נתונים ואינטליגנציה

מדריך מעשי להעשרת נתונים למערכת האקולוגית iGaming: מקורות ומקורות להעשרת אותות (FX/geo/ASN/התקנים, KYC/RG/AML, תוכן וספריות), צינורות לא מקוונים וזרימה (תצפית, הצטרפות, תכונות UDF/ML), מטבע נורמליזציה וטיימזון, פרטיות PII ומינימליזציה,, יכולת תצפית ושושלת, עלות ו-SLO, תבניות ארכיטקטורה (תצפית ממדים, חנות תכונה, העשרת אסינק), דוגמאות SQL/YAML/פסאודוקודה, RACI ומיפוי דרכים.

מתודולוגיה מעשית להזרמה והזרמה של אנליטיקה עבור iGaming: Insleget # shina + obrabotka = הגשת ארכיטקטורה, חלונות וסימני מים, CEP וצבירה מדורגת, בדיוק-פעם/אידמפוטנטיות, מזימות וכיווצים, תצוגות בזמן אמת ו ClickHouse/Pinot/Druid, תצפית, SLLLO O O e Regionalization, עלות-הנדסה, RACI ומפת דרכים, עם דוגמאות SQL/Pseudocode.

מדריך מלא לאנליטיקה בזמן אמת עבור המערכת האקולוגית iGaming: מקרים עסקיים (AML/RG, SLA תפעולי, פרסונליזציה של מוצר), בלע * shina # stream reference architecture - obrabotka = תצוגות בזמן אמת, CEP וקבצים מדורגים, סימני מים/נתונים מאוחרים, מדדים ו-SLO, יכולת תצפית והנדסת עלויות, פרטיות ותושבות, תבניות SQL/פסאודו-קוד, RACI ומימוש מפת דרכים.

(RL Practical Guide) עבור iGaming: Cases (Personalization, Bonus Optimization, Game Expections, Offline/Batch-RL, Safe Limits (RG/AML L L L פרסים, והערכה סיבתית, סימולטורים ושיטות נוגדות עובדתיות (IPS/DR), MLOPs ושירות (מקוון/כמעט-בזמן-אמת), מטריצות ו-A/B, הנדסת עלויות, RACI, מפת דרכים ורשימות צ 'קים.

מדריך מעשי לתיאור יצירה ובחירה עבור iGaming: דיסציפלינה נקודתית בזמן, חלונות וצבירים (R/F/M), קידוד קטגורי (TE/OOE), טמפורל/גרף/NLP/Geo-features, אנטי-לויקאג 'ופיוס מקוון/לא מקוון, סטור ומבחינות שיווי משקל, בחירה (מסנן/עטיפה/משובץ, SHAP/IV/MI), יציבות וסחיפה, הנדסת עלות (latency/עלות לכל תכונה), RACI, מפת דרכים, צ' קים ודוגמאות SQL/YAML/Pseudocode.

מודל ML מנטר חוברות משחקים ב-iGaming: SLI/SLO ו-metrics תפעולי, בקרת סחף נתונים/תחזיות (PSI/KL/KS), כיול (ECE), יציבות סף ועלות צפויה, כיסוי ושגיאות, ניתוח פרוסות/הגינות, תוויות מקוונות, התראות וספר ריצה , לוחות מחוונים (פרומתאוס/גראפנה/אוטל), ביקורת ביקורת/PII/תושבות, RACI, מפת דרכים ורשימת מוכנות ייצור.

ספר מהלכים מעשי על עיצוב צינור AI/ML ואוטומציה ב-iGaming: תזמור (Airflow/Argo), צינורות מידע ותכונה (Feature Store), CT/CI/CD עבור מודלים, רישומים ומדיניות קידום, הדרכה אוטומטית על ידי סחף, מבחנים מקוונים, אבטחה (PII I ), RACI, מפת דרכים, רשימות צ 'קים ודוגמאות (DAG, YAML, Pseudocode).

מדריך מערכת עבור KPIs ו-benchmarkmarks: סוגים של מטריצות (כוכב צפוני, תוצאה/תהליך, מעקה בטיחות), נוסחאות ונורמות, הגדרת מטרות (SMART/OKR), נורמליזציה ועונה, יציבות סטטיסטית, בסיסים השוואתיים (פנימיים/חיצוניים), לוחות מחוונים, מחזורי ביקורת ואנטי תבניות (גודהארט).

