فلش‌کارت‌های آموزشی راهکارهای نوین تحلیل داده و یادگیری ماشین با استفاده از Azure Databricks در زیرساخت‌های سازمانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین تحلیل داده و یادگیری ماشین با استفاده از Azure Databricks در زیرساخت‌های سازمانی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند داده‌ها

موضوع میانی: پردازش ابری و تحلیل کلان‌داده (Big Data) با پلتفرم‌های سازمانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش ابری و معماری پلتفرم‌های داده‌محور
• 2. معرفی محیط کاری Azure Databricks و مزایای آن در سازمان
• 3. مدیریت فضای کاری و پیکربندی محیط‌های پردازشی
• 4. اصول کار با نوت‌بوک‌ها در محیط Databricks
• 5. آشنایی با معماری Apache Spark و موتور پردازش توزیع‌شده
• 6. مفاهیم پایه RDD و DataFrame در اکوسیستم اسپارک
• 7. مدیریت داده‌ها با استفاده از Delta Lake برای تضمین یکپارچگی
• 8. پیاده‌سازی معماری Lakehouse در مقیاس سازمانی
• 9. اتصال به منابع داده خارجی و بارگذاری داده‌های ساختاریافته
• 10. کار با فرمت‌های ذخیره‌سازی داده‌های حجیم (Parquet, Avro, JSON)
• 11. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با کتابخانه‌های استاندارد
• 12. تکنیک‌های بهینه‌سازی کوئری‌ها در محیط توزیع‌شده
• 13. استفاده از SQL در محیط Databricks برای تحلیل داده‌های کلان
• 14. مدیریت دسترسی‌ها و امنیت داده‌ها بر اساس استانداردهای سازمانی
• 15. یکپارچه‌سازی با Azure Data Lake Storage Gen2
• 16. مفاهیم یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ با MLlib
• 17. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های پیش‌بینی
• 18. آموزش مدل‌های رگرسیون و طبقه‌بندی در محیط توزیع‌شده
• 19. استفاده از MLflow برای مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 20. ردیابی آزمایش‌ها و ثبت نسخه‌های مدل در MLflow
• 21. استقرار و سرویس‌دهی مدل‌های یادگیری ماشین در سازمان
• 22. مانیتورینگ عملکرد مدل‌ها پس از استقرار
• 23. پیاده‌سازی خط لوله داده با استفاده از Delta Live Tables
• 24. اتوماسیون فرآیندهای تحلیل داده با Azure Data Factory
• 25. مدیریت و زمان‌بندی اجرای وظایف (Jobs) در Databricks
• 26. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی داده در محیط Databricks
• 27. تکنیک‌های مدیریت حافظه و بهینه‌سازی کلاسترها
• 28. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در پردازش‌های توزیع‌شده
• 29. مقیاس‌پذیری خودکار کلاسترها برای بهینه‌سازی هزینه‌ها
• 30. رعایت اصول اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل داده‌های سازمانی
• 31. ارائه گزارش‌های تحلیلی مدیریتی با ابزارهای Power BI
• 32. استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق در پلتفرم‌های ابری
• 33. تکنیک‌های تحلیل سری‌های زمانی برای داده‌های سازمانی
• 34. مدیریت نسخه‌بندی کدها و یکپارچه‌سازی با Git
• 35. بهترین شیوه‌های مستندسازی پروژه‌های علوم داده
• 36. بررسی موردی: پیاده‌سازی سیستم تحلیل هوشمند داده‌های مشتریان
• 37. بررسی موردی: پیش‌بینی تقاضا در زنجیره تأمین با هوش مصنوعی
• 38. امنیت داده‌ها در انتقال و پردازش (Encryption at Rest and in Transit)
• 39. آینده‌نگری و توسعه مهارت‌های تحلیل داده در تراز ملی