کتاب راهنمای عملی پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از BigQuery ML با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای عملی پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از BigQuery ML

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل پیش‌بینانه در بستر رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مفاهیم پایه در علوم داده و نقش یادگیری ماشین در تحلیل‌های کلان
• 2. آشنایی با محیط کاربری BigQuery و مدیریت پروژه‌های داده
• 3. ساختار داده‌ها و جداول در BigQuery و روش‌های بارگذاری اطلاعات
• 4. مبانی SQL برای تحلیل داده‌های حجیم
• 5. پیش‌پردازش داده‌ها و پاک‌سازی اطلاعات در محیط BigQuery
• 6. شناسایی متغیرهای هدف و ویژگی‌های تأثیرگذار در مدل‌های پیش‌بینانه
• 7. مفاهیم پایه یادگیری ماشین و تفاوت مدل‌های نظارت‌شده و نظارت‌نشده
• 8. ساختار دستورات SQL برای ایجاد مدل در BigQuery ML
• 9. آموزش رگرسیون خطی برای پیش‌بینی مقادیر عددی
• 10. ارزیابی دقت مدل‌های رگرسیون با استفاده از معیارهای آماری
• 11. آموزش رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی‌های دودویی
• 12. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی چندکلاسه در BigQuery
• 13. روش‌های انتخاب و مهندسی ویژگی‌ها برای بهبود عملکرد مدل
• 14. تکنیک‌های مدیریت داده‌های ناقص و مقادیر پرت
• 15. استفاده از توابع پیشرفته برای تبدیل داده‌های متنی
• 16. کاربرد تحلیل سری‌های زمانی برای پیش‌بینی روندهای آینده
• 17. پیاده‌سازی مدل‌های خوشه‌بندی برای بخش‌بندی داده‌ها
• 18. استفاده از روش K-means در BigQuery ML
• 19. تفسیر نتایج خوشه‌بندی و کاربرد آن در تحلیل رفتار داده‌ها
• 20. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای پردازش متن
• 21. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با استفاده از فاکتورسازی ماتریسی
• 22. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل و تنظیم ابرپارامترها
• 23. روش‌های ارزیابی مدل با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی
• 24. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین با توابع ML.EXPLAIN_PREDICT
• 25. استفاده از مدل‌های خودکار (AutoML) در محیط BigQuery
• 26. صادرات مدل‌های آموزش‌دیده و استفاده از آن‌ها در محیط‌های عملیاتی
• 27. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی اجرای کوئری‌های یادگیری ماشین
• 28. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در پروژه‌های تحلیل هوشمند
• 29. پیاده‌سازی خط‌لوله‌های داده با استفاده از BigQuery و ابزارهای یکپارچه‌ساز
• 30. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین در محیط ابری
• 31. مطالعه موردی: پیش‌بینی تقاضای محصولات با استفاده از مدل‌های رگرسیون
• 32. مطالعه موردی: تحلیل ریزش مشتریان با استفاده از رگرسیون لجستیک
• 33. مطالعه موردی: گروه‌بندی داده‌های مالی برای تحلیل ریسک‌های متعارف
• 34. چالش‌های مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 35. آینده تحلیل داده‌ها و هوش مصنوعی در بسترهای رایانش ابری
• 36. جمع‌بندی و مسیر یادگیری پیشرفته در علوم داده و هوش مصنوعی