فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای تحلیل داده و یادگیری ماشین بر بستر توزیع‌های لینوکسی (اوبونتو)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای تحلیل داده و یادگیری ماشین بر بستر توزیع‌های لینوکسی (اوبونتو)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل کلان‌داده‌ها

موضوع میانی: ابزارهای متن‌باز در محیط‌های عملیاتی لینوکس

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با معماری توزیع‌های لینوکسی و اوبونتو برای علوم داده
• 2. نصب و پیکربندی محیط اوبونتو برای پردازش داده
• 3. مدیریت بسته‌ها و مخازن نرم‌افزاری در اوبونتو
• 4. کار با خط فرمان لینوکس برای مدیریت فایل‌های حجیم
• 5. مدیریت کاربران و سطوح دسترسی در محیط‌های تحلیل داده
• 6. اتوماسیون وظایف با استفاده از اسکریپت‌نویسی Bash
• 7. نصب و راه‌اندازی محیط‌های مجازی پایتون در اوبونتو
• 8. مدیریت وابستگی‌ها با استفاده از Conda و Pip
• 9. راه‌اندازی سرورهای پایگاه‌داده رابطه‌ای (PostgreSQL) در لینوکس
• 10. بهینه‌سازی تنظیمات هسته لینوکس برای پردازش‌های سنگین
• 11. مبانی کار با سیستم‌های فایل توزیع‌شده برای کلان‌داده
• 12. راه‌اندازی محیط توسعه یکپارچه (JupyterLab) روی سرور اوبونتو
• 13. مدیریت حافظه و منابع سیستم در طول اجرای الگوریتم‌ها
• 14. نصب و پیکربندی فریم‌ورک Apache Spark در محیط لینوکس
• 15. موازی‌سازی پردازش‌ها با استفاده از ابزارهای بومی لینوکس
• 16. مدیریت کانتینرها با Docker برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 17. ارکستراسیون سرویس‌های تحلیل داده با Docker Compose
• 18. نظارت بر عملکرد سیستم و تحلیل گلوگاه‌های پردازشی
• 19. امنیت در محیط‌های تحلیل داده و سخت‌سازی سرورهای لینوکسی
• 20. استفاده از ابزارهای خط فرمان برای پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 21. یکپارچه‌سازی ابزارهای بصری‌سازی با محیط‌های لینوکسی
• 22. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Flask و FastAPI
• 23. مدیریت لاگ‌ها و عیب‌یابی سیستم‌های تحلیل داده
• 24. بهره‌گیری از پردازش‌های توزیع‌شده در مقیاس عملیاتی
• 25. مستندسازی و کنترل نسخه پروژه‌های داده با Git در لینوکس
• 26. اصول طراحی خط لوله داده (Data Pipeline) در محیط اوبونتو
• 27. ارزیابی کارایی مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی سرور
• 28. مدیریت دسترسی‌های شبکه برای سرویس‌های تحلیل داده
• 29. بهینه‌سازی مصرف انرژی و منابع در کلاسترهای پردازشی لینوکسی