اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای جامع تحلیل داده و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم Databricks

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع تحلیل داده و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم Databricks

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل‌های هوشمند

موضوع میانی: سکوهای ابری پردازش داده و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با معماری پلتفرم دیتابریکس و محیط پردازش ابری
• 2. مبانی پردازش توزیع‌شده داده‌ها با استفاده از آپاچی اسپارک
• 3. راه اندازی محیط کاربری و مدیریت کلاسترها در دیتابریکس
• 4. ساختار نوت‌بوک‌های دیتابریکس و مدیریت چرخه‌های حیات کد
• 5. آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی پایتون و اس‌کیوال در محیط دیتابریکس
• 6. مفاهیم پایه پایگاه داده‌های دلتا و مدیریت جداول در دیتابریکس
• 7. بارگذاری و واردات داده‌های حجیم از منابع مختلف
• 8. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از فریم‌ورک‌های داده‌محور
• 9. تکنیک‌های کوئری‌نویسی پیشرفته در محیط دیتابریکس
• 10. تجسم‌سازی داده‌ها و ایجاد داشبوردهای مدیریتی درون‌سامانه‌ای
• 11. معماری مدالیون در دریاچه داده و لایه‌های برنزی نقره‌ای و طلایی
• 12. بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها با استفاده از تنظیمات کلاستر
• 13. مدیریت دسترسی و امنیت داده‌ها در محیط‌های ابری
• 14. تلفیق داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته با فرمت پارکت
• 15. آشنایی با کتابخانه‌های یادگیری ماشین در دیتابریکس
• 16. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون برای پیش‌بینی روندهای داده‌ای
• 17. الگوریتم‌های طبقه‌بندی و ارزیابی دقت مدل‌های هوش مصنوعی
• 18. خوشه‌بندی و تحلیل اکتشافی داده‌ها با استفاده از ام‌ال‌لیب
• 19. مدیریت و نسخه‌بندی مدل‌های هوش مصنوعی با ام‌ال‌فلو
• 20. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های توزیع‌شده
• 21. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده در محیط تولید
• 22. استفاده از پایپ‌لاین‌های داده برای اتوماسیون فرآیندهای تحلیل
• 23. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق در اکوسیستم دیتابریکس
• 24. مبانی پردازش داده‌های جریانی و تحلیل در لحظه
• 25. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازش ابری در تحلیل‌های کلان‌داده
• 26. اصول اخلاق در علم داده و حفظ حریم خصوصی کاربران
• 27. کاربردهای عملی تحلیل داده در بهبود بهره‌وری سازمان‌های ایرانی
• 28. مستندسازی و اشتراک‌گذاری نتایج تحلیل در محیط‌های سازمانی
• 29. استراتژی‌های عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در کلاسترهای اسپارک
• 30. نکات تکمیلی برای مقیاس‌پذیری پروژه‌های تحلیل داده در سازمان‌ها