دوره راهکارهای نوین تحلیل داده و هوش مصنوعی با استفاده از Azure Databricks همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین تحلیل داده و هوش مصنوعی با استفاده از Azure Databricks

موضوع کلی: علوم داده و رایانش ابری (Cloud Computing & Data Science)

موضوع میانی: پردازش کلان‌داده و یادگیری ماشین بر بستر ابر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری و معماری پلتفرم مایکروسافت آژور
• 2. آشنایی با محیط کاری و اجزای اصلی آژور دیتابریکس
• 3. مدیریت فضای کاری و پیکربندی محیط در Azure Databricks
• 4. مبانی معماری دلتا لیک و مزایای آن در مدیریت داده
• 5. مدیریت کلاسترها و بهینه‌سازی منابع پردازشی در ابر
• 6. آشنایی با نوت‌بوک‌های دیتابریکس و همکاری تیمی
• 7. کار با دیتاست‌های حجیم در محیط اسپارک
• 8. عملیات پایه در دیتابریکس و استفاده از کتابخانه‌های پایتون
• 9. تحلیل داده‌های ساختاریافته با استفاده از SQL در دیتابریکس
• 10. مدیریت جداول دلتا و تاریخچه تغییرات داده‌ها
• 11. پردازش داده‌های جریانی با استفاده از Structured Streaming
• 12. اتصال به منابع داده خارجی در فضای ابری آژور
• 13. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در محیط دیتابریکس
• 14. بهینه‌سازی کوئری‌ها و افزایش کارایی در پردازش کلان‌داده
• 15. استفاده از MLflow برای مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 16. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی یادگیری ماشین
• 17. آموزش مدل‌های رگرسیون بر بستر دیتابریکس
• 18. کاربرد الگوریتم‌های طبقه‌بندی در پروژه‌های داده‌محور
• 19. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین
• 20. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین با استفاده از دیتابریکس
• 21. توزیع آموزش مدل‌ها روی چندین نود پردازشی
• 22. استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 23. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل‌ها در فضای ابری
• 24. مدیریت خطا و عیب‌یابی در پردازش‌های توزیع‌شده
• 25. یکپارچه‌سازی دیتابریکس با Azure Data Factory
• 26. استفاده از Azure Key Vault برای مدیریت کلیدهای امنیتی
• 27. بهترین شیوه‌های مدیریت هزینه در پردازش‌های ابری
• 28. طراحی معماری مدرن داده با رویکرد Lakehouse
• 29. کاربرد تحلیل‌های پیشرفته در حوزه‌های کسب‌وکار
• 30. ارائه گزارش‌ها و داشبوردهای تحلیلی با اتصال به Power BI
• 31. اخلاق در داده‌کاوی و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 32. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک راهکار تحلیل داده ابری