دوره پیاده‌سازی یادگیری ماشین عملیاتی با استفاده از Databricks و Spark در محیط‌های سازمانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی یادگیری ماشین عملیاتی با استفاده از Databricks و Spark در محیط‌های سازمانی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ با پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. معماری پلتفرم داده و نقش دیتابریکس در سازمان‌های مدرن
• 2. آشنایی با محیط کاری و اجزای هسته در Apache Spark
• 3. مفاهیم پایه اکوسیستم Databricks و Lakehouse
• 4. مدیریت کلاسترهای محاسباتی و بهینه‌سازی منابع در محیط ابری
• 5. کار با نوت‌بوک‌ها و محیط‌های توسعه اشتراکی در دیتابریکس
• 6. آشنایی با Delta Lake و مزایای آن در ذخیره‌سازی داده‌های حجیم
• 7. عملیات پایه بر روی داده‌ها با استفاده از PySpark
• 8. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها در مقیاس بزرگ
• 9. استفاده از Spark SQL برای پرس‌وجوهای تحلیلی
• 10. مدیریت متادیتا و استفاده از Unity Catalog برای حاکمیت داده
• 11. تکنیک‌های بهینه‌سازی کوئری‌ها و مدیریت پارتیشن‌بندی داده‌ها
• 12. مبانی یادگیری ماشین در پلتفرم دیتابریکس
• 13. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین با Spark MLlib
• 14. مهندسی ویژگی‌ها در مقیاس بزرگ با استفاده از Feature Store
• 15. آموزش مدل‌های رگرسیون و طبقه‌بندی در محیط توزیع‌شده
• 16. استفاده از MLflow برای ردیابی آزمایش‌ها و نسخه‌بندی مدل‌ها
• 17. مدیریت چرخه عمر مدل از آموزش تا استقرار
• 18. تنظیم ابرپارامترها و بهینه‌سازی مدل‌ها با Hyperopt
• 19. استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق در مقیاس با Horovod و Spark
• 20. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین در دیتابریکس
• 21. مستندسازی و ثبت نتایج مدل در MLflow Model Registry
• 22. استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس‌های REST در محیط سازمانی
• 23. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی و شناسایی انحراف داده
• 24. اتوماسیون گردش کار با استفاده از Databricks Workflows
• 25. یکپارچه‌سازی دیتابریکس با ابزارهای CI/CD سازمانی
• 26. امنیت داده‌ها و مدیریت دسترسی‌ها در پلتفرم دیتابریکس
• 27. رعایت الزامات حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها در پردازش ابری
• 28. استفاده از Delta Live Tables برای خط‌لوله‌های داده‌ای قابل اطمینان
• 29. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در پردازش‌های توزیع‌شده
• 30. بهینه‌سازی هزینه‌های رایانش ابری در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 31. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر در مقیاس بزرگ
• 32. تحلیل سری‌های زمانی با استفاده از Spark و کتابخانه‌های تخصصی
• 33. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده و انتقال یادگیری در دیتابریکس
• 34. کار با داده‌های غیرساختاریافته و پردازش تصاویر در محیط ابری
• 35. تکنیک‌های توزیع آموزش مدل‌های سنگین با استفاده از Spark
• 36. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای تحلیل نتایج مدل
• 37. بررسی موردی: پیاده‌سازی سیستم پیش‌بینی تقاضا در سازمان
• 38. بررسی موردی: تشخیص ناهنجاری در داده‌های عملیاتی
• 39. مدیریت خطاهای سیستم و استراتژی‌های بازیابی در پردازش ابری
• 40. نقشه راه توسعه و مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی سازمانی