کتاب مهندسی داده در AWS برای توسعه‌دهندگان یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 مهندسی داده در AWS برای توسعه‌دهندگان یادگیری ماشین

موضوع کلی: مهندسی داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: آماده‌سازی و تبدیل داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده در AWS
  • 2. مفاهیم کلیدی آماده‌سازی داده
  • 3. اهمیت داده‌های تمیز در یادگیری ماشین
  • 4. چرخه حیات داده در AWS
  • 5. ابزارهای AWS برای آماده‌سازی داده
  • 6. Amazon S3 به عنوان مخزن داده
  • 7. ذخیره‌سازی و سازماندهی داده در S3
  • 8. مدیریت دسترسی به داده در S3
  • 9. Amazon Athena برای کوئری داده‌های S3
  • 10. نوشتن کوئری‌های SQL برای تحلیل داده
  • 11. استفاده از Athena برای اکتشاف داده
  • 12. Amazon Glue برای ETL داده‌ها
  • 13. مفاهیم ETL (Extract, Transform, Load)
  • 14. ایجاد Jobهای Glue برای تبدیل داده
  • 15. استفاده از Data Catalog در Glue
  • 16. شناسایی داده‌ها با Glue Crawlers
  • 17. تبدیل داده‌های ساختاریافته
  • 18. تبدیل داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  • 19. تبدیل داده‌های بدون ساختار
  • 20. پاکسازی داده‌ها: مدیریت مقادیر گمشده
  • 21. روش‌های جایگزینی مقادیر گمشده
  • 22. حذف ردیف‌ها یا ستون‌های با مقادیر گمشده
  • 23. استانداردسازی داده‌ها
  • 24. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 25. تکنیک‌های مقیاس‌بندی Min-Max
  • 26. تکنیک‌های مقیاس‌بندی Z-Score
  • 27. کار با داده‌های متنی
  • 28. پردازش اولیه متن (Tokenization)
  • 29. حذف کلمات توقف (Stop Words)
  • 30. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و لمتیزاسیون (Lemmatization)
  • 31. تبدیل متن به بردارهای عددی (Vectorization)
  • 32. TF-IDF برای نمایش متن
  • 33. Bag-of-Words (BoW)
  • 34. کار با داده‌های دسته‌ای (Categorical Data)
  • 35. رمزگذاری One-Hot (One-Hot Encoding)
  • 36. رمزگذاری برچسب (Label Encoding)
  • 37. مدیریت داده‌های تاریخ و زمان
  • 38. تبدیل فرمت‌های تاریخ و زمان
  • 39. استخراج ویژگی از تاریخ و زمان
  • 40. نمونه‌گیری داده‌ها (Sampling)
  • 41. نمونه‌گیری تصادفی
  • 42. نمونه‌گیری طبقه‌بندی شده (Stratified Sampling)
  • 43. ترکیب و ادغام داده‌ها (Joining and Merging)
  • 44. ادغام داده‌ها از منابع مختلف
  • 45. استفاده از کلیدهای مشترک برای ادغام
  • 46. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 47. ایجاد ویژگی‌های جدید از ویژگی‌های موجود
  • 48. اهمیت ویژگی‌های مهندسی شده
  • 49. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 50. روش‌های مبتنی بر فیلتر
  • 51. روش‌های مبتنی بر Wrapper
  • 52. روش‌های مبتنی بر Embedded
  • 53. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 54. تجزیه مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 55. کاربرد PCA در یادگیری ماشین
  • 56. Amazon SageMaker برای آماده‌سازی داده
  • 57. محیط‌های نوت‌بوک در SageMaker
  • 58. استفاده از SageMaker Processing Jobs
  • 59. آماده‌سازی داده برای مدل‌های رگرسیون
  • 60. آماده‌سازی داده برای مدل‌های طبقه‌بندی
  • 61. آماده‌سازی داده برای مدل‌های خوشه‌بندی
  • 62. مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌های تبدیل شده
  • 63. استفاده از S3 برای داده‌های پردازش شده
  • 64. نکات امنیتی در مدیریت داده
  • 65. ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها
  • 66. استانداردهای داده در سازمان
  • 67. مستندسازی فرآیندهای آماده‌سازی داده
  • 68. پیاده‌سازی بهترین شیوه‌ها
  • 69. تست و اعتبارسنجی داده‌های آماده شده
  • 70. اشکال‌زدایی در فرآیندهای ETL
  • 71. بهینه‌سازی عملکرد فرآیندهای داده
  • 72. مقیاس‌پذیری در آماده‌سازی داده
  • 73. استفاده از AWS Lake Formation
  • 74. مدیریت متمرکز دسترسی به داده
  • 75. امنیت داده در سطح ستون و سطر
  • 76. انطباق با قوانین و مقررات داده
  • 77. حفاظت از داده‌های حساس
  • 78. استفاده از ابزارهای تحلیل داده در AWS
  • 79. Amazon QuickSight برای بصری‌سازی داده
  • 80. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده
  • 81. طراحی مدل داده برای یادگیری ماشین
  • 82. انواع مدل‌های داده
  • 83. مفاهیم پایگاه داده رابطه‌ای
  • 84. مفاهیم پایگاه داده NoSQL
  • 85. انتخاب پایگاه داده مناسب
  • 