامت)، RACI، نقشه راه، چک لیست ها و نمونه ها (DAG، YAML، شبه کد).

راهنمای کامل برای تشخیص الگو: انواع وظیفه (طبقه بندی، خوشه بندی، تقسیم بندی، توالی)، نمایش داده ها و ویژگی ها، روش های شبکه کلاسیک و عصبی (SVM، گروه ها، CNN/RNN/ترانسفورماتور، GNN)، معیارهای کیفیت، تفسیر پذیری، استحکام و شیوه های MLOps برای پیاده سازی و نظارت در پروده.

راهنمای سیستم برای KPI ها و معیارها: انواع معیارها (ستاره شمالی، نتیجه/فرآیند، گارد محافظ)، فرمول ها و هنجارها، تنظیم هدف (SMART/OKR)، عادی سازی و فصلی بودن، ثبات آماری، پایگاه های مقایسه ای (داخلی/خارجی)، داشبورد، چرخه بررسی و ضد الگوها (Goodhart).

یک راهنمای عملی برای تقسیم بندی داده ها: اهداف و انواع بخش (RFM، گروه ها، رفتار، ارزش، بخش های ریسک)، روش ها (قوانین، خوشه بندی، فاکتور/تعبیه، نظارت بر تقسیم بندی)، معیارهای کیفیت و ثبات، اعتبار سنجی A/B، اجرای عملیاتی، نظارت بر رانش و اخلاق.

یک راهنمای عملی برای تجسم داده ها: اهداف و مخاطبان، انتخاب نمودار، ترکیب و رنگ، داستان سرایی و حاشیه نویسی، طراحی داشبورد، معیارهای خوانایی، دسترسی، ضد الگوهای، و راهنمایی های محصول و تولید.

یک راهنمای عملی برای معماری معیارها: از تعریف و نسخه بندی تا محاسبه (دسته/جریان)، لایه معنایی و کاتالوگ، کنترل کیفیت، طراوت SLO، امنیت و حسابرس ردیابی. قالب «معیارهای گذرنامه»، «قرارداد منبع»، چک لیست انتشار و عملیات.

یک راهنمای عملی برای سلسله مراتب شاخص ها: نحوه انتخاب ستاره شمالی، تجزیه آن به یک درخت راننده، متصل کردن معیارهای guardrail، اهداف آبشار توسط سطوح سازمان (OKR/KPI)، توافق بر فرمول ها در لایه معنایی، تنظیم SLO طراوت و ایجاد یک چرخه واحد از معیارهای بررسی و توسعه.

یک راهنمای عملی برای همبستگی و علیت: هنگامی که همبستگی کافی است، چگونگی شناسایی علیت (تست A/B، DAG، پشت درب/درب جلو، IV، DiD، RDD، کنترل مصنوعی)، نحوه کار با confounders، برخورد کنندگان و پارادوکس سیمپسون، و نحوه اعمال روش های علی در بازاریابی محصول و ML.

طرح سیگنال به نهایی «Signal → Sense → Decide → Act → Learn»: جمع آوری و عادی سازی سیگنال، تقسیم بندی و اولویت بندی، بررسی علیت، انتخاب سیاست (قوانین/مدل ها/راهزنان)، ارکستراسیون اقدامات، گاردریل ها و هیسترزیس، اندازه گیری اثر و بسته شدن بازخورد. قالب های مصنوعی، معیارهای کیفیت و چک لیست ها.

راهنمای عملی برای پیش بینی KPI: تنظیم وظیفه، آماده سازی داده ها، تجزیه و regressors (تعطیلات، تبلیغی)، انتخاب مدل (ARIMA/ETS/پیامبر، GBM/NN، سلسله مراتبی و احتمالاتی)، معیارهای کیفیت و backtesting، مدل سازی سناریو، کالیبراسیون فاصله، فرآیندهای MLOps، نظارت و فرمانداری.

راهنمای عملی برای مدل سازی ریسک: نقشه تهدید و KRI، مدل های شدت فرکانس (پواسون/NegBin × Lognormal/Pareto)، فرآیندهای ترکیبی و LDA، EVT (GEV/GPD) و دم ضخیم، همبستگی و Copules، تست استرس و سناریوها، بیت و مونت کارلو، VaR/CVaR، محدودیت ها و RAROC، فرمانداری مدل، نظارت بر رانش و runibooks.

یک راهنمای عملی برای تجزیه و تحلیل تبدیل: چگونه به درستی خواندن قیف و ضرایب، تنظیم «مخرج صحیح» و پنجره های زمان، حذف رباتها و تکراری، ایجاد گروه ها و بخش ها، ارتباط تبدیل با LTV/CAC/ROMI، انجام آزمایشات و اجتناب از تله های معمولی. قالب برای معیارهای گذرنامه، شبه SQL و چک لیست.

راهنمای عملی برای ساختن سیستم های توصیه: فضای داده ها و ویژگی ها، معماری (فراخوان نامزد → رتبه بندی → رتبه بندی مجدد سیاست آگاه)، مدل ها (مبتنی بر محتوا، فیلتر کردن مشارکتی، فاکتورگیری/تعبیه، LTR/شبکه های عصبی، جلسه، راهزنان متنی و RL)، اهداف و محدودیت ها (ارزش، تنوع، انصاف، RG/انطباق)، معیارهای آفلاین/آنلاین، A/B و ارزیابی علی، MLOps/مشاهده، ضد الگوهای و چک لیست.

راهنمای عملی برای پروفایل بازیکن: اهداف و برنامه های کاربردی (UX، شخصی سازی، ریسک/انطباق)، منابع داده ها و هویت ها، صفات و الگوهای رفتاری (RFM، جلسات، محتوا)، تکنیک های تقسیم بندی (قوانین، خوشه ها، جاسازی ها، تمایلات، ارتقاء)، گذرنامه های نمایه و جداول تصمیم گیری، حریم خصوصی/اخلاق/RG، نظارت و رانش، عملیات MLOps. الگوهای شبه SQL و مصنوعی.

راهنمای عملی برای کار با سیگنال های رفتاری: چه چیزی برای جمع آوری (جلسات، کلیک ها، پیمایش، زمان توقف، مسیرها)، نحوه عادی سازی و تمیز کردن (idempotency، ضد رباتها، PIT)، تبدیل به علائم (پنجره 5m/1h/24h، توالی، ستون)، اندازه گیری کیفیت (اعتبار، توجه، قصد)، حفاظت از حریم خصوصی و با خیال راحت در محصولات، تجزیه و تحلیل و ML استفاده کنید.

راهنمای عملی برای ساختن Data Lineage در بخش «Data and Intelligence»: سطوح (کسب و کار، فنی، ستون)، خط پایان به پایان از منابع به مدل های ML، رویدادها و قراردادها، واژه نامه و ابرداده، تجسم نمودار، تجزیه و تحلیل تاثیر، طراوت و کیفیت SLO/SLI، اسکریپت برای iGaming (KYC/AML، دور بازی، پرداخت, بازی مسئولانه), قالب مصنوع, و یک نقشه راه پیاده سازی.

یک راهنمای عملی برای اخلاق داده ها در بخش داده ها و اطلاعات: اصول (سود، عدم آسیب، انصاف، استقلال، مسئولیت)، شفافیت برای بازیکنان و تنظیم کننده ها، شخصی سازی صادقانه و بازاریابی بدون دستکاری، رضایت و به حداقل رساندن داده ها، کار با گروه های آسیب پذیر، توضیح ML (کارت های مدل، اظهارات داده ها)، معیارهای انصاف، قالب های سیاست و چک لیست ها برای پیاده سازی.

نشانه گذاری داده ها و اطلاعات چگونه راهنمایی کنیم: توکن ها چه هستند و چگونه از رمزگذاری متفاوت هستند، گزینه ها (vault-based، vaultless/FPE)، طرح های Detokenization، چرخش و چرخه عمر کلید، ادغام با KYC/AML، پرداخت ها و گزارش ها، سیاست دسترسی و حسابرسی، عملکرد و انعطاف پذیری، معیارها و پیاده سازی نقشه راه. با الگوهای مصنوعی، RACI و ضد الگوهای.

