کتاب صوتی راهکارهای افزایش بهره‌وری در پروژه‌های هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم Databricks

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای افزایش بهره‌وری در پروژه‌های هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم Databricks

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: ابزارهای تحلیل و پردازش کلان‌داده (Big Data)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و معماری پلتفرم دیتابریکس در علوم داده
• 2. آشنایی با محیط نوت‌بوک‌های دیتابریکس و رابط کاربری
• 3. مدیریت کلاسترها و بهینه‌سازی منابع پردازشی در دیتابریکس
• 4. آشنایی با معماری دریاچه داده (Data Lakehouse) در دیتابریکس
• 5. مبانی کار با Apache Spark در محیط توزیع‌شده
• 6. خواندن و نوشتن داده‌ها از منابع مختلف با استفاده از Spark SQL
• 7. آشنایی با فرمت ذخیره‌سازی Delta Lake برای مدیریت داده‌های حجیم
• 8. عملیات پیشرفته در Delta Lake شامل نسخه‌بندی و زمان‌سفر (Time Travel)
• 9. بهینه‌سازی کوئری‌های SQL برای افزایش سرعت پردازش
• 10. مدیریت سطوح دسترسی و امنیت داده‌ها در دیتابریکس
• 11. یکپارچه‌سازی کتابخانه‌های پایتون و مدیریت محیط‌های مجازی
• 12. استفاده از MLflow برای ردیابی و مدیریت آزمایش‌های یادگیری ماشین
• 13. آماده‌سازی داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها در مقیاس بزرگ
• 14. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Spark MLlib
• 15. استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق در محیط دیتابریکس
• 16. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از Hyperopt
• 17. استقرار و سرویس‌دهی مدل‌های هوش مصنوعی (Model Serving)
• 18. مانیتورینگ عملکرد مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 19. پیاده‌سازی خط لوله داده (Data Pipeline) با استفاده از Delta Live Tables
• 20. اتوماسیون وظایف و زمان‌بندی گردش کار با Databricks Workflows
• 21. مانیتورینگ و عیب‌یابی خطاهای پردازشی در کلاسترها
• 22. بهره‌گیری از قابلیت‌های هوش مصنوعی مولد در محیط دیتابریکس
• 23. تحلیل داده‌های جریانی (Streaming) با استفاده از Structured Streaming
• 24. مدیریت هزینه‌ها و تخصیص بهینه منابع در پروژه‌های ابری
• 25. اصول کدنویسی تمیز و مستندسازی در نوت‌بوک‌های دیتابریکس
• 26. کار با Databricks SQL برای گزارش‌گیری و تحلیل کسب‌وکار
• 27. تجسم‌سازی داده‌ها (Visualization) با ابزارهای داخلی دیتابریکس
• 28. همکاری تیمی و مدیریت نسخه‌ها با استفاده از Git در دیتابریکس
• 29. بهینه‌سازی عملکرد کدهای پایتون در محیط توزیع‌شده با Pandas API on Spark
• 30. استفاده از Delta Sharing برای اشتراک‌گذاری ایمن داده‌ها
• 31. بررسی الگوهای معماری برای پروژه‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر
• 32. تکنیک‌های مدیریت خطا و بازیابی در پردازش‌های سنگین
• 33. پیاده‌سازی حاکمیت داده (Data Governance) در پلتفرم Unity Catalog
• 34. بهترین شیوه‌های استقرار مدل در محیط‌های سازمانی
• 35. استفاده از کانتینرها در محیط دیتابریکس برای شخصی‌سازی محیط اجرا
• 36. تحلیل کارایی مدل‌ها با استفاده از نمودارهای ارزیابی در MLflow
• 37. مدیریت چرخه‌حیات مدل از آزمایش تا تولید
• 38. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای تشخیص انحراف داده (Data Drift)
• 39. تکنیک‌های پیشرفته برای کاهش زمان آموزش مدل‌های بزرگ
• 40. ارائه نتایج تحلیل‌ها در قالب داشبوردهای تعاملی دیتابریکس