دوره جامع تحلیل داده‌های بزرگ با MATLAB: از استخراج تا مدلسازی و مقیاس‌پذیری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل داده‌های بزرگ با MATLAB: از استخراج تا مدلسازی و مقیاس‌پذیری

موضوع کلی: تحلیل داده‌ها و داده‌کاوی

موضوع میانی: تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم دادگان بزرگ و معماری آن در MATLAB
• 2. معرفی ساختار داده Tall Arrays برای پردازش داده‌های حجیم
• 3. معرفی ساختار داده Datastore برای مدیریت داده‌های خارج از حافظه (Out-of-Core)
• 4. نحوه فراخوانی و ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته در Datastore
• 5. فراخوانی و پردازش داده‌های متنی و نیمه‌ساختاریافته با Datastore
• 6. کار با فایل‌های حجیم CSV، Excel و Parquet در متلب
• 7. اتصال MATLAB به دیتابیس‌های حجیم SQL و NoSQL
• 8. پیش‌پردازش و تمیزکاری داده‌های بزرگ متنی و عددی
• 9. مدیریت داده‌های گمشده (Missing Values) و داده‌های پرت (Outliers) در Tall Arrays
• 10. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌های حجیم
• 11. تکنیک‌های تغییر شکل و گروه‌بندی داده‌های بزرگ (Grouped Operations)
• 12. تحلیل آماری توصیفی بر روی دادگان بزرگ با Tall Arrays
• 13. تجسم‌سازی و رسم نمودارهای گرافیکی برای داده‌های حجیم
• 14. اجرای الگوریتم‌های MapReduce در محیط MATLAB
• 15. طراحی توابع Map و Reduce سفارشی برای محاسبات حجیم
• 16. بهینه‌سازی محاسبات MapReduce در پردازش‌های توزیع‌شده
• 17. نحوه استفاده از Parallel Computing Toolbox برای موازی‌سازی کدهای متلب
• 18. پیکربندی Parallel Pools و مدیریت پردازش‌های همزمان
• 19. استفاده از حلقه‌های parfor برای موازی‌سازی پروژه‌های داده‌کاوی
• 20. پردازش داده‌های بزرگ روی پردازنده‌های گرافیکی (GPU) در متلب
• 21. یکپارچه‌سازی MATLAB با پلتفرم Apache Hadoop
• 22. اجرای کدهای متلب روی خوشه‌های Apache Spark
• 23. دسته‌بندی و خوشه‌بندی داده‌های بزرگ (Clustering) با K-Means در Tall Arrays
• 24. اعمال مدل‌های رگرسیون خطی و چندجمله‌ای روی دادگان بزرگ
• 25. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت‌شده (Supervised Learning)
• 26. استفاده از ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای پردازش داده‌های حجیم
• 27. طراحی درخت‌های تصمیم و الگوریتم‌های Random Forest در داده‌های بزرگ
• 28. کاهش ابعاد داده‌های بزرگ با تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 29. تحلیل سری‌های زمانی حجیم (Time Series Analysis) با MATLAB
• 30. استخراج ویژگی (Feature Extraction) از سیگنال‌ها و تصاویر حجیم
• 31. طراحی شبکه های عصبی عمیق برای تحلیل دادگان بزرگ
• 32. استقرار و اجرای الگوریتم‌های Deep Learning در سیستم‌های توزیع‌شده
• 33. ارزیابی عملکرد مدل‌ها و معیارهای Accuracy و ROC در Big Data
• 34. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی سرعت اجرای کدها در پردازش‌های بزرگ
• 35. معماری MATLAB Parallel Server برای برنامه‌های کاربردی سازمانی
• 36. پیکربندی خوشه‌های محاسباتی (HPC) جهت پردازش داده‌های فوق‌سنگین
• 37. طراحی خط لوله پردازش داده (Data Pipeline) خودکار از دریافت تا تحلیل
• 38. استقرار (Deployment) مدل‌های Big Data متلب در قالب برنامه‌های مستقل یا وب‌سرویس
• 39. تست واحد و رفع اشکال در پروژه‌های تحلیل داده‌های بزرگ
• 40. پروژه پایانی: طراحی جامع سیستم تحلیل و پیش‌بینی بر روی دادگان کلان واقعی