راهنمای کامل حفاظت از داده ها در داده ها و اطلاعات: مدل تهدید، رمزگذاری حمل و نقل و ذخیره سازی (TLS/mTLS، AES-GCM، ChaCha20-Poly1305، TDE، FLE/AEAD)، مدیریت کلید (KMS/HSM، چرخش، تقسیم کلید، پاکت)، مدیریت مخفی، امضا و یکپارچگی (HMM AC/ECDSA)، نشانه گذاری و ماسک کردن، DLP و پاکسازی ورود به سیستم، پشتیبان گیری و DR، دسترسی و حسابرسی (RBAC/ABAC، JIT)، انطباق و حفظ حریم خصوصی، معیارهای SLO، چک لیست ها، RACI و نقشه راه پیاده سازی. تمرکز بر موارد iGaming: KYC/AML، پرداخت، رویدادهای بازی، بازی مسئول.

ممیزی و نسخه راهنمای عمل در داده ها و اطلاعات: سیاهههای مربوط به ممیزی (چه کسی/چه/چه زمانی/چرا)، یکپارچگی و امضا کنترل، سیاست تغییر (SEMVER برای طرح ها و storefronts)، زمان سفر و عکس های فوری، SCD/CDF، تکامل قرارداد از طرح، نسخه فروشگاه ویژگی و مدل های ML، روش برگشت/backfill، RACI، SLF معیارهای O، چک لیست ها و نقشه راه. نمونه هایی برای iGaming: ویرایش های GGR، اصلاح خوراک ارائه دهنده یکپارچهسازی با سیستمعامل، گزارش KYC/AML و RG.

DataOps راهنمای عمل در داده ها و اطلاعات: منبع به داشبورد/ML جریان ارزش، قرارداد گرا توسعه، CI/CD برای داده ها، تست (DQ/طرح/رگرسیون)، ارکستراسیون و مشاهده، مدیریت حادثه، کاتالوگ ها و خطوط، مدیریت محیط زیست، انتشار (آبی سبز/قناری)، امنیت و دسترسی، معیارهای SLO، الگوهای مصنوعی، چک لیست ها و نقشه راه. با نمونه هایی برای iGaming (KYC/AML، پرداخت، رویدادهای بازی، RG، بازاریابی).

راهنمای کامل NLP به داده ها و اطلاعات: جمع آوری متن و نرمال سازی، چند زبانه و عامیانه، تصفیه و تجدید نظر PII، نشانه گذاری/Lemmatization/مورفولوژی، نمایش بردار و تعبیه، مدل سازی و طبقه بندی موضوعی، استخراج موجودیت/رابطه، جستجو (BM25 + بردار، RAG)، خلاصه, پرسش و پاسخ و chatbots, اعتدال/سمیت, OCR/ASR → tekst, معیارهای کیفیت و MLOps, حریم خصوصی/DSAR/اخلاق, قالب خط لوله و نقشه راه. با تمرکز بر iGaming: پشتیبانی و چت، بررسی App Store/Google Play، قوانین پاداش، خطرات RG/AML، اخبار ارائه دهنده و شرایط پرداخت.

چشم انداز کامپیوتر راهنمای عمل در داده ها و اطلاعات: KYC/OCR و زنده بودن, ضد تقلب (رباتها/چند حساب), بنر/تعدیل ویدئو, UI/کنترل QA, تجزیه و تحلیل جریان (eSports/streamers), تبلیغات مسئول (RG), حفاظت از نام تجاری, A/خلاق, تولید داده های مصنوعی, معیارهای کیفیت, حریم خصوصی/بیومتریک/DSAR، معماری (بر روی دستگاه/لبه/ابر، TEE)، MLOps، SLO و نقشه راه. با تمرکز بر سیستم عامل های چند برند و چند قضایی.

راهنمای کامل مدل های چند منظوره در داده ها و اطلاعات: اسکریپت برای iGaming (KYC/liveness، اعتدال خلاق، تجزیه و تحلیل جریان، RG/ضد تقلب، پشتیبانی)، معماری (CLIP-like، Encoder-Decoder، Perceiver، LLM-as-orchestrator)، داده ها و نشانه گذاری (هماهنگ سازی روش ها، synthetics، PII-edition)، هم ترازی (متضاد، ITC/ITM، تنظیم دستورالعمل)، حریم خصوصی/بیومتریک/DSAR، معیارها و معیارها، MLOps (رجیستری، قناری، رانش)، هزینه/تأخیر (کمیت، حافظه پنهان، مسیریابی)، قالب های API و SLO، چک لیست ها و نقشه راه.

