اکسپرس 24
کتاب آمادگی آزمون DP-100: متخصص علم داده در Microsoft Azure

کتاب آمادگی آزمون DP-100: متخصص علم داده در Microsoft Azure

تگ‌ها: Azure Machine Learning آزمون DP-100 پیاده‌سازی مدل دانشیار علوم داده علم داده مایکروسافت آژور متخصص علم داده هوش مصنوعی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آمادگی آزمون DP-100: متخصص علم داده در Microsoft Azure

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علم داده در محیط ابری

موضوع میانی: پیاده‌سازی راه‌حل‌های علم داده با استفاده از Microsoft Azure

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و هوش مصنوعی
  • 2. اصول یادگیری ماشین
  • 3. مبانی یادگیری نظارت شده
  • 4. مبانی یادگیری نظارت نشده
  • 5. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 6. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 7. مقدمه‌ای بر Microsoft Azure
  • 8. مفاهیم کلیدی Azure
  • 9. مدیریت منابع در Azure
  • 10. خدمات محاسباتی Azure
  • 11. خدمات ذخیره‌سازی Azure
  • 12. خدمات شبکه Azure
  • 13. امنیت در Azure
  • 14. مقدمه‌ای بر Azure Machine Learning
  • 15. ایجاد فضای کاری Azure ML
  • 16. مدیریت داده‌ها در Azure ML
  • 17. آماده‌سازی داده‌ها با Azure ML
  • 18. مهندسی ویژگی در Azure ML
  • 19. انتخاب و آموزش مدل‌ها در Azure ML
  • 20. تنظیم ابرپارامترها
  • 21. استقرار مدل‌ها در Azure ML
  • 22. نظارت بر مدل‌ها در Azure ML
  • 23. کار با Notebooks در Azure ML
  • 24. استفاده از Designer در Azure ML
  • 25. اتوماسیون گردش کار علم داده
  • 26. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 27. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 28. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 29. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 30. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 31. مدل‌های یادگیری عمیق در Azure ML
  • 32. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 33. تنظیم و بهینه‌سازی مدل‌های عمیق
  • 34. کار با Azure Cognitive Services
  • 35. پردازش زبان طبیعی (NLP) با Azure
  • 36. بینایی ماشین (Computer Vision) با Azure
  • 37. تشخیص گفتار با Azure
  • 38. ترجمه متن با Azure
  • 39. کشف دانش با Azure
  • 40. تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 41. تحلیل داده‌های شبکه‌ای
  • 42. مقدمه‌ای بر Big Data
  • 43. پردازش داده‌های حجیم با Apache Spark
  • 44. Apache Spark در Azure Databricks
  • 45. ایجاد کلاستر Spark در Azure
  • 46. کار با Notebooks در Azure Databricks
  • 47. مدیریت داده‌ها در Azure Databricks
  • 48. ساخت و آموزش مدل‌ها در Azure Databricks
  • 49. استقرار مدل‌ها از Azure Databricks
  • 50. امنیت در Azure Databricks
  • 51. مقدمه‌ای بر Data Governance
  • 52. اصول Data Governance در Azure
  • 53. مدیریت کلان داده‌ها (Metadata)
  • 54. کیفیت داده‌ها
  • 55. امنیت داده‌ها
  • 56. حریم خصوصی داده‌ها
  • 57. انطباق با مقررات (Compliance)
  • 58. مدیریت چرخه حیات داده‌ها
  • 59. مقدمه‌ای بر MLOps
  • 60. اصول MLOps
  • 61. اتوماسیون استقرار مدل
  • 62. نظارت و بازآموزی مدل‌ها
  • 63. مدیریت نسخه مدل‌ها
  • 64. مدیریت محیط‌ها
  • 65. کاربرد MLOps در Azure
  • 66. ابزارهای MLOps در Azure
  • 67. بهترین شیوه‌های MLOps
  • 68. مقدمه‌ای بر DataOps
  • 69. اصول DataOps
  • 70. اتوماسیون خطوط لوله داده
  • 71. نظارت بر خطوط لوله داده
  • 72. مدیریت خطاها در خطوط لوله داده
  • 73. تست در خطوط لوله داده
  • 74. کاربرد DataOps در Azure
  • 75. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (BI)
  • 76. اصول هوش تجاری
  • 77. کاربرد هوش تجاری در تصمیم‌گیری
  • 78. ابزارهای هوش تجاری در Azure (Power BI)
  • 79. ساخت داشبوردهای تعاملی
  • 80. تجزیه و تحلیل داده‌ها با Power BI
  • 81. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 82. اصول یادگیری تقویتی
  • 83. کاربرد یادگیری تقویتی
  • 84. یادگیری تقویتی در Azure ML
  • 85. تنظیم محیط یادگیری تقویتی
  • 86. آموزش عامل یادگیری تقویتی
  • 87. ارزیابی عامل یادگیری تقویتی
  • 88. نمونه‌های کاربردی یادگیری تقویتی
  • 89. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
  • 90. اصول اخلاق در علم داده
  • 91. سوگیری در مدل‌ها
  • 92. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 93. مسئولیت‌پذیری در علم داده
  • 94. کاربرد اصول اخلاقی در Azure
  • 95. ملاحظات امنیتی در علم داده
  • 96. ملاحظات حریم خصوصی در علم داده
  • 97. آینده علم داده و هوش مصنوعی
  • 98. روندهای نوظهور در علم داده
  • 99. نقش متخصص علم داده
  • 100. مهارت‌های لازم برای متخصص علم داده

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.