فلش‌کارت‌های آموزشی آینده مدیریت داده‌های توزیع‌شده در ML

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آینده مدیریت داده‌های توزیع‌شده در ML

موضوع کلی: مدیریت سیستم‌های مبتنی بر یونیکس

موضوع میانی: مدیریت سیستم‌های مدیریت داده‌های توزیع شده برای یادگیری ماشین (Distributed Data Management for Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آینده مدیریت داده‌های توزیع‌شده در یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توزیع‌شده
• 3. پایه‌های زیرساخت توزیع‌شده برای یادگیری ماشین
• 4. چالش‌های مدیریت داده در سیستم‌های توزیع‌شده
• 5. چارچوب‌های توزیع‌شده برای یادگیری ماشین: یک نمای کلی
• 6. Apache Hadoop: معماری و کاربردها
• 7. Apache Spark: پردازش داده‌های در حافظه
• 8. کافکا: یک جریان داده‌ی توزیع‌شده‌ی قوی
• 9. سیستم‌های فایل توزیع‌شده: HDFS و غیره
• 10. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده توزیع‌شده
• 11. NoSQL: یک نگاه دقیق‌تر
• 12. MongoDB: یک پایگاه داده‌ی سندمحور توزیع‌شده
• 13. Cassandra: یک پایگاه داده‌ی ستونی توزیع‌شده
• 14. Redis: یک پایگاه داده‌ی در حافظه‌ی توزیع‌شده
• 15. کتابخانه‌های توزیع‌شده برای یادگیری ماشین
• 16. TensorFlow Distributed: آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
• 17. PyTorch Distributed: آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با PyTorch
• 18. Ray: یک چارچوب توزیع‌شده برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• 19. Dask: یک کتابخانه‌ی موازی برای پایتون
• 20. استراتژی‌های توزیع داده برای یادگیری ماشین
• 21. تقسیم داده‌ها: افقی و عمودی
• 22. تکثیر داده‌ها: مزایا و معایب
• 23. مکان‌یابی داده‌ها: یکپارچگی و کارایی
• 24. مدیریت نسخه‌ی داده در محیط‌های توزیع‌شده
• 25. سیستم‌های کنترل نسخه‌ی توزیع‌شده: Git و غیره
• 26. نحوه‌ی کار با داده‌های متغیر در سیستم‌های توزیع‌شده
• 27. استفاده از داده‌های جریان برای یادگیری ماشین
• 28. پردازش داده‌های بلادرنگ: ابزارها و تکنیک‌ها
• 29. مدیریت کیفیت داده در محیط‌های توزیع‌شده
• 30. پاکسازی داده‌ها: شناسایی و رفع خطاها
• 31. اعتبارسنجی داده‌ها: تضمین دقت و کامل بودن
• 32. تبدیل داده‌ها: آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 33. نظارت بر داده‌ها: ردیابی تغییرات و الگوها
• 34. امنیت داده در سیستم‌های توزیع‌شده
• 35. رمزنگاری داده‌ها: محافظت از اطلاعات حساس
• 36. کنترل دسترسی: محدود کردن مجوزها
• 37. حفاظت از داده‌ها در برابر حملات سایبری
• 38. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های توزیع‌شده برای یادگیری ماشین
• 39. تنظیم دقیق منابع: CPU، حافظه، شبکه
• 40. پروفایلینگ عملکرد: شناسایی گلوگاه‌ها
• 41. بهینه‌سازی کد: افزایش سرعت پردازش
• 42. ملاحظات مقیاس‌پذیری در مدیریت داده‌های توزیع‌شده
• 43. افزایش مقیاس افقی: افزودن گره‌ها
• 44. افزایش مقیاس عمودی: افزایش منابع هر گره
• 45. طراحی سیستم‌های توزیع‌شده مقاوم در برابر خطا