მონაცემები და დაზვერვა

ტელემეტრიის დიზაინისა და iGaming ეკოსისტემაში მოვლენების შეგროვების პრაქტიკული სახელმძღვანელო: ტაქსონომია და სქემები, კლიენტისა და სერვერის ინსტრუმენტაცია, OpenTelemetry, იდენტიფიკატორები და კორელაცია, მონაცემთა ნიმუშები და ხარისხი, კონფიდენციალურობა და PII კონფიგურაცია, ტრანსპორტი და ბუფერიზაცია, საიმედოობა და იდენცია, დაკვირვეობა და SLLLO O O O O O O O O - ს, დაშბორდები და განხორციელების საგზაო რუკა.

IGaming- ში სიგნალის რეალურ დროში დამუშავების პრაქტიკული არქიტექტურა და ნიმუშები: მოვლენების წყაროები და ტაქსონომია, CEP და სახელმწიფო აგრეგაცია (ფანჯრის ფუნქციები, watermarks, მოკლე მონაცემები), გამდიდრება და დედაპლაცია, ანტიფროდიტი და RG დეტექტორები, ონლაინ ფიჩები და მოდელები, მიწოდების გარანტიები და მიწოდების გარანტიები Idempotence, სკალირება და ღირებულება, დაკვირვება და SLO, დაშბორდები, უსაფრთხოება და კონფიდენციალურობა, RACI და განხორციელების საგზაო რუკა სავარაუდო სქემებით და ფსევდო კოდით.

IGaming ეკოსისტემისთვის მონაცემების გამდიდრების პრაქტიკული სახელმძღვანელო: გამდიდრების სიგნალების წყაროები და ტიპები (FX/geo/ASN/მოწყობილობები, KYC/RG/AML, შინაარსი და საცნობარო წიგნები), ოფლაინი და ნაკადის რაციონი (lookup, join, UDDDDf/MF F F F L L L e ფიჩი), ვალუტებისა და დროსონის ნორმალიზაცია, კონფიდენციალურობა და PII შემცირება, ხარისხი და DQ წესები, დაკვირვება და ხაზები, ღირებულება და SLO, არქიტექტურის ნიმუშები (dimension lookup, feature store, async enrichment), მაგალითები SQQQL L L L L L L - YAAa/YAAAAAAMd/Yd/Ye/Yd RACI და განხორციელების საგზაო რუკა.

IGaming- ისთვის ნაკადის და ნაკადის ანალიტიკის მშენებლობის პრაქტიკული მეთოდიკა: ingest არქიტექტურა - საბურავი, დამუშავება - serving, ფანჯრები და watermarks, CEP და stateful აგრეგაცია, exactly-once/idempotenty, სქემები და კონტრაქტურობა, რეალურ დროში და ClickHLickHickHous- ის ფანჯრები/Pinot/Druid, დაკვირვება და SLO, კონფიდენციალურობა და რეგიონალიზაცია, კოდირების ინჟინერია, RACI და საგზაო რუკა, SQL/ფსევდო კოდის მაგალითებით.

iGaming პლატფორმისთვის მონაცემთა პაკეტის (batch) დამუშავების პრაქტიკული სახელმძღვანელო: ingest-lakehouse არქიტექტურა, ორკესტრი, ფანჯრები, CDC, SCD I/II/III/III, backfill და reprocesssssing, ხარისხის კონტროლი, ხარისხის კონტროლი (dent), კონფიდეები და მონაცემთა რეზიდენცია, ღირებულებისა და შესრულების ოპტიმიზაცია, დაკვირვება და SLO, სქემები/კონტრაქტები, SQL/YAML- ის მაგალითები და განხორციელების საგზაო რუკა.

IGaming ეკოსისტემისთვის რეალურ დროში ანალიტიკის სრული სახელმძღვანელო: საქმიანი შემთხვევები (AML/RG, ოპერაციული SLA, სასურსათო პერსონალიზაცია), საცნობარო არქიტექტურა ingest - საბურავების საბურავები, ნამდვილი დროის ფანჯრები, CEP და სახელმწიფო აგრეგაცია, watermarks/late მონაცემები, ონლაინ გამდიდრება და Feature Store, მეტრიკა და SLO, დაკვირვება და კოდირების ინჟინერია, კონფიდენციალურობა და რეზიდენტურობა, SQL/ფსევდო კოდის შაბლონები, RACI და განხორციელების გზის რუკა.