מדריך מעשי להיררכיה של אינדיקטורים: כיצד לבחור את כוכב הצפון, לפרק אותו לעץ נהג, לחבר מדדי מעקה בטיחות, מטרות מפלות על ידי רמות ארגון (OKR/KPI), להסכים על נוסחאות בשכבה הסמנטית, לקבוע SLO רעננות ולבנות מחזור יחיד של מדדי סקירה ופיתוח.

מדריך מעשי לקורלציה וסיבתיות: כאשר די בקורלציה, כיצד לזהות סיבתיות (מבחני A/B, DAG, דלת אחורית/דלת קדמית, IV, DID, RDD, בקרה סינתטית), כיצד לעבוד עם קונפליקטים ופרדוקס של סימפסון, וכיצד ליישם שיטות סיבתיות בשיווק המוצר אם-אל.

מדריך מעשי לאנליטיקת המרה: כיצד לקרוא נכון משפכים ומקדמים, להגדיר ”מכנים נכונים” וחלונות זמן, להוציא בוטים ושכפולים, לבנות קוהורטות ומקטעים, לשייך המרה עם LTV/CAC/ROMI, לערוך ניסויים ולהימנע ממלכודות טיפוסיות. תבניות לדרכונים מדדים, פסאודו-SQL ורשימות בדיקה.

מדריך מעשי לבניית מערכות המלצה: נתונים וייחוס מרחב, ארכיטקטורה (מועמד record lach recording policy-aware re-records), מודלים (סינון, שיתופי פעולה, פיקטוריזציה/הטמעה, רשתות עצביות LTR, סשן, שודדים קונטקסטואליים ו-RL), מטרות ומגבלות (ערך, גיוון, הגינות, ציישום )/מדדים מקוונים, A/B והערכה סיבתית, MLOPs/תצפית, אנטי דפוסים ורשימות בדיקה.

מדריך מעשי לבניית שושלת נתונים בסעיף ”Data and Intelligence”: רמות (עסקים, טכני, טור), לינאז 'מקצה לקצה ממקורות למודלים של ML, אירועים וחוזים, גלוסרי ומטאדטה, ויזואליזציה של גרף, ניתוח השפעה, רעננות SLO/SLI ואיכות, תסריטים עבור iGaming (קימינג) AML, סיבובי משחקים, תשלומים, משחקים אחראיים), תבניות חפצים, ומפת דרכים מיושמת.

מדריך מעשי לאתיקה של נתונים בסעיף נתונים ואינטליגנציה: עקרונות (תועלת, אי-פגיעה, הגינות, אוטונומיה, אחריות), שקיפות לשחקנים ולרגולטורים, פרסונליזציה כנה ושיווק ללא מניפולציה, הסכמה ומזעור של נתונים, עבודה עם קבוצות פגיעות, הסברים של ML (כרטיסי מודל, הצהרות נתונים), מטריצות הוגנות, תבניות מדיניות ורשימות ביקורת ליישום.

Tokenization How to Guide: What Tokens Are and How They Difference from Encryption, Options (מבוסס כספת, valless/FPE), Detokenization Schemes, Rotation and ו-Key Life Life מדיניות גישה וביקורת, ביצועים והתאוששות, מטריצות ויישום מפת דרכים. עם תבניות של חפצים, ראסי ואנטי דפוסים.

מדריך שמירת מידע מלא ב ־ Data & Intelligence: מודל איום, מעבר והצפנת אחסון (TLS/MTLS, AES-GCM, ChaCha20-Poly1305, TDE, FLE/AEAD), ניהול מפתחות (KMS/HSM, סיבוב, פיצול-קי, מעטופ), ניהול סודי HMM AC/ECDSA), tokenization and masking, DLP ו-LOG חיטוי, גיבוי ו-DR, גישה וביקורת (RBAC/ABAC, JIT), ציות ופרטיות, מדדים SLLO O O. התמקדות בתיקי iGaming: KYC/AML, תשלומים, אירועי משחקים, משחקים אחראיים.

