🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: علم داده در فضای ابری: AWS SageMaker و GCP AI Platform

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: علم داده (Data Science)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی علم داده
• 2. مقدمه ای بر علم داده
• 3. نقش علم داده در کسب و کار
• 4. چرخه حیات علم داده
• 5. ابزارها و زبان های علم داده
• 6. مقدمه ای بر پایتون برای علم داده
• 7. مبانی پایتون: متغیرها و انواع داده
• 8. مبانی پایتون: عملگرها
• 9. مبانی پایتون: ساختارهای کنترلی (if, else, elif)
• 10. مبانی پایتون: حلقه‌ها (for, while)
• 11. مبانی پایتون: توابع
• 12. مبانی پایتون: ماژول ها و بسته ها
• 13. مبانی پایتون: کار با لیست ها
• 14. مبانی پایتون: کار با تاپل ها
• 15. مبانی پایتون: کار با دیکشنری ها
• 16. مبانی پایتون: کار با مجموعه ها (sets)
• 17. مقدمه ای بر NumPy
• 18. آرایه های NumPy
• 19. عملیات پایه NumPy
• 20. ایندکس گذاری و برش در NumPy
• 21. عملیات ریاضی در NumPy
• 22. توابع آماری NumPy
• 23. مقدمه ای بر Pandas
• 24. ساختار داده DataFrame در Pandas
• 25. ساختار داده Series در Pandas
• 26. بارگذاری داده ها در Pandas (CSV, Excel)
• 27. پاکسازی داده ها در Pandas
• 28. مدیریت مقادیر گمشده در Pandas
• 29. تبدیل و مرتب سازی داده ها در Pandas
• 30. تجمیع و گروه بندی داده ها در Pandas
• 31. ادغام و ترکیب DataFrames
• 32. مقدمه ای بر تجسم داده ها
• 33. مقدمه ای بر Matplotlib
• 34. رسم نمودارهای خطی
• 35. رسم نمودارهای پراکندگی (Scatter plots)
• 36. رسم نمودارهای میله ای (Bar plots)
• 37. رسم هیستوگرام
• 38. سفارشی سازی نمودارها در Matplotlib
• 39. مقدمه ای بر Seaborn
• 40. نمودارهای آماری Seaborn
• 41. نمودارهای توزیعی Seaborn
• 42. نمودارهای رابطه ای Seaborn
• 43. نمودارهای دسته ای Seaborn
• 44. مقدمه ای بر علم داده در فضای ابری
• 45. چرا علم داده در فضای ابری؟
• 46. مزایای استفاده از ابر برای علم داده
• 47. مقدمه ای بر AWS SageMaker
• 48. مروری بر خدمات AWS
• 49. مفاهیم کلیدی SageMaker
• 50. محیط توسعه SageMaker Studio
• 51. ساخت و اجرای نوت بوک ها در SageMaker
• 52. مدیریت داده ها در SageMaker
• 53. SageMaker Ground Truth برای برچسب گذاری داده ها
• 54. SageMaker Feature Store
• 55. SageMaker Data Wrangler
• 56. مقدمه ای بر مدل سازی در SageMaker
• 57. آموزش مدل در SageMaker
• 58. استفاده از الگوریتم های داخلی SageMaker
• 59. استفاده از کانتینرهای سفارشی برای آموزش
• 60. پارامترهای آموزش و تنظیمات
• 61. ارزیابی مدل در SageMaker
• 62. استقرار مدل در SageMaker
• 63. SageMaker Endpoints برای پیش بینی آنلاین
• 64. SageMaker Batch Transform برای پیش بینی دسته ای
• 65. SageMaker Model Monitor
• 66. مقدمه ای بر GCP AI Platform
• 67. مروری بر خدمات GCP
• 68. مفاهیم کلیدی GCP AI Platform
• 69. محیط توسعه Vertex AI Workbench
• 70. ساخت و اجرای نوت بوک ها در Vertex AI Workbench
• 71. مدیریت داده ها در GCP
• 72. Vertex AI Feature Store
• 73. Vertex AI Data Labeling
• 74. مقدمه ای بر مدل سازی در GCP
• 75. آموزش مدل در GCP AI Platform
• 76. استفاده از الگوریتم های از پیش ساخته شده
• 77. استفاده از کانتینرهای سفارشی برای آموزش
• 78. پارامترهای آموزش و تنظیمات
• 79. ارزیابی مدل در GCP
• 80. استقرار مدل در GCP
• 81. Vertex AI Endpoints برای پیش بینی آنلاین
• 82. Vertex AI Batch Prediction
• 83. Vertex AI Model Monitoring
• 84. مقایسه SageMaker و GCP AI Platform
• 85. انتخاب پلتفرم مناسب
• 86. استراتژی های انتقال به ابر
• 87. امنیت در علم داده در فضای ابری
• 88. مدیریت دسترسی و هویت (IAM)
• 89. امنیت داده ها در ابر
• 90. ملاحظات حریم خصوصی در علم داده
• 91. هزینه ها و بهینه سازی هزینه در خدمات ابری
• 92. کاربردها و مطالعات موردی علم داده در ابر
• 93. علم داده برای تحلیل کسب و کار
• 94. علم داده برای یادگیری ماشین
• 95. علم داده برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 96. علم داده برای بینایی ماشین (Computer Vision)
• 97. علم داده در اینترنت اشیاء (IoT)
• 98. اخلاقیات در علم داده
• 99. سوگیری در داده ها و مدل ها
• 100. مسئولیت پذیری در هوش مصنوعی