Stream და Batch ანალიზის შედარებითი სახელმძღვანელო iGaming- ისთვის: არქიტექტურა (Lambda/Kappa/Lakehouse-Hybrid), ფანჯრები და watermarks vs ნიშნები და CDC, CEP/SSSCCCCCCD D SSNNNNNNNNCCCNNNOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOOშეფერხება/სისრულე/ღირებულება, DQ და რეპროდუქცია, კონფიდენციალურობა და რეზიდენტურობა, გამოყენების ნიმუშები (AML/RG/SRE/პროდუქტი/ანგარიში), გამოსავალი მატრიცები, SQL/ფსევდო კოდის მაგალითები, საგზაო რუკა, RACI და ჩეკის ფურცლები.

სრული სახელმძღვანელო ML iGaming- ში გამოყენების შესახებ: საკვანძო შემთხვევები (LTV/შავი, პერსონალიზაცია, ანტიფროდული/AML, Responsible Gaming), მონაცემები და ფიჩები, ონლაინ და ოფლაინ სკორინგი, Feature Store, MLLOOOOOps (ექსპერიმენტები, CI I I i/CD/CT, მონიტორინგი და დრიფტი), ოფლაინ/ონლაინ მეტრიკა, A/B ტესტები და საუზმეზე მიდგომები, კონფიდენციალურობა და შესაბამისობა, სერვინგის არქიტექტურა (batch/real-time), კოდის ინჟინერია, RACI, საგზაო რუკა და SQL L/ფსევდო მაგალითები.

Supervised/Unsupervised მიდგომების შედარებითი პრაქტიკული სახელმძღვანელო iGaming- ისთვის: საკვანძო შემთხვევები (LTV/შავი, ანტიფროდი/AML, RG, პერსონალიზაცია), დავალებების და მეტრიკის არჩევანი, ალგორითმები (კლასიფიკაცია/რეგრესია, კლასტერიზაცია/ანომალია/განზომალიები), semi/self-supervised, active learning, fick და point დრო, ოფლაინ/ონლაინ სერვინგი და დრიფტის მონიტორინგი, კონფიდენციალურობა და შესაბამისობა, cost ინჟინერია, RACI, საგზაო რუკა, ჩეკების ფურცლები და SQL/ფსევდო მაგალითები.

iGaming- ისთვის RL (Reinforcement Learning) პრაქტიკული სახელმძღვანელო: შემთხვევები (პერსონალიზაცია, ბონუსების ოპტიმიზაცია, თამაშების რეკომენდაციები, ოპერაციული პოლიტიკოსები), ბანდიტები/კონტექსტური ბანდიტები/Slate-RL, ოფლაინ/batch-RL, უსაფრთხო შეზღუდვები (RG/AMM/A/A), ჯილდო და causal შეფასება, სიმულატორები და counterfactual მეთოდები (IPS/DR), MLOps და serving (ონლაინ/near-real-time), მეტრიკები და A/B, cost ინჟინერია, RACI, გზის რუკა და ჩეკი.

IGaming- ისთვის მახასიათებლების შექმნისა და შერჩევის პრაქტიკული სახელმძღვანელო: წერტილოვანი დროის დისციპლინა, ფანჯრები და აგრეგატები (R/F/M), კატეგორიული კოდირება (TE/WOE), დროებითი/გრაფიკი/NLP/Geo-fichi, ანტი-ლეიკეჯი და ონლაინ/ოფლის კოორდინაცია, FOFO- Eature Store და ეკვივალენტობის ტესტები, შერჩევა (filter/wrapper/embedded, SHAP/IV/MI), სტაბილურობა და დრიფტი, კოდირების ინჟინერია, RACI, საგზაო რუკა, ჩეკის ფურცლები და SQQL L L L L - ის მაგალითები/Y- ის მაგალითები AML/ფსევდო კოდი.

iGaming ML მოდელების მონიტორინგის ფლეიბუკი: SLI/SLO და ოპერაციული მეტრიკა, მონაცემთა/პროგნოზების დრიფტის კონტროლი (PSI/KL/KS), კალიბრაცია (ECE), რეიდების სტაბილურობა და ექსპექტირებული ჩიპი, საფარი და შეცდომები, slice/fairness ანალიზი, ონლაინ ანალიზი ეტიკეტები და დაკავებული ეტიკეტები, ალერტები და runbook 'და დაშბორდები (Prometheus/Grafana/OTel), აუდიტი/PII/რეზიდენცია, RACI, საგზაო რუკა და პროდ-მზადყოფნის ჩეკი.