یک راهنمای عملی برای خوشه بندی در بخش «داده ها و اطلاعات»: وظایف و ارزش بدون معلم، آماده سازی علائم (رفتار، پرداخت، بازی ها، دستگاه ها)، انتخاب الگوریتم (K-means/mini-batch، GMM، DBSCAN/HDBSCAN، طیفی، سلسله مراتبی، SOM، انواع مخلوط)، معیارهای کیفیت (شبح، Daae vies-Bouldin، ثبات)، توضیح و پروفایل های خوشه ای، آنلاین به روز رسانی و رانش، حفظ حریم خصوصی (k-anonymity، tokenization)، CRM/شخصی سازی/RG/ضد تقلب ادغام، قالب خط لوله، RACI، نقشه راه و ضد الگوهای.

راهنمای عملی برای کاهش ابعاد در داده ها و اطلاعات: چه زمانی و چرا درخواست، ویژگی نمونه گیری در مقابل عامل تفاوت ساخت و ساز، روش (PCA/SVD، NMF/FA، t-SNE، UMAP، نرم افزارهای خودکار/Variac، PCA برای طبقه بندی از طریق جاسازی (Scaling, PII masks, time-travel), metrics (explained variance, trust/continuity, kNN-preservation), online updates and drift, cluster/anomaly visualization, privacy and k-anonymity, clustering/recommender/antifraud integrations, YAML patterns, and anti-patterns.

راهنمای کامل داده ها و اطلاعات: اصول طراحی طرح (جداول، رویدادها، ویژگی ها)، نشانه ها (Avro/Protobuf/JSON Schema/DDL)، سازگاری (عقب/جلو/کامل)، قراردادهای طرح و ثبت، نسخه ها و مهاجرت ها (آبی-سبز/دوگانه نوشتن/سایه خواندن/backfill)، تکامل فروشگاه ها و فروشگاه های ویژگی (SCD، نسخه های معنایی)، دایرکتوری ها/enum/locales، چند نام تجاری/چند قضایی و PII، تست های سازگاری و خطوط، ضد الگوهای، RACI و نقشه راه. نمونه هایی برای iGaming: پرداخت/PSP، دور بازی، پاداش، RG/AML.

یک راهنمای عملی برای نمایه سازی در بخش Data & Intelligence: انواع شاخص (B-tree/Bitmap/Hash/BRIN/GiST/GIN/inverted/vector)، پارتیشن بندی و مرتب سازی (کلید خوشه ای، Z-order، order by)، پرش داده ها (حداقل حداکثر، شکوفه)، نماهای تحقق یافته، پیش بینی های بخش/خوشه بندی، حافظه پنهان نتایج، آمار و بهینه ساز، فشرده سازی «فایل کوچک»، شاخص های Iceberg/Delta/Hudi در دریاچه ها، زمینه های JSON/نیمه ساختار یافته، الگوهای SCD، نظارت و RACI. نمونه هایی از iGaming هستند پرداخت/PSP، دور بازی، RG/AML، و ضد تقلب.

راهنمای کامل برای طراحی و پیاده سازی داشبورد تطبیقی: نقش ها و زمینه، شخصی سازی، دستگاه و کانال پاسخ، در دسترس بودن، چند اجاره، امنیت، عملکرد، آزمایش، و معیارهای موفقیت

راهنمای عملی برای استخراج بینش کسب و کار از داده های بزرگ: معماری و خطوط لوله، روش های تجزیه و تحلیل (توصیفی/تشخیصی/پیش بینی/تجزیه و تحلیل تجویزی)، آزمایش و علیت، داده ها i治理 کیفیت، حفظ حریم خصوصی و امنیت، MLOps و پشتیبانی عملیاتی، معیارهای موفقیت و کسب درآمد.

راهنمای کامل برای طراحی، اندازه گیری و بهینه سازی چرخه تصمیم گیری از پرسش و پاسخ و داده کاوی تا آزمایش، اتوماسیون و گزارش عملیاتی چارچوب (OODA/PDCA/DIKW)، نقش ها و حقوق، معیارهای سرعت/کیفیت، معماری داده ها و ابزار، ضد الگوهای، نقشه راه و چک لیست ها.

راهنمای عملی برای اولویت بندی جریان داده ها (دسته ای/جریان): سلسله مراتب کسب و کار و SLO، کلاس های خدمات (QoS)، چند اجاره، برنامه ریزان و صف، فشار و محدودیت ها، استراتژی های هزینه آگاه، ضد patters، نقشه راه پیاده سازی، و چک لیست تولید.

یک راهنمای عملی برای فشرده سازی داده ها برای تجزیه و تحلیل: فرمت های ستون (Parquet/ORC)، کدک ها (ZSTD/Snappy/LZ4)، رمزگذاری (RLE/Dictionary/Delta/Frame-of-Reference/Gorilla/XOR)، سری زمانی و فشرده سازی ورود به سیستم، طرح - سازه ها (HLL/TD igest)، سازش lossy/lossless، تاثیر بر هزینه و SLO، رمزگذاری و انطباق، سیاست های فشرده سازی و ذخیره سازی، آزمایش و ضد patterns.

ML/LLM سیستم های حسابرسی راهنمای عمل: اهداف و چارچوب، روش مبتنی بر ریسک، مستندات و شواهد، داده ها و ارزیابی مدل (کیفیت، سهام، حریم خصوصی، امنیت، پایداری)، تیم قرمز، نظارت آنلاین و مدیریت حوادث، انطباق، چک لیست ها و نقشه راه اجرای حسابرسی به عنوان یک فرآیند.

یک راهنمای کامل برای یادگیری تطبیقی (مداوم/آنلاین/فعال/تنظیم دقیق): انواع رانش، راه اندازی مجدد، استراتژی های به روز رسانی (دسته ای/جریان/جزئی/PEFT)، شخصی سازی و چند منظوره، فراموش کردن کنترل، آستانه امن و guardrails، کانتور MLOps (versioning، rollbacks، مانیتورینگ)، حریم خصوصی و هزینه.

یک راهنمای عملی برای اطمینان از یکپارچگی داده ها در سراسر مدار: انواع یکپارچگی (ضروری، مرجع، دامنه، قوانین کسب و کار)، قراردادها و طرح ها، تضمین های معامله (ACID/isolation)، سیستم های توزیع شده (idempotency، dedup، سفارش رویداد)، اعتبار سنجی DQ و آزمون، ممیزی و lineage، امنیت و حریم خصوصی، نقشه راه و چک لیست ها.

یک راهنمای عملی برای سازماندهی بینش در زمان واقعی: معماری (مصرف → obrabotka → fichi → vitriny → dostavka)، پنجره ها و علامت های سفید، دیر/خارج از ترتیب، حالت ها و دقیقا یک بار در معنی، ناهنجاری ها و علیت، آزمایش های آنلاین، SLO/مشاهده پذیری، استراتژی های هزینه آگاه، امنیت و حریم خصوصی. با چک لیست ها، ضد الگوهای و الگوهای سیاست.

راهنمایی عملی در اقتصاد داده ها در iGaming: کارت ارزش و هزینه (sborkhraneniyeobrabotkamodelideystviye)، اقتصاد واحد (GGR، ARPPU، LTV، CAC، کسر)، اندازه گیری اثر (بالا بردن/افزایش)، FinOps برای داده ها، اولویت بندی سرمایه گذاری (زمان واقعی در مقابل دسته ای)، انطباق و حفظ حریم خصوصی به عنوان بخشی از P&L، کسب درآمد از داده ها (В2С/В2В/партнеры)، برگه چک و قالب سیاستمدار.

راهنمای پیاده سازی تجسم AI: گرامر نمودار و انتخاب نمودار، NL → Viz (زبان طبیعی در بصری)، تولید خودکار داشبورد، توضیح ناهنجاری ها و علل، روایت ها و داستان سرایی، RAG در فراداده، کنترل کیفیت و اعتماد، دسترسی و حریم خصوصی، SLO/هزینه، antipatterns، نقشه راه و چک لیست.