علم داده در فضای ابری: مسیر طلایی به سوی آینده با AWS SageMaker و GCP AI Platform

دنیای داده‌ها در حال انفجار است! حجم اطلاعات تولید شده به قدری زیاد شده که دیگر نمی‌توان با روش‌های سنتی به تحلیل و بهره‌برداری از آن‌ها پرداخت. برای ورود به این دنیای هیجان‌انگیز، شما به ابزارهای قدرتمند و زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر نیاز دارید. دوره علم داده در فضای ابری: AWS SageMaker و GCP AI Platform شما را به طور کامل با این ابزارها آشنا می‌کند و مهارت‌های لازم برای تبدیل داده‌ها به دانش و سود را به شما می‌آموزد.

در این دوره، شما با قدرت محاسباتی و انعطاف‌پذیری فضای ابری در کنار ابزارهای تخصصی علم داده مانند AWS SageMaker و GCP AI Platform آشنا می‌شوید. با یادگیری این مهارت‌ها، می‌توانید به سرعت مدل‌های یادگیری ماشینی را توسعه دهید، آن‌ها را آموزش دهید و در مقیاس وسیع استقرار دهید. این دوره برای کسانی طراحی شده که می‌خواهند به یک متخصص علم داده تبدیل شوند و آینده شغلی خود را متحول کنند.

درباره دوره

دوره علم داده در فضای ابری، یک آموزش جامع و عملی است که شما را از مفاهیم پایه‌ای علم داده تا تکنیک‌های پیشرفته‌ی یادگیری ماشینی و استقرار مدل‌ها در فضای ابری همراهی می‌کند. ما از طریق مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی، به شما نشان می‌دهیم که چگونه از AWS SageMaker و GCP AI Platform برای حل مسائل پیچیده استفاده کنید. این دوره، ترکیبی از تئوری و عمل است و به شما کمک می‌کند تا درک عمیقی از علم داده و فضای ابری به دست آورید.

موضوعات کلیدی

• مقدمه‌ای بر علم داده و اهمیت آن در دنیای امروز
• آشنایی با مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشینی: رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی
• پیش‌پردازش داده‌ها و پاکسازی داده‌ها (Data Cleaning)
• انتخاب و مهندسی ویژگی‌ها (Feature Engineering)
• آشنایی با AWS SageMaker: سرویس‌های SageMaker و کاربردهای آن‌ها
• آشنایی با GCP AI Platform: سرویس‌های AI Platform و کاربردهای آن‌ها
• ساخت و آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی با استفاده از SageMaker و AI Platform
• استقرار (Deployment) مدل‌ها در فضای ابری
• مانیتورینگ و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشینی
• کاربرد علم داده در حوزه‌های مختلف: بازاریابی، مالی، بهداشت و …
• مقایسه و انتخاب بهترین سرویس‌های ابری برای نیازهای شما

مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مهندسی، علوم کامپیوتر، آمار و ریاضیات
• برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان علاقه‌مند به ورود به حوزه علم داده
• تحلیلگران داده که می‌خواهند مهارت‌های خود را ارتقا دهند
• متخصصان IT که می‌خواهند با فضای ابری و ابزارهای علم داده آشنا شوند
• مدیران و تصمیم‌گیرندگانی که می‌خواهند از قدرت داده‌ها برای بهبود کسب‌وکار خود استفاده کنند

چرا این دوره را بگذرانیم؟

با گذراندن این دوره، شما به مزایای زیر دست خواهید یافت:

• کسب مهارت‌های عملی و مورد نیاز بازار کار: شما با ابزارهای واقعی و تکنیک‌های پیشرفته علم داده آشنا می‌شوید.
• افزایش چشمگیر شانس استخدام: متخصصان علم داده در فضای ابری، بسیار مورد تقاضا هستند.
• یادگیری از متخصصان مجرب: مدرسان این دوره، از متخصصان باتجربه در حوزه علم داده و فضای ابری هستند.
• پروژه‌های عملی و واقعی: شما با انجام پروژه‌های عملی، دانش خود را در عمل به کار می‌گیرید.
• دسترسی به منابع آموزشی به‌روز: ما از آخرین متدها و ابزارهای علم داده استفاده می‌کنیم.
• افزایش درآمد و ارتقاء شغلی: مهارت‌های شما به طور قابل توجهی افزایش خواهد یافت.
• یادگیری انعطاف‌پذیر و آنلاین: شما می‌توانید در هر زمان و مکانی به محتوای دوره دسترسی داشته باشید.

سرفصل‌های دوره

در این دوره، بیش از 100 سرفصل جامع در اختیار شما قرار می‌گیرد که به شما کمک می‌کند تا به یک متخصص علم داده در فضای ابری تبدیل شوید. این سرفصل‌ها شامل:

• مقدمه‌ای بر علم داده و مفاهیم کلیدی
• مبانی ریاضیات و آمار مورد نیاز برای علم داده
• آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های NumPy, Pandas, Scikit-learn
• پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی، تبدیل، و استانداردسازی داده‌ها
• کاوش داده‌ها: تجزیه و تحلیل توصیفی و استنباطی داده‌ها
• مهندسی ویژگی‌ها: انتخاب و ساخت ویژگی‌های مناسب
• مدل‌سازی یادگیری ماشینی: رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی
• ارزیابی مدل‌ها: معیارهای ارزیابی و انتخاب بهترین مدل
• یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• معرفی AWS SageMaker و سرویس‌های آن (SageMaker Studio, Training Jobs, Inference Pipelines…)
• معرفی GCP AI Platform و سرویس‌های آن (AI Platform Training, AI Platform Prediction…)
• آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی با استفاده از SageMaker
• آموزش مدل‌های یادگیری ماشینی با استفاده از AI Platform
• استقرار مدل‌ها در SageMaker و AI Platform
• مانیتورینگ و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشینی
• بهینه‌سازی مدل‌ها و هایپرپارامترها
• کاربرد علم داده در حوزه‌های مختلف (بازاریابی، مالی، بهداشت و …)
• پروژه‌های عملی و نمونه‌های واقعی
• بررسی و مقایسه AWS SageMaker و GCP AI Platform
• امنیت و حریم خصوصی در علم داده
• بهترین شیوه‌ها و نکات کلیدی برای دانشمندان داده
• و ده‌ها سرفصل کاربردی دیگر …

همین امروز در دوره علم داده در فضای ابری: AWS SageMaker و GCP AI Platform ثبت‌نام کنید و قدمی محکم به سوی آینده‌ای روشن بردارید! با یادگیری این مهارت‌ها، شما می‌توانید به یک متخصص علم داده تبدیل شوید و در دنیای داده‌ها به موفقیت برسید.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• ویدیوهای آموزشی فارسی — آموزش قدم‌به‌قدم، کاربردی و قابل فهم
• پادکست‌های صوتی فارسی — توضیح مفاهیم کلیدی و نکات تکمیلی
• کتاب PDF فارسی — شامل کلیهٔ سرفصل‌ها و محتوای آموزشی
• کتاب خلاصه نکات ویدیوها و پادکست‌ها – نسخه PDF — مناسب مرور سریع و جمع‌بندی مباحث
• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.
• کتاب تمرین‌های درست / نادرست (True / False) – نسخه PDF
  — مناسب افزایش دقت مفهومی و تشخیص صحیح یا نادرست بودن گزاره‌ها.
• کتاب تمرین‌های جای خالی – نسخه PDF
  — تقویت یادگیری فعال و تسلط بر مفاهیم و اصطلاحات کلیدی.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل آموزش تصویری، صوتی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

---

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

• این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
• تمامی فایل‌ها و کتاب‌ها کاملاً فارسی هستند.
• توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی ۴۸ ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
• نیازی به درج شماره موبایل نیست؛ اما برای پشتیبانی سریع‌تر توصیه می‌شود.
• در صورت بروز مشکل در دانلود با شماره 09395106248 تماس بگیرید.
• اگر پرداخت انجام شده ولی لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs