Veri ve zeka

IGaming ekosisteminde telemetri tasarımı ve olay toplama için pratik bir rehber: taksonomi ve şemalar, istemci ve sunucu enstrümantasyonu, OpenTelemetry, tanımlayıcılar ve korelasyon, veri örnekleme ve kalitesi, PII gizliliği ve minimizasyonu, taşıma ve tamponlama, güvenilirlik ve idempotans, gözlemlenebilirlik ve SLO, gösterge tabloları ve uygulama yol haritası.

IGaming'de gerçek zamanlı sinyal işleme için pratik mimari ve desenler: Olayların kaynakları ve taksonomisi, CEP ve durumsal toplamalar (pencere fonksiyonları, filigranlar, geç veriler), zenginleştirme ve veri tekilleştirme, antifraud ve RG dedektörleri, çevrimiçi özellikler ve puanlama modelleri, teslimat garantileri ve idempoteness, ölçeklendirme ve maliyet, gözlemlenebilirlik ve SLO, panolar, güvenlik ve gizlilik, RACI ve örnek şemalar ve sahte kod ile uygulama yol haritası.

IGaming ekosistemi için veri zenginleştirmeye yönelik pratik bir rehber: Zenginleştirici sinyallerin kaynakları ve türleri (FX/geo/ASN/cihazlar, KYC/RG/AML, içerik ve dizinler), çevrimdışı ve akış boru hatları (arama, katılma, UDF/ML özellikleri), normalleştirme para birimi ve saat dilimi, PII gizliliği ve minimizasyonu, kalite ve DQ kuralları, gözlemlenebilirlik ve soy, maliyet ve SLL O, mimari kalıplar (boyut arama, özellik deposu, async zenginleştirme), SQL/YAML/pseudocode örnekleri, RACI ve uygulama yol haritası.

IGaming için akış ve akış analitiği oluşturmak için pratik metodoloji: Ingest> shina> obrabotka> mimari, pencereler ve filigranlar, CEP ve durumsal toplama, tam olarak bir kez/idempotency, şemalar ve sözleşme, gerçek zamanlı vitrinler ve ClickHouse/Pinot/Druid, gözlemlenebilirlik ve SLO, gizlilik ve bölgeselleştirme, maliyet mühendisliği, RACI ve yol haritası, SQL/pseudocode örnekleri ile.

IGaming platformu için toplu veri işlemeye yönelik pratik bir rehber: ingest> lakehouse> orkestratsiya> vitriny mimarisi, artımlı indirmeler ve CDC, SCD I/II/III, geri doldurma ve yeniden işleme, kalite kontrolü (kod olarak DQ), veri gizliliği ve ikamet, maliyet ve performans optimizasyonu, gözlemlenebilirlik ve SLO, şemalar/sözleşmeler, SQL/YAML ve uygulama yol haritası.

IGaming ekosistemi için gerçek zamanlı analitiğe yönelik tam kılavuz: iş durumları (AML/RG, operasyonel SLA'lar, ürün kişiselleştirme), alıveriş> shina> akış referans mimarisi - obrabotka> gerçek zamanlı vitrinler, CEP ve durumsal toplamlar, filigranlar/geç veriler, çevrimiçi zenginleştirme ve Özellik Mağazası, metrikler ve SLO, Gözlemlenebilirlik ve maliyet mühendisliği, gizlilik ve ikamet, SQL/pseudocode şablonları, RACI ve uygulama yol haritası.

Akış ve Toplu Analiz iGaming için Karşılaştırma Kılavuzu: Mimariler (Lambda/Kappa/Lakehouse-Hybrid), Windows ve Filigranlar vs Artışlar ve CDC, CEP/durumsal-toplamlar vs SCD ve Anlık Görüntüler, Gecikme/Eksiksizlik/Maliyet, DQ ve tekrarlanabilirlik, gizlilik ve ikamet, kullanım kalıpları (AML/RG/SRE/product/reporting), çözüm matrisleri, SQL/pseudocode örnekleri, yol haritası, RACI ve kontrol listeleri.