პრაქტიკული AI/ML-payplines- ის დიზაინის და ავტომატიზაციის ფლეიბუკი iGaming- ში: ორკესტრი (Airflow/Argo), მონაცემთა კონვეიერები და ფიჩები (Feature Store), CT/CI/CD მოდელებისთვის, რეესტრები და სარეკლამო პოლიტიკა, ავტომატური რეტერი დრიფტის თანახმად, ონლაინ/ოფლაინის ეკვივალენტობის ტესტები, უსაფრთხოება (PII/რეზიდენტობა), RACI, საგზაო რუკა, ჩეკების ფურცლები და მაგალითები (DAG, YAML, ფსევდო კოდი).

ნიმუშების ამოცნობის სრული სახელმძღვანელო: ამოცანების ტიპები (კლასიფიკაცია, კლასტერიზაცია, სეგმენტი, თანმიმდევრობა), მონაცემთა და ფიჩების წარმოდგენები, კლასიკური და ნერვული ქსელების მეთოდები (SVM, ანსამბლები, CNN/RNN/Transformer, GNN), ხარისხის მეტრიკა, ინტერპრეტაცია, სტაბილურობა და ასევე Ma LOps პრაქტიკა გაყიდვების განხორციელებისა და მონიტორინგისთვის.

სისტემის სახელმძღვანელო KPI და საწვავის ბაზები: მეტრული ტიპები (North Star, შედეგი/პროცესი, guardrail), ფორმულები და ნორმები, სამიზნე (SMART/OKR), ნორმალიზაცია და სეზონურობა, სტატისტიკური სტაბილურობა, შედარებითი ბაზები (შიდა/გარე), დაშბორდები, მიმოხილვის ციკლები და ანტი (Goodhart).

მონაცემთა სეგმენტის პრაქტიკული სახელმძღვანელო: სამიზნეები და სეგმენტების ტიპები (RFM, კოჰორტები, ქცევითი, ღირებულებითი, რისკის სეგმენტები), მეთოდები (წესები, კლასტერიზაცია, ფაქტორი/ემბედინგი, ზედამხედველობითი სეგმენტი), ხარისხის და სტაბილურობის მეტრიკა, A/B ვალიდაცია, ოპერაციული განხორციელება, დრიფის და ეთიკის მონიტორინგი.

მონაცემთა ვიზუალიზაციის პრაქტიკული სახელმძღვანელო: მიზნები და აუდიტორია, გრაფიკების არჩევა, კომპოზიცია და ფერი, სტელინგი და ვიდეო, დაშბორდის დიზაინი, კითხვარის მეტრიკა, წვდომა, ანტი-ნიმუშები, ასევე რჩევები პროდუქტისა და წარმოებისთვის.

მეტრიკის ხუროთმოძღვრების პრაქტიკული სახელმძღვანელო: განსაზღვრისა და ვერსიის დადგენიდან გაანგარიშებამდე (batch/strim), სემანტიკური ფენა და კატალოგები, ხარისხის კონტროლი, SLO ახალი, უსაფრთხოება და აუდიტორი. შაბლონები „მეტრიკის პასპორტი“, „წყაროს კონტრაქტი“, გამოშვებისა და ექსპლუატაციის შემოწმების ფურცლები.

პრაქტიკული სახელმძღვანელო ინდიკატორების იერარქიის შესახებ: როგორ ავირჩიოთ North Star, დააყენოთ იგი დრაივერების ხეზე, დააკავშიროთ guardrail მეტრიკა, დააკავშიროთ სამიზნეები ორგანიზაციის დონეზე (OKR/KPI), კოორდინაცია გაუწიოთ ფორმულებს სემანტიკურ ფენაში, დააყენეთ SLO ახსნა და ააშენეთ ერთი მიმოხილვისა და მეტრული განვითარება.

კორელაციისა და გამომწვევი კავშირების პრაქტიკული სახელმძღვანელო: როდესაც კორელაციები საკმარისია მიზეზის დასადგენად (A/B ტესტები, DAG, back-door/front-door, IV, DiD, RDD, სინთეზური კონტროლი), თუ როგორ უნდა იმუშაოთ კონფიდენციალურობასთან, კოლაიდერებთან და Simpex- ის პარადოქსთან სონია, ისევე როგორც კაუზალური მეთოდების გამოყენება პროდუქტში, მარკეტინგსა და ML- ში.

Signal - Sense - Decide - Learn სასრული სქემა: სიგნალების შეგროვება და ნორმალიზაცია, დედაპლაზი და პრიორიტეტიზაცია, მიზეზის გადამოწმება, პოლიტიკის არჩევანი (წესები/მოდელები/ბანდიტები), მოქმედების ორკესტრი, guardrails და ჰისტერეზი, ეფექტის გაზომვა და უკუკავშირი. არტეფაქტების შაბლონები, ხარისხის მეტრიკა და ჩეკის ფურცლები.