מדריך ביקורת ותרגול ורסיונינג ב ־ Data & Intelligence: רישומי ביקורת (who/what/when/what/why), בקרי יושרה וחתימה, מדיניות שינוי (SEMVER עבור סכמות וסופות), מסע בזמן ותמונות, SKD/CDF, אבולוציה חוזה של סכמות, חנות ממוחשבת ומודל ML L ראסי, מדדי SLO, רשימות צ 'קים ומפת דרכים. דוגמאות ל ־ iGaming: עריכת GGR, תיקוני הזנת רטרו, KYC/AML ודיווח RG.

Data & Intelligence: KYC/OCR ולביאה, אנטי הונאה (Bots/Multi-Account), באנר/מתינות וידאו, בקרת UI/QA, אנליטיקה זרם (eSports/Streamers), פרסום אחראי (RG), הגנה על מותג, A מדדים איכותיים, פרטיות/ביומטריה/DSAR, ארכיטקטורות (על התקן/קצה/ענן, TEE), MLops, SLO ומפת דרכים. עם התמקדות בפלטפורמות רב-מותגים ורב-תחומי שיפוט.

מדריך שלם למודלים מולטימודליים במידע ואינטליגנציה: Scripts for iGaming (KYC/Liberess, מתינות יצירתית, ניתוח זרם, RG/אנטי הונאה, תמיכה), ארכיטקטורה (CLIP-like, Encoder-Decoder, Perceiver, Lm-as-ormantestrager) סינכרון של מודלים, סינתטיים, PII-edition), יישור (מנוגד, ITC/ITM, כוונון הוראות), פרטיות/ביומטריה/DSAR, מטריות וסימנים, MLOPs (רישום, קנרית, סחף), עלות/ליבה (קוונטיזציה, מטמון, ניתוב)), API ו-SLO תבניות, רשימות צ 'קים ומפת דרכים.

מדריך מעשי למיצוי תובנות עסקיות מ-Big Data: ארכיטקטורה וצינורות, שיטות אנליזה (תיאור/אבחון/חיזוי/אנליטיקה), ניסויים וסיבתיות, מידע iphere איכות, פרטיות וביטחון, MLOPs ותמיכה תפעולית, מדדי הצלחה ומונטיזציה.

מדריך מלא לתכנון, מדידה, וייעול מחזורי החלטה מהשאלה-ותשובה וכריית נתונים לניסויים, אוטומציה ודיווח מבצעי. מסגרות (OODA/PDCA/DIKW), תפקידים וזכויות, מדדי מהירות/איכות, ארכיטקטורת נתונים וכלים, אנטי תבניות, מפת דרכים ורשימות צ 'קים.

מדריך מעשי לדחיסת נתונים עבור אנליטיקה: פורמטי עמודות (Parquet/ORC), קודקודים (ZSTD/Snappy/LZ4), אנקודינגים (RLE/Dictionary/Delta/Frame-of-Reference/XOR), סדרות זמן ודחיסת לוג, סקישוט - מבנים (HLL/TDiingt), פשרות לוזריות/לוזריות, השפעה על עלות ו-SLO, הצפנה ותאימות, מדיניות דחיסה ואחסון, בדיקות ותרופות נגד.

מדריך מעשי להבטחת שלמות המידע במעגל: סוגי שלמות (חיוניים, התייחסות, תחום, כללים עסקיים), חוזים ותוכניות, ערבויות עסקיות (ACID/בידוד), מערכות מבוזרות (אידמפוטנטיות, דדופ, סדר אירועים), אימות DQ ומבחנים, ביקורת ושושלת, ביטחון ופרטיות, מפת דרכים ורשימות בדיקה.

הדרכה מעשית על כלכלת נתונים ב-iGaming: כרטיס הערך וההוצאות (sborkhraneniyeobrabotkamodelideystviye), כלכלת יחידה (GGR, ARPU, LTV, CAC, descution), מדידה של אפקט (מעלה), FinOps לנתונים, עדיפות השקעות (זמן אמיתי נגד אצווה), ופרטיות כפרטיות חלק מ-P & L, מונטיזציה של נתונים (Investruction), גיליונות הצ 'קים ותבניות הפוליטיקאי

מדריך ליישום ויזואליזציה: גרף דקדוק ובחירת תרשימים, NL # Viz (שפה טבעית בויזואלית), דור אוטומטי של לוחות מחוונים, הסבר של חריגות וסיבות, נרטיבים וסיפורים, RAG על מטאדה, בקרת איכות ואמון, נגישות ופרטיות, SLO/עלות, אנטי-פטרנס, מפת דרכים ובדיקות.