کتاب طراحی و مدیریت هوشمند جریان‌های داده و مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و مدیریت هوشمند جریان‌های داده و مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ

موضوع کلی: مهندسی داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدیریت و ارکستراسیون جریان‌های کاری (Workflows) در زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی معماری جریان‌های کاری در سامانه‌های توزیع‌شده
  • 2. بررسی چرخه‌حیات داده و مدل‌های یادگیری ماشین
  • 3. طراحی گراف‌های جهت‌دار بدون دور در مهندسی داده
  • 4. معماری سیستم‌های مدیریت جریان کار در مقیاس کلان
  • 5. مدل‌سازی وابستگی‌های بین وظایف در خط لوله داده
  • 6. تکنیک‌های زمان‌بندی و اجرای وظایف در محیط کلاستر
  • 7. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازگشت و بازیابی خطا
  • 8. پایش و مشاهده‌پذیری جریان‌های کاری در لحظه
  • 9. مدیریت نسخه‌بندی و تغییرات در خط لوله‌های داده
  • 10. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با جریان‌های کاری
  • 11. مدیریت داده‌های حجیم و خط لوله‌های ETL
  • 12. استراتژی‌های موازی‌سازی در اجرای وظایف پردازشی
  • 13. مدیریت وضعیت و ذخیره‌سازی داده‌های موقت
  • 14. بهینه‌سازی مصرف منابع در پردازش‌های سنگین
  • 15. مقیاس‌پذیری افقی در ارکستراسیون جریان‌های کاری
  • 16. بررسی الگوهای طراحی برای خط لوله‌های هوش مصنوعی
  • 17. مدیریت وابستگی‌های زمانی و رخدادمحور
  • 18. تکنیک‌های تست و اعتبارسنجی جریان‌های کاری
  • 19. مستندسازی و مدیریت فراداده‌ها در سیستم‌های داده
  • 20. پیاده‌سازی مکانیزم‌های اولویت‌بندی وظایف
  • 21. مدیریت توقف و ازسرگیری جریان‌های کاری
  • 22. بررسی استراتژی‌های توزیع بار در کلاسترهای پردازشی
  • 23. مدیریت خطا و استراتژی‌های تکرار خودکار
  • 24. تحلیل عملکرد و شناسایی گلوگاه‌های پردازشی
  • 25. مدیریت پیکربندی‌ها در محیط‌های عملیاتی
  • 26. تکنیک‌های مانیتورینگ سلامت سیستم و هشداردهی
  • 27. بهینه‌سازی نرخ تأخیر در جریان‌های داده بلادرنگ
  • 28. یکپارچه‌سازی ابزارهای متن‌باز در ارکستراسیون
  • 29. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوش مصنوعی در تولید
  • 30. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پردازش‌های ابری
  • 31. طراحی واسط‌های برنامه‌نویسی برای مدیریت جریان کار
  • 32. ارزیابی قابلیت اطمینان سیستم‌های ارکستراسیون
  • 33. مدیریت هزینه‌های پردازش ابری در مقیاس کلان
  • 34. پیاده‌سازی معماری‌های چندمستأجری در پلتفرم‌های داده
  • 35. روش‌های تحلیل ریشه‌ای خطا در جریان‌های پیچیده
  • 36. مدیریت جریان‌های کاری در محیط‌های ترکیبی
  • 37. بهینه‌سازی نگهداری و به‌روزرسانی زیرساخت‌های داده
تگ‌ها: Maestro Netflix ارکستراسیون جریان کاری پردازش ابری رایانش ابری زیرساخت هوش مصنوعی مدل سازی یادگیری ماشین مدیریت داده های بزرگ معماری داده مهندسی داده یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.