IGaming'de tam ML uygulama kılavuzu: anahtar durumlar (LTV/siyah, kişiselleştirme, dolandırıcılıkla mücadele/AML, Sorumlu Oyun), veri ve özellikler, çevrimiçi ve çevrimdışı puanlama, Özellik Mağazası, MLOps (deneyler, CI/CD/CT, izleme ve sürüklenme), çevrimdışı/çevrimiçi metrikler, A/B testleri ve nedensel yaklaşımlar, gizlilik ve Uyumluluk, sörf mimarisi (toplu/gerçek zamanlı), maliyet mühendisliği, RACI, yol haritası ve SQL/pseudocode örnekleri.

IGaming için Denetimli/Denetimsiz yaklaşımlar için karşılaştırmalı ve pratik bir rehber: anahtar durumlar (LTV/siyah, sahtekarlık karşıtı/AML, RG, kişiselleştirme), görev ve metrik seçimi, algoritmalar (sınıflandırma/regresyon, kümeleme/anomaliler/boyut azaltma), yarı/kendinden denetimli, aktif öğrenme, özellik hazırlama ve zaman içinde, çevrimdışı/çevrimiçi sörf noktası ve sürüklenme izleme, gizlilik ve uyumluluk, maliyet mühendisliği, RACI, yol haritası, kontrol listeleri ve SQL/pseudocode örnekleri.

IGaming için RL Uygulama Kılavuzu (Yenileme Öğrenimi): Vakalar (Kişiselleştirme, Bonus Optimizasyonu, Oyun Önerileri, Operasyonel Politikalar), Haydutlar/Bağlamsal Haydutlar/Slate-RL, Çevrimdışı/Batch-RL, Güvenli Sınırlar (RG/AML/Uyumluluk), Ödüller ve Nedensel - değerlendirme, simülatörler ve karşı olgusal yöntemler (IPS/DR), MLOps ve hizmet (çevrimiçi/gerçek zamana yakın), metrikler ve A/B, maliyet mühendisliği, RACI, yol haritası ve kontrol listeleri.

IGaming için özellik oluşturma ve seçme için pratik bir rehber: nokta-in-time disiplini, pencereler ve toplamalar (R/F/M), kategorik kodlamalar (TE/WOE), zamansal/grafik/NLP/coğrafi özellikler, anti-lösaj ve çevrimiçi/çevrimdışı uzlaşma, Özellik Mağazası ve testler eşdeğerliği, seçim (filtre/sarmalayıcı/gömülü, SHP AP/IV/MI), kararlılık ve sürüklenme, maliyet mühendisliği (özellik başına gecikme/maliyet), RACI, yol haritası, kontrol listeleri ve SQL/YAML/pseudocode örnekleri.

ML model izleme oyun kitabı iGaming: SLI/SLO ve operasyonel metrikler, veri kayma kontrolü/tahminleri (PSI/KL/KS), kalibrasyon (ECE), eşik kararlılığı ve beklenen maliyet, kapsama alanı ve hatalar, dilim/adalet analizi, çevrimiçi etiketler ve gecikmeli etiketler, uyarılar ve çalışma kitabı've, gösterge tabloları (Prometheus/Grafana/OS) Tel), denetim/PII/ikamet, RACI, yol haritası ve üretime hazırlık kontrol listesi.

IGaming'de AI/ML boru hattı tasarımı ve otomasyonu üzerine pratik oyun kitabı: orkestrasyon (Airflow/Argo), veri boru hatları ve özellik (Feature Store), modeller, kayıtlar ve tanıtım politikaları için CT/CI/CD, sürüklenme ile otomatik yeniden eğitim, çevrimiçi/çevrimdışı eşdeğerlik testleri, güvenlik (PII/ikamet), RACI, yol haritası, kontrol listeleri ve örnekler (DAG, YAML, pseudocode).

Örüntü tanıma için eksiksiz bir kılavuz: görev türleri (sınıflandırma, kümeleme, segmentasyon, diziler), veri temsilleri ve özellikleri, klasik ve sinir ağı yöntemleri (SVM, topluluklar, CNN/RNN/Transformer, GNN), kalite ölçümleri, yorumlanabilirlik, sağlamlık ve prode'da uygulama ve izleme için MLOps uygulamaları.

KPI'lar ve kıyaslamalar için sistem kılavuzu: metrik türleri (Kuzey Yıldızı, sonuç/süreç, korkuluk), formüller ve normlar, hedef belirleme (SMART/OKR), normalleştirme ve mevsimsellik, istatistiksel kararlılık, karşılaştırmalı bazlar (dahili/harici), gösterge tabloları, inceleme döngüleri ve anti-kalıplar (Goodhart).

Veri segmentasyonu için pratik bir rehber: segment hedefleri ve türleri (RFM, kohortlar, davranışsal, değer, risk segmentleri), yöntemler (kurallar, kümeleme, faktör/gömme, segmentasyonu denetleme), kalite ve kararlılık metrikleri, A/B doğrulama, operasyonel uygulama, sürüklenme izleme ve etik.

Veri görselleştirme için pratik bir rehber: hedefler ve izleyiciler, grafik seçimi, kompozisyon ve renk, hikaye anlatımı ve ek açıklamalar, gösterge paneli tasarımı, okunabilirlik metrikleri, erişilebilirlik, anti-desenler ve ürün ve üretim ipuçları.

Metrik mimarisi için pratik bir kılavuz: tanım ve sürümden hesaplamaya (toplu iş/akış), anlamsal katman ve kataloğa, kalite kontrolüne, SLO tazeliğine, güvenliğe ve izleme denetçisine. Şablonlar "pasaport metrikleri", "kaynak sözleşme", sürüm ve işlem kontrol listeleri.

Göstergelerin hiyerarşisi için pratik bir rehber: North Star'ın nasıl seçileceği, bir sürücü ağacına nasıl ayrıştırılacağı, korkuluk metriklerinin nasıl bağlanacağı, organizasyon seviyelerine göre basamaklı hedefler (OKR/KPI), semantik katmandaki formüller üzerinde anlaşmak, tazelik SLO'su ayarlamak ve tek bir inceleme ve geliştirme metriği döngüsü oluşturmak.

Korelasyon ve nedensellik için pratik bir rehber: korelasyon yeterli olduğunda, nedenselliğin nasıl tanımlanacağı (A/B testleri, DAG, arka kapı/ön kapı, IV, DiD, RDD, sentetik kontrol), karıştırıcılar, çarpıştırıcılar ve Simpson paradoksu ile nasıl çalışılacağı ve ürün pazarlamasında ve ML'de nedensel yöntemlerin nasıl uygulanacağı.

Signal-to-final scheme "Signal - Sense - Decide - Act - Learn": sinyal toplama ve normalleştirme, tekilleştirme ve önceliklendirme, nedensellik kontrolü, politika seçimi (kurallar/modeller/haydutlar), eylemlerin düzenlenmesi, korkuluklar ve histerezis, etki ölçümü ve geri bildirim kapatma. Artifact şablonları, kalite metrikleri ve kontrol listeleri.

KPI tahmini için pratik kılavuz: görev belirleme, veri hazırlama, ayrıştırma ve gerileticiler (tatiller, tanıtımlar), model seçimi (ARIMA/ETS/Prophet, GBM/NN, hiyerarşik ve olasılıksal), kalite ölçümleri ve geri test etme, senaryo modelleme, aralık kalibrasyonu, MLOps süreçleri, izleme ve valilik.

Risk Modellemesi için Pratik Kılavuz: Tehdit Haritası ve KRI, Frekans-Şiddet Modelleri (Poisson/NegBin × Lognormal/Pareto), Bileşik Süreçler ve LDA, EVT (GEV/GPD) ve Kalın Kuyruklar, Korelasyonlar ve Kopüller, Stres Testleri ve Senaryolar, Bayt es ve Monte Carlo, VaR/CVaR, limitler ve RAROC, model valiliği, sürüklenme izleme ve runibooks.

Dönüşüm analitiği için pratik bir rehber: hunileri ve katsayıları doğru bir şekilde okumak, "doğru paydaları've zaman pencerelerini ayarlamak, botları ve kopyaları hariç tutmak, kohortlar ve bölümler oluşturmak, dönüşümü LTV/CAC/ROMI ile ilişkilendirmek, deneyler yapmak ve tipik tuzaklardan kaçınmak. Metrik pasaportları, sözde SQL ve kontrol listeleri için şablonlar.

Öneri sistemleri oluşturmak için pratik rehber: veri ve öznitelik alanı, mimari (aday hatırlama), modeller (içerik tabanlı, işbirlikçi filtreleme, faktörizasyon/gömme, LTR/sinir ağları, oturum, bağlamsal haydutlar ve RL), hedefler ve sınırlamalar (değer, çeşitlendirme, adalet, RG/uyumluluk), çevrimdışı/çevrimiçi metrikler, A/B ve nedensel değerlendirme, MLOps/gözlemlenebilirlik, anti-kalıplar ve kontrol listeleri.

Oyuncu Profillemesi için Pratik Kılavuz: Hedefler ve Uygulamalar (UX, Kişiselleştirme, Risk/Uyumluluk), Veri Kaynakları ve Kimlikler, Özellikler ve Davranış Kalıpları (RFM, Oturumlar, İçerik), Segmentasyon Teknikleri (Kurallar, Kümeler, Gömmeler, Propensities, Yükselme), Profil Pasaportları ve Karar tabloları, Gizlilik/Etik/RG, İzleme ve sürüklenme, MLOps işlemi. Pseudo-SQL ve artefakt desenleri.

Davranışsal sinyallerle çalışmak için pratik rehber: ne toplanır (oturumlar, tıklamalar, kaydırma, bekleme süresi, yörüngeler), nasıl normalleştirilir ve arındırılır (idempotency, anti-botlar, PIT), işaretlere dönüşür (pencereler 5m/1h/24h, diziler, sütunlar), kaliteyi ölçmek (geçerlilik, dikkat, niyet), gizliliği korumak ve ürünlerde, analitikte ve ML'de güvenli bir şekilde kullanmak.

"Veri ve Zeka" bölümünde Veri Hattı oluşturmak için pratik bir rehber: seviyeler (iş, teknik, sütun), kaynaklardan ML modellerine uçtan uca bağlantı, olaylar ve sözleşmeler, sözlük ve meta veriler, grafik görselleştirme, etki analizi, SLO/SLI tazeliği ve kalitesi, iGaming (KYC/AML, oyun turları, ödemeler) için komut dosyaları, Sorumlu Oyun), eser şablonları ve bir uygulama yol haritası.

Veri ve İstihbarat bölümünde veri etiği için pratik bir rehber: ilkeler (fayda, zarar vermeme, adalet, özerklik, sorumluluk), oyuncular ve düzenleyiciler için şeffaflık, manipülasyon olmadan dürüst kişiselleştirme ve pazarlama, verilerin rızası ve minimize edilmesi, savunmasız gruplarla çalışma, ML'nin açıklanabilirliği (model kartlar, veri beyanları), adalet ölçütleri, politika şablonları ve uygulama için kontrol listeleri.

Veri ve Zeka Belirteçleri Nasıl Yönlendirilir: Belirteçlerin Ne Olduğu ve Şifrelemeden Nasıl Farklı Oldukları, Seçenekler (kasa tabanlı, kasasız/FPE), Detokenizasyon Şemaları, Rotasyon ve Anahtar Yaşam Döngüsü, KYC/AML ile Entegrasyon, Ödemeler ve Günlükler, Erişim Politikası ve Denetim, Performans ve Esneklik, Metrikler ve Yol Haritası uygulaması. Obje desenleri, RACI ve anti-desenlerle.

Veri ve İstihbaratta eksiksiz veri koruma kılavuzu: tehdit modeli, transit ve depolama şifrelemesi (TLS/mTLS, AES-GCM, ChaCha20-Poly1305, TDE, FLE/AEAD), anahtar yönetimi (KMS/HSM, rotasyon, split-key, envelope), gizli yönetim, imza ve bütünlük (HMM AC/ECDSA), tokenizasyon ve maskeleme, DLP ve log sterilizasyonu, yedekleme ve DR, erişim ve denetim (RBAC/ABAC, JIT), uyumluluk ve gizlilik, SLO metrikleri, kontrol listeleri, RACI ve uygulama yol haritası. IGaming durumlarına odaklanmak: KYC/AML, ödemeler, oyun etkinlikleri, Sorumlu Oyun.

Veri ve İstihbaratta denetim ve sürüm uygulama kılavuzu: denetim günlükleri (kim/ne/ne/ne/neden), bütünlük ve imza kontrolleri, değişim politikası (şemalar ve vitrinler için SEMVER), zaman yolculuğu ve anlık görüntüler, SCD/CDF, şemaların sözleşme evrimi, sürüm özellik deposu ve ML modelleri, prosedürler geri alma/geri doldurma, RACI, SLI O Metrikler, kontrol listeleri ve yol haritası. IGaming için örnekler: GGR düzenlemeleri, retro sağlayıcı besleme düzeltmeleri, KYC/AML ve RG raporlaması.

DataOps Veri ve Zekada Uygulama Kılavuzu: Kaynaktan Panoya/ML Değer Akışı, Sözleşmeye Yönelik Geliştirme, Veri için CI/CD, Test Etme (DQ/Şematikler/Regresyon), Orkestrasyon ve Gözlemlenebilirlik, Olay Yönetimi, Kataloglar ve Lineage, Çevre Yönetimi, Bültenler (mavi) Yeşil/kanarya), Güvenlik ve Erişim, SLO metrikleri, eser desenleri, kontrol listeleri ve yol haritası. IGaming için örneklerle (KYC/AML, ödemeler, oyun etkinlikleri, RG, pazarlama).

Veri ve Zeka için Komple NLP Kılavuzu: Metin Toplama ve Normalleştirme, Çok Dillilik ve Argo, Saflaştırma ve PII Revizyonu, Tokenizasyon/Lemmatizasyon/Morfoloji, Vektör Temsilleri ve Gömme, Tematik Modelleme ve Sınıflandırma, Varlık/İlişki Çıkarma, Arama (BM25 + Vektör, RAG), Özetleme, soru-cevap ve chatbot'lar, moderasyon/toksisite, OCR/ASR - tekst, kalite metrikleri ve MLOps, gizlilik/DSAR/etik, boru hattı şablonları ve yol haritası. IGaming'e odaklanarak: destek ve sohbetler, App Store/Google Play incelemeleri, bonus kuralları, RG/AML riskleri, sağlayıcı haberleri ve ödeme koşulları.

Veri ve Zekada Bilgisayar Vizyonu Uygulama Uygulama Kılavuzu: KYC/OCR ve canlılık, sahtekarlık önleme (botlar/çoklu hesap), afiş/video denetimi, UI/QA kontrolü, akış analizi (eSports/flamalar), sorumlu reklamcılık (RG), marka koruması, A/Yaratıcı, sentetik veri üretimi, kalite metrikleri, gizlilik/biyometri/DSAR, mimariler (on-device/edge/cloud, TEE), MLOps, SLO ve yol haritası. Çok markalı ve çok yetkili platformlara odaklanarak.

Veri ve Zekada Multimodal Modeller için Komple Kılavuz: iGaming (KYC/canlılık, yaratıcı ılımlılık, akış analizi, RG/sahtekarlık karşıtı, destek), Mimari (CLIP benzeri, Kodlayıcı-Dekoder, Algılayıcı, LLM-as-orchestrator), veri ve işaretleme (modalitelerin senkronizasyonu, sentetikler, PII-edition), hizalama (kontrastlı, ITC/ITM, talimat ayarlama), gizlilik/biyometri/DSAR, metrikler ve kıyaslamalar, MLOps (kayıt defteri, kanarya, sürüklenme), maliyet/gecikme (niceleme, önbellek, yönlendirme), API ve SLO şablonları, kontrol listeleri ve yol haritası.

"Veri ve Zeka" bölümünde kümeleme için pratik bir rehber: Öğretmen olmadan görevler ve değer, işaretlerin hazırlanması (davranış, ödemeler, oyunlar, cihazlar), algoritma seçimi (k-means/mini-batch, GMM, DBSCAN/HDBSCAN, spektral, hiyerarşik, SOM, karışık tipler), kalite ölçümleri (siluet, Daae vies-Bouldin, kararlılık), açıklanabilirlik ve küme profilleri, çevrimiçi Güncellemeler ve sürüklenme, gizlilik (k-anonimlik, tokenizasyon), CRM/kişiselleştirme/RG/sahtekarlık karşıtı entegrasyonlar, boru hattı şablonları, RACI, yol haritası ve anti-kalıplar.

Veri ve Zekada Boyutsallığın Azaltılması İçin Pratik Bir Kılavuz: Ne Zaman ve Neden Uygulanmalı, Faktör Yapı Farkına Karşı Özellik Örneklemesi, Yöntemler (PCA/SVD, NMF/FA, t-SNE, UMAP, Otomatik Kodlayıcılar/Variac, PCA, Embeddical Through Categorical için Dings), Boru Hatları (Ölçekleme, PII maskeleri, zaman yolculuğu), metrikler (açıklanmış varyans, güven/süreklilik, kNN-koruma), çevrimiçi güncellemeler ve sürüklenme, küme/anomali görselleştirme, gizlilik ve k-anonimlik, kümeleme/önerici/antifraud entegrasyonları, YAML kalıpları ve anti-kalıplar.

Komple Veri ve Zeka Kılavuzu: Şema Tasarım İlkeleri (Tablolar, Olaylar, Özellikler), Gösterimler (Avro/Protobuf/JSON Şeması/DDL), Uyumluluk (geriye/ileriye/tam), Şema Sözleşmeleri ve Kayıtları, Sürümler ve Geçişler (mavi-yeşil/çift-yazma/gölge-okuma/geri doldurma) Vitrin ve Özellik Deposunun (SCD, anlamsal sürümler), dizinlerin/enum/yerellerin, çok markalı/çok yetkili ve PII'nin, uyumluluk testlerinin ve dizinlerinin, anti-modellerin, RACI ve yol haritasının evrimi. İGaming için örnekler: ödemeler/PSP, oyun turları, bonuslar, RG/AML.

Veri ve Zeka bölümünde indeksleme için pratik bir kılavuz: dizin türleri (B-tree/Bitmap/Hash/BRIN/GiST/GIN/inverted/vector), bölümleme ve sıralama (küme tuşları, Z-order, order by), veri atlama (min-max, bloom), materyalize görünümler, segment projeksiyonları/kümeleme, sonuç önbelleği, istatistik ve optimizer, "küçük dosya" sıkıştırma, göllerde Iceberg/Delta/Hudi indeksleri, JSON/yarı yapılandırılmış alanlar, SCD desenleri, izleme ve RACI. IGaming'in örnekleri ödemeler/PSP, oyun turları, RG/AML ve dolandırıcılıkla mücadele.

Uyarlanabilir gösterge tablolarının tasarlanması ve uygulanması için eksiksiz bir kılavuz: roller ve bağlam, kişiselleştirme, cihaz ve kanal yanıtı, kullanılabilirlik, çoklu kiracılık, güvenlik, performans, deneme ve başarı metrikleri.

Big Data'dan iş öngörülerini çıkarmak için pratik bir rehber: mimari ve boru hatları, analiz yöntemleri (tanımlayıcı/tanısal/öngörücü/kuralcı analitik), deneyler ve nedensellik, veri i治理 kalitesi, gizlilik ve güvenlik, MLOps ve operasyonel destek, başarı ölçütleri ve para kazanma.

Soru-cevap ve veri madenciliğinden deney, otomasyon ve operasyonel raporlamaya kadar karar döngülerini tasarlamak, ölçmek ve optimize etmek için eksiksiz bir kılavuz. Çerçeveler (OODA/PDCA/DIKW), roller ve haklar, hız/kalite metrikleri, veri ve araç mimarisi, anti-desenler, yol haritası ve kontrol listeleri.

Veri akışlarını (batch/stream) önceliklendirmek için pratik bir rehber: iş hiyerarşisi ve SLO, hizmet sınıfları (QoS), çoklu kiracılık, zamanlayıcılar ve kuyruklar, geri dönüş ve sınırlar, maliyet bilincine sahip stratejiler, anti-patterlar, uygulama yol haritası ve üretim kontrol listeleri.

Analitik için veri sıkıştırması için pratik bir kılavuz: sütun formatları (Parke/ORC), kodekler (ZSTD/Snappy/LZ4), kodlamalar (RLE/Sözlük/Delta/Referans Çerçevesi/Goril/XOR), zaman serisi ve günlük sıkıştırma, eskiz - yapılar (HLL/TD igest), kayıplı/kayıpsız tavizler, maliyet ve SLO üzerindeki etkisi, şifreleme ve uyumluluk, sıkıştırma ve depolama politikaları, test ve antipatterns.

ML/LLM Sistemleri Denetim Uygulama Kılavuzu: Hedefler ve Çerçeve, Risk Tabanlı Metodoloji, Dokümantasyon ve Kanıt, Veri ve Model Değerlendirmesi (Kalite, Eşitlik, Gizlilik, Güvenlik, Sürdürülebilirlik), Kırmızı takım çalışması, Çevrimiçi İzleme ve Olay Yönetimi, Uyumluluk, Kontrol Listeleri ve Bir Süreç Olarak Denetim Uygulama Yol Haritası.

Uyarlanabilir öğrenme için eksiksiz bir kılavuz (sürekli/çevrimiçi/aktif/ince ayar): sürüklenme türleri, yeniden eğitim tetikleyicileri, güncelleme stratejileri (toplu iş/akış/kısmi/PEFT), kişiselleştirme ve çok yönlülük, unutma kontrolü, güvenli eşikler ve korkuluklar, MLOps kontur (sürüm oluşturma, geri dönüşler, izleme), gizlilik ve maliyet

Devre boyunca veri bütünlüğünü sağlamak için pratik bir rehber: bütünlük türleri (temel, referans, etki alanı, iş kuralları), sözleşmeler ve şemalar, işlem garantileri (ACID/izolasyon), dağıtılmış sistemler (idempotency, dedup, olay sırası), DQ doğrulama ve testler, denetim ve soy, güvenlik ve gizlilik, yol haritası ve kontrol listeleri.

Gerçek zamanlı içgörüleri organize etmek için pratik bir rehber: mimari (yutmak, obrabotka, fichi, vitriny, dostavka), pencereler ve filigranlar, geç/sıra dışı, durumlar ve tam olarak bir kez anlam, anormallikler ve nedensellik, çevrimiçi deneyler, SLO/gözlemlenebilirlik, maliyet farkında stratejiler, güvenlik ve gizlilik. Kontrol listeleri, anti-kalıplar ve politika şablonları ile.

İGaming'deki veri ekonomisi hakkında pratik rehberlik: değer ve gider kartı (sborkhraneniyeobrabotkamodelideystviye), birim ekonomisi (GGR, ARPPU, LTV, CAC, kesinti), etki ölçümü (yükseltme/artış), veriler için FinOps, yatırımların önceliklendirilmesi (gerçek zamanlı vs parti), P&P'nin bir parçası olarak uyumluluk ve gizlilik L, verilerin paraya çevrilmesi (В2С/В2В/партнеры), çek sayfaları ve şablonlar politikacı.

AI görselleştirme uygulama kılavuzu: grafik dilbilgisi ve grafik seçimi, NL - Viz (görsel olarak doğal dil), panoların otomatik olarak oluşturulması, anormalliklerin ve nedenlerin açıklanması, anlatılar ve hikaye anlatımı, meta verilerde RAG, kalite ve güven kontrolü, erişilebilirlik ve gizlilik, SLO/maliyet, antipatterns, yol haritası ve kontrol listeleri.