کتاب آموزش جامع یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه PySpark در محیط‌های پردازش توزیع‌شده با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه PySpark در محیط‌های پردازش توزیع‌شده

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در سامانه‌های کلان‌داده (Big Data)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش توزیع‌شده و معرفی اکوسیستم آپاچی اسپارک
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه PySpark و پیکربندی کلاستر
• 3. آشنایی با ساختار RDD و عملیات‌های تبدیل و کنش در اسپارک
• 4. کار با دیتافریم‌های اسپارک و مدیریت داده‌های ساختاریافته
• 5. خواندن و نوشتن داده‌ها از منابع مختلف در محیط کلان‌داده
• 6. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از توابع کتابخانه‌ای PySpark
• 7. مدیریت مقادیر گم‌شده و داده‌های پرت در مجموعه‌های بزرگ
• 8. استفاده از کتابخانه MLlib برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 9. معرفی و کاربرد خط لوله یا Pipeline در مدل‌سازی داده‌ها
• 10. تکنیک‌های استخراج ویژگی و تبدیل متغیرهای طبقه‌ای
• 11. استانداردسازی و مقیاس‌بندی ویژگی‌ها در محیط توزیع‌شده
• 12. پیاده‌سازی مدل رگرسیون خطی با PySpark
• 13. تحلیل و پیش‌بینی با استفاده از رگرسیون لجستیک
• 14. الگوریتم‌های طبقه‌بندی مبتنی بر درخت تصمیم و جنگل تصادفی
• 15. کاربرد الگوریتم گرادیان بوستینگ در مسائل طبقه‌بندی
• 16. پیاده‌سازی الگوریتم‌های خوشه‌بندی نظیر K-Means
• 17. کاهش ابعاد داده‌ها با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 18. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین با معیارهای آماری
• 19. تنظیم هایپرپارامترها و بهینه‌سازی مدل با Cross-Validation
• 20. مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی
• 21. آشنایی با کتابخانه Spark SQL و اجرای پرس‌وجوهای تحلیلی
• 22. تلفیق یادگیری ماشین و پردازش جریان داده با Spark Streaming
• 23. بهینه‌سازی کارایی حافظه و پردازش در کلاسترهای بزرگ
• 24. نظارت بر وضعیت اجرای برنامه‌ها با Spark UI
• 25. استقرار مدل‌های آموزش‌دیده در محیط‌های تولیدی
• 26. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در خوشه‌های پردازشی
• 27. مدیریت منابع و زمان‌بندی وظایف در کلاسترهای توزیع‌شده
• 28. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل کلان‌داده‌ها
• 29. حل مسائل پیچیده کسب‌وکار با استفاده از یادگیری ماشین
• 30. پروژه عملی نهایی برای پیاده‌سازی یک سامانه هوشمند داده‌محور