KPI- ს პროგნოზირების პრაქტიკული სახელმძღვანელო: ამოცანების დადგმა, მონაცემთა მომზადება, დეკომპოზიცია და რეგრესორები (არდადეგები, პრომო), მოდელების არჩევანი (ARIMA/ETS/Prophet, GBM/NN, იერარქიული და სავარაუდო), ხარისხის მეტრიკა და განაწილება, სცენარის მოდელირება, კალიბრაცია ინტერვალები, MLOps პროცესები, მონიტორინგი და ჰოვერნანსი.

რისკების მოდელირების პრაქტიკული სახელმძღვანელო: საფრთხის რუკა და KRI, სიხშირის მძიმე მოდელები (Poisson/NegBin × Lognormal/Pareto), კომპოზიციური პროცესები და LDA, EVT (GEV/GPD) და „სქელი კუდი“, კორელექცია და კორელიმინაცია კოპულები, სტრესის ტესტები და სკრიპტები, ბაიესი და მონტე კარლო, VaR/CVaR, ლიმიტები და RAROC, მოდელების ჰოვერნანსი, დრიფტის და რუნიბუკის მონიტორინგი.

კონვერტაციის ანალიტიკის პრაქტიკული სახელმძღვანელო: როგორ სწორად განვიხილოთ ძაბვები და კოეფიციენტები, დავაყენოთ „რეგულარული მნიშვნელები“ და დროის ფანჯრები, აღმოფხვრა ბოტები და დუბლები, ავაშენოთ კოჰორტები და სეგმენტები, დავუკავშიროთ კონვერტაცია LTV/CAC/ROMI- სთან, ჩავატაროთ ექსპერიმენტები და თავიდან ავიცილოთ ტიპიური ხაფები. მეტრიკის პასპორტების შაბლონები, ფსევდო-SQL და ჩეკის ფურცლები.

სარეკონსტრუქციო სისტემების მშენებლობის პრაქტიკული სახელმძღვანელო: მონაცემები და მახასიათებლების სივრცე, არქიტექტურა (candidate recall-ranking-policy-aware re-rank), მოდელები (შინაარსის ბასტერი, თანამშრომლური ფილტრაცია, ფაქტორიზაცია/ემბედინგი, LTR/ნერვული ქსელები, სესიები, კონტექსპორტები და RL L L და შეზღუდვები (ღირებულება, დივერსიფიკაცია, fairness, RG/შესაბამისობა), ოფლაინ/ონლაინ მეტრიკა, A/B და კაუზალური შეფასება, MLOps/დაკვირვება, ანტი-ნიმუშები და ჩეკი ფურცლები.

მოთამაშეთა პროფილის პრაქტიკული სახელმძღვანელო: მიზნები და გამოყენების სფეროები (UX, პერსონალიზაცია, რისკი/შესაბამისობა), მონაცემთა და იდენტურობის წყაროები, ნიშნები და ქცევითი ნიმუშები (RFM, სესიები, შინაარსი), სეგმენტის მეთოდები (წესები, მტევანი, ემბედინგი, მიდრეკილება, uplift), პროფილის პასპორტები და გადასახადები, კონფიდენციალურობა/ეთიკა/RG, მონიტორინგი და დრიფტი, MLOps ოპერაცია. ფსევდო-SQL და არტეფაქტების შაბლონები.

ქცევითი სიგნალებთან მუშაობის პრაქტიკული სახელმძღვანელო: რა უნდა შეაგროვოს (სესიები, კლიშეები, სკროლეტები, დველას დრო, ტრაექტორია), როგორ უნდა ნორმალიზდეს და გაასუფთავოს (იდემპოტენტურობა, ანტიბოტი, PIT), გადაიქცეს ნიშნებად (ფანჯრები 5m/1h/24h, თანმიმდევრობები, გრაფიკები), გაზომეთ ხარისხი (მოვალეობა, ყურადღება, განზრახვა, განზრახვა) უსაფრთხოა პროდუქტებში, ანალიტიკასა და ML- ში გამოყენება.

Data Lineage- ის მშენებლობის პრაქტიკული სახელმძღვანელო „მონაცემები და ინტელექტი“ განყოფილებაში: დონე (ბიზნესი, ტექნოლოგია, სვეტი), end-to-end ხაზი წყაროებიდან ML მოდელებამდე, მოვლენები და კონტრაქტები, გლოსარიუმი და მეტამონაცემები, გრაფიკის ვიზუალიზაცია, გავლენის ანალიზი, SLO/SLI ახსნა და თვისებები, სცენარები iGaming (KYC/AML, თამაშის რაუნდი, გადახდები, Responsible Gaming), არტეფაქტების შაბლონები და განხორციელების საგზაო რუკა.

მონაცემთა ეთიკის პრაქტიკული სახელმძღვანელო „მონაცემები და ინტელექტი“ განყოფილებაში: პრინციპები (სარგებელი, ზიანის არარსებობა, სამართლიანობა, ავტონომია, პასუხისმგებლობა), გამჭვირვალობა მოთამაშეებისა და რეგულატორებისთვის, გულწრფელი პერსონალიზაცია და მარკეტინგი მანიპულირების გარეშე, თანხმობა და მონაცემების მინიმუმამდე შემცირება, დაუცველ ჯგუფებთან მუშაობა, ML განმარტება (მოდელის ბარათები, მონაცემთა მონაცემები), მეტრიკა, სამართლიანობა პოლიტიკის შაბლონები და შემოწმების ფურცლები განსახორციელებლად

ტოკენიზაციის პრაქტიკული სახელმძღვანელო „მონაცემები და ინტელექტი“ განყოფილებაში: რა არის ნიშნები და როგორ განსხვავდება ისინი დაშიფვრისგან, ვარიანტები (vault-based, vaultless/FPE), დეტოკენიზაციის სქემები, როტაცია და სასიცოცხლო გასაღებების ციკლი, KYC/AML- სთან ინტეგრაცია, გადახდები და ლოგოები, წვდომა და აუდიტი, და შესრულება და შესრულება უკმარისობა, მეტრიკა და საგზაო რუკა. არტეფაქტების, RACI და ანტი-ნიმუშების შაბლონებით.

მონაცემთა დაცვის სრული სახელმძღვანელო განყოფილებაში „მონაცემები და ინტელექტი“: საფრთხის მოდელი, ტრანზიტისა და შენახვის დაშიფვრა (TLS/mTLS, AES-GCM, ChaCha20-Poly1305, TDE, FLE/AEAD), კლავიშების მართვა (KMS/HSM, როტრაფიკი, როტრაფიკი, spLPPPPpliT iT AAPAEEEEEAAAAAEAAAAAAAAAAAAAAAEnvelope), საიდუმლო მენეჯმენტი, ხელმოწერა და მთლიანობა (HMAC/ECDSA), ტოკენიზაცია და შენიღბვა, DLP და გამანადგურებელი, სარეზერვო და DR, წვდომა და აუდიტი (RBAC/ABAC, JIIIT T T T T T T T T - ს), კომპოზიციები და მეტრუქსი, მეტრიკა SLO, შემოწმების ფურცლები, RACI და განხორციელების საგზაო რუკა. IGaming შემთხვევებზე ფოკუსირებით: KYC/AML, გადახდები, თამაშის მოვლენები, Responsible Gaming.

აუდიტის და ვერსიის პრაქტიკული სახელმძღვანელო „მონაცემები და დაზვერვა“ განყოფილებაში: აუდიტის ჟურნალები (SCD/CDF, მთლიანობისა და ხელმოწერის კონტროლი, ცვლილებების პოლიტიკა (SEMVER სქემებისა და ფანჯრებისთვის), time-travel და სურათები (Snapshots), SCD/CDF F D D, კონტრაქტის ევოლუცია, სქემულაცია, ვერსიები feature store და ML მოდელები, rollback/backfill პროცედურები, RACI, SLO მეტრიკა, ჩეკების ფურცლები და საგზაო რუკა. IGaming- ის მაგალითები: GGR რედაქტირება, პროვაიდერის ფიდების რეტრო კორექტირება, KYC/AML და RG ანგარიშები.

DataOps- ის პრაქტიკული სახელმძღვანელო „მონაცემები და ინტელექტი“ განყოფილებაში: ღირებულების ნაკადი წყაროდან დაშბორდამდე/ML, ხელშეკრულებაზე ორიენტირებული განვითარება, CI/CD მონაცემები, ტესტირება (DQ/სქემები/რეგრესია), ორკესტრი და დაკვირვება, ინციდენტების მართვა, დირექტორიები და ხაზები, გარემოსდაცვითი მენეჯმენტი, გამოშვებები (ცისფერი - მწვანე/კანარი), უსაფრთხოება და წვდომა, SLO მეტრიკა, არტეფაქტების შაბლონები, ჩეკის ფურცლები და საგზაო რუკა. IGaming- ის მაგალითებით (KYC/AML, გადახდები, თამაშის მოვლენები, RG, მარკეტინგი).

NLP- ს სრული სახელმძღვანელო „მონაცემები და ინტელექტი“ განყოფილებაში: ტექსტების შეგროვება და ნორმალიზაცია, მრავალენოვანი და ჟარგონი, გაწმენდა და PII გამოცემა, ტოკენიზაცია/ლემატიზაცია/მორფოლოგია, ვექტორული წარმოდგენები და ემბედინგი, თემატური მოდელირება და კლასიფიკაცია, ერთეულების/ურთიერთობების მოპოვება, ძებნა (BM25 + ვექტორი, RAG), შეჯამება, Q&A და chatbots, მოდერაცია/ტოქსიკურობა, OCR/ASR - ტექსტი, ხარისხის მეტრიკა და MLOps, კონფიდენციალურობა/DSAR/ეთიკა, paypline შაბლონები და საგზაო რუკა. აქცენტი iGaming- ზე: საფოსტო და ჩეთები, App Store/Google Play- ის მიმოხილვები, ბონუსის წესები, RG/AML რისკები, პროვაიდერის სიახლეები და გადახდის პირობები.

Computer Vision- ის გამოყენების პრაქტიკული სახელმძღვანელო „მონაცემები და ინტელექტი“ განყოფილებაში: KYC/OCR და liveness, ანტიფროდი (ბოტები/მულტიკულტურა), ბანერების/ვიდეოს მოდერაცია, UI/QA კონტროლი, ნაკადის ანალიტიკა (eSports/strimers), რეკლამა (RG), ბრენდის დაცვა, A/B კრეატიული, სინთეზური მონაცემების წარმოება, ხარისხის მეტრიკა, კონფიდენციალურობა/ბიომეტრია/DSAR, არქიტექტურა (on-device/edge/ღრუბელი, TEE), MLOps, SLO და საგზაო რუკა. ყურადღება გამახვილებულია მრავალ ბრენდის და მრავალ იურისდიქციის პლატფორმებზე.

მულტიმოდური მოდელების სრული სახელმძღვანელო „მონაცემები და ინტელექტი“ განყოფილებაში: სცენარები iGaming (KYC/liveness, კრეატიული მოდერაცია, ნაკადის ანალიზი, RG/ანტიფროდი, მხარდაჭერა), არქიტექტურა (CLIP მსგავსი, Encoder-Decoder, Perceiver, Liver LM, როგორც ორკესტრი), მონაცემები და მარკირება (მოდალობის სინქრონიზაცია, სინთეზური, PII გამოცემა), გასწორება (კონტრასტული, ITC/ITM, კონფიგურაცია/ბიომეტრია/DSAR, მეტრიკა და საწვავის ბაზარი, MLOps (registry, canary, drift), cost/latence (ქვითარი, ქეში, როუტინგი), API და SLO შაბლონები, ჩეკების ფურცლები და საგზაო რუკა.

კლასტერიზაციის პრაქტიკული სახელმძღვანელო „მონაცემები და ინტელექტი“ განყოფილებაში: დავალებები და ღირებულება მასწავლებლის გარეშე, ნიშნების მომზადება (ქცევა, გადახდა, თამაშები, მოწყობილობები), ალგორითმების არჩევანი (k-means/mini-batch, GMM, DBSCAN/HDBSCAN, სპექტრული, იერარქივები, S, S შერეული ტიპები), ხარისხის მეტრიკა (silhouette, Davies-Bouldin, stability), მტევნების ახსნა-განმარტება და პროფილები, ონლაინ განახლებები და დრიფტი, კონფიდენციალურობა (k-ანონიმურობა, ტოკენიზაცია), ინტეგრაცია CRM/პერსონალიზაციასთან/RG/ანტიფროდი, PPPaCaCaPaPaPaPaPaPaPaPaPAAAAAAACCCAAACEEEECECCeI, საგზაო რუკა და ანტი-ნიმუშები.

განზომილების შემცირების პრაქტიკული სახელმძღვანელო „მონაცემები და დაზვერვა“ განყოფილებაში: როდის და რატომ უნდა გამოვიყენოთ, ნიმუშები განსხვავდება ფაქტორების მშენებლობისგან, მეთოდები (PCA/SVD, NMF/FA, t-SNE, UMAP, ავტომობილების შემქმნელები/ვარიაკები., PCA A A A - კატეგორიებისთვის ემბედონებისთვის ემბედინგის საშუალებით), დალაგება (scalling, PII ნიღბები, time-travel), მეტრიკა (ახსნილი დისპერსია, trust/continuity, kNN-preservation), ონლაინ განახლებები და დრიფტი, მტევნების/ანორამალების ვიზუალიზაცია, კონფიგურაცია და k-ანურობა, ინტეგრაცია კლასტერიზაცია კლასტერიზაციით/რეკომენდაციები/ანტებთან/ანტებთან/ანტებთან/ანტებთან/ანტებთან/ანტებთან ინტეგრაცია, YAML შაბლონები და ანტი-ნიმუშები.

მონაცემთა და ინტელექტის განყოფილების სრული სახელმძღვანელო: სქემების დიზაინის პრინციპები (ცხრილები, მოვლენები, ფიჩები), ნოტაციები (Avro/Protobuf/JSON Schema/DDL), თავსებადობა (backward/forward/full), კონტრაქტები და რეესტრები სქემები, ვერსიები და მიგრაცია (blunuNRRRRREEEEEEEEEEd/De) - write/shadow-reads/backfill), ვიტრინისა და Feature Store- ის ევოლუცია (SCD, სემანტიკური ვერსიები), საცნობარო წიგნები/enum/locals, მრავალ ბრენდი/ანიმაცია და PII, თავსებადი ტესტები და ლინზარები, ანტი-ნიმუშები, RAAAAACCCCCCCCI I I I I I I I - ის და საგზაო და საგზაო. მაგალითები iGaming- ისთვის: გადახდები/PSP, თამაშის რაუნდი, პრემია, RG/AML.

ინდექსაციის პრაქტიკული სახელმძღვანელო „მონაცემები და ინტელექტი“ განყოფილებაში: ინდექსების ტიპები (B-tree/Bitmap/Hash/BRIN/GiST/ინვერსიული/ვექტორული), წვეულება და დახარისხება (cluster keys, Z-order, order), მონაცემები skipping (min-max, bloom), მატერიალიზებული წარმოდგენები, პროექციები/კლასტერიზაცია სეგმენტები, შედეგების ქეში, სტატისტიკასა და ოპტიმიზატორზე, „მცირე ფაილების“, Iceberg/Delta/Hudi ინდექსები ტბებზე, JSON/ნახევრად სტრუქტურირებული ველები, SCCCCCCD D AAAAAAAAA- ები, მონიტორინგი, მონიტორინგი, მონიტორინგი და RCCD CAAD ACD D D D D D D AAAAAAa IGaming მაგალითები: გადახდები/PSP, თამაშის რაუნდი, RG/AML და ანტიფროდი.

ადაპტირებული დაშბორდების დიზაინისა და განხორციელების სრული სახელმძღვანელო: როლები და კონტექსტი, პერსონალიზაცია, რეაქცია მოწყობილობასა და არხზე, წვდომა, მრავალმხრივი, უსაფრთხოება, პროდუქტიულობა, ექსპერიმენტები და წარმატების მეტრიკა.

Big Data- სგან ბიზნეს ინსაითების მოპოვების პრაქტიკული სახელმძღვანელო: არქიტექტურა და პეიპლაინები, ანალიზის მეთოდები (აღწერილობა/დიაგნოსტიკური/პროგნოზირებადი/დადგენილი ანალიტიკა), ექსპერიმენტები და მიზეზები, მონაცემთა ხარისხის, კონფიდენციალურობისა და უსაფრთხოების ხარისხი, MLOps და ოპერაციული მხარდაჭერა, წარმატების მეტრიკა და მონეტიზაცია.

გადაწყვეტილების მიღების ციკლების დიზაინის, გაზომვისა და ოპტიმიზაციის სრული სახელმძღვანელო: კითხვებისა და მონაცემების მოპოვების დაწყებიდან ექსპერიმენტებამდე, ავტომატიზაციამდე და ოპერაციულ ანგარიშგებაში. ჩარჩოები (OODA/PDCA/DIKW), როლები და უფლებები, სიჩქარის/ხარისხის მეტრიკა, მონაცემთა და ინსტრუმენტების არქიტექტურა, ანტი-ნიმუშები, საგზაო რუკა და შემოწმების ფურცლები.

მონაცემთა ნაკადების პრიორიტეტიზაციის პრაქტიკული სახელმძღვანელო (batch/stream): ბიზნეს იერარქია და SLO, მომსახურების კლასები (QoS), მრავალსაფეხურიანი, დაგეგმვა და ხაზები, backpressure და limites, cost-aware სტრატეგიები, ანტიპატარები, განხორციელების საგზაო რუკა და ჩეკები.

ანალიტიკისთვის მონაცემთა შეკუმშვის პრაქტიკული სახელმძღვანელო: სვეტების ფორმატები (Parquet/ORC), კოდეკები (ZSTD/Snappy/LZ4), encodings (RLE/Dictionary/Delta/Frame-of-REFReFeFenCenCenCenCater/Gater), დროებითი რიგებისა და ლოგოების შეკუმშვა, სკეტჩის სტრუქტურები (HLL/TDigest), lossy/lossless კომპრომისები, გავლენა ღირებულებასა და SLO- ზე, დაშიფვრა და შესაბამისობა, კომპაქტური და პოლიტიკური შენახვა, ტესტირება და ანტიპატტერები.

ML/LLM სისტემების აუდიტის პრაქტიკული სახელმძღვანელო: მიზნები და ჩარჩოები, რისკზე ორიენტირებული მეთოდოლოგია, დოკუმენტაცია და მტკიცებულებები, მონაცემების და მოდელების შეფასება (ხარისხი, სამართლიანობა, კონფიდენციალურობა, უსაფრთხოება, სტაბილურობა), წითელი გუნდი, ონლაინ მონიტორინგი და ინციდენტი მენეჯმენტი, სტანდარტებთან შესაბამისობა, შემოწმების ფურცლები და აუდიტის, როგორც პროცესის განხორციელების გზის რუკა.

ადაპტირებული სწავლების სრული სახელმძღვანელო (კონტინენტური/ონლაინ/აქტივი/ფინ-ტუნინგი): დრიფტის ტიპები, გადამზადების გამომწვევი, განახლების სტრატეგიები (batch/stream/partial/PEFT), პერსონალიზაცია და მრავალსაფეხურიანი, დავიწყების კონტროლი, უსაფრთხო ბარიერები და guardrails, MLOOps წრე (ვერსია, გამოტოვება, მონიტორინგი), კონფიდენციალურობა და ღირებულება.

მონაცემთა მთლიანობის უზრუნველსაყოფად პრაქტიკული სახელმძღვანელო მთელ წრეში: მთლიანობის ტიპები (არსებითი, ბმული, დომენი, ბიზნეს წესები), კონტრაქტები და სქემები, გარიგების გარანტიები (ACID/იზოლაცია), განაწილებული სისტემები (idempotence, dedup, ღონისძიების რიგი), DQ შესაბამისობა და ტესტები, აუდიტი და ხაზები, უსაფრთხოება, საგზაო რუკა და ჩეკი ფურცლები.

რეალური დროის ინსაითების ორგანიზების პრაქტიკული სახელმძღვანელო: არქიტექტურა (ingest - დამუშავება, ფიჩები, ფანჯრები და ფანჯრები, ფანჯრები და ვატერკები, ლათ/out-of-order, სახელმწიფოები და ექსაქტიური-once მნიშვნელობით, ანომალიები და მიზეზები, ონლაინ ექსპერიმენტები, SLO/დაკვირვება, cost-vare სტრატეგია, სტრატეგია, კონფიდენციალურობა. ჩეკების სიებით, ანტი-ნიმუშებითა და პოლიტიკოსის შაბლონებით.

IGaming- ში მონაცემთა ეკონომიკის პრაქტიკული სახელმძღვანელო: ღირებულებისა და ხარჯების რუკა (ფასეულობების შეგროვება, შენახვა, დამუშავება, მოდელის მოქმედება), ერთეულის ეკონომიკა (GGR, ARPPU, LTV, CAC, შენარჩუნება), ეფექტის გაზომვა (uplift/შეკვეთა), FinOinops მონაცემთა პრიორიტეტები, ინვესტიციების პრიორიტეტი (რეალური დრო vs batch), შესაბამისობა და კონფიდენციალურობა, როგორც P&L ნაწილი, მონაცემთა მონეტიზაცია (B2C/B2V/პარტნიორები), ჩეკების სიები და პოლიტიკოსის შაბლონები.

სახელმძღვანელო AI ვიზუალიზაციის განხორციელების შესახებ: გრაფიკების გრამატიკა და გრაფიკების არჩევა, NL-Viz (ვიზუალური ბუნებრივი ენა), დაშბორდის ავტომატური წარმოება, ანომალიების ახსნა და მიზეზები, თხრობა და სტელინგი, RAG მეტამონაცემებისთვის, ხარისხის კონტროლი და ნდობა, ხელმისაწვდომობა და კონფიდენციალურობა, SLO/ღირებულება, ანტიპატერები, საგზაო რუკა და შემოწმების ფურცლები.