کتاب صوتی آموزش جامع یادگیری ماشین با استفاده از Apache Spark و زبان برنامه‌نویسی Scala

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع یادگیری ماشین با استفاده از Apache Spark و زبان برنامه‌نویسی Scala

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات

موضوع میانی: پردازش توزیع‌شده و یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی اکوسیستم آپاچی اسپارک و معماری توزیع‌شده
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای برنامه‌نویسی اسکالا و اسپارک
• 3. آشنایی با ساختار داده‌های توزیع‌شده و انعطاف‌پذیر RDD
• 4. کار با دیتافریم‌ها و دیتاست‌ها در اسپارک اس‌کیوال
• 5. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی اجرای برنامه‌های توزیع‌شده
• 6. مفاهیم پایه یادگیری ماشین و نقش اسپارک در مقیاس‌پذیری
• 7. پیش‌پردازش داده‌ها و پاک‌سازی مجموعه‌داده‌های حجیم
• 8. مهندسی ویژگی‌ها با استفاده از کتابخانه Spark MLlib
• 9. استفاده از ترنسفورمرها و استیمیتورها در خط لوله یادگیری ماشین
• 10. پیاده‌سازی رگرسیون خطی برای پیش‌بینی داده‌های عددی
• 11. طبقه‌بندی داده‌ها با استفاده از رگرسیون لجستیک
• 12. الگوریتم درخت تصمیم و جنگل تصادفی در محیط توزیع‌شده
• 13. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم K-Means در مقیاس بزرگ
• 14. کاهش ابعاد داده‌ها با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 15. استفاده از الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان برای بهینه‌سازی
• 16. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین با معیارهای آماری
• 17. تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود دقت مدل
• 18. ساخت خط لوله‌های یادگیری ماشین چندمرحله‌ای
• 19. کار با داده‌های متنی و استخراج ویژگی‌های برداری
• 20. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر روی داده‌های جریانی
• 21. مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولیدی
• 22. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش‌دیده
• 23. بهینه‌سازی توزیع داده‌ها در کلاسترها برای کاهش تأخیر
• 24. تحلیل کارایی و عیب‌یابی برنامه‌های اسپارک
• 25. استفاده از قابلیت‌های پیشرفته اسکالا در توسعه مدل‌ها
• 26. یکپارچه‌سازی یادگیری ماشین با پایگاه‌های داده توزیع‌شده
• 27. نظارت بر فرآیندهای یادگیری ماشین در کلاسترهای بزرگ
• 28. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر مقیاس‌پذیر
• 29. امنیت و کنترل دسترسی در محیط‌های پردازش داده
• 30. چالش‌های مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های پیچیده
• 31. بهترین روش‌های مدیریت منابع در محیط‌های رایانش ابری
• 32. پیاده‌سازی یادگیری ماشین توزیع‌شده با استفاده از کتابخانه ML Pipeline
• 33. تجزیه و تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از توابع تعریف‌شده توسط کاربر
• 34. نکات پیشرفته در بهینه‌سازی کدهای اسکالا برای اسپارک
• 35. مفاهیم توزیع‌شدگی و مدیریت خطا در کلاسترهای بزرگ
• 36. استراتژی‌های تقسیم‌بندی داده‌ها و تأثیر آن بر عملکرد
• 37. کار با فرمت‌های داده‌ای بهینه مانند پارکت و آورو
• 38. استفاده از قابلیت‌های اسپارک برای تحلیل داده‌های سری زمانی
• 39. معماری سیستم‌های هوشمند مبتنی بر پردازش توزیع‌شده
• 40. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک خط لوله کامل یادگیری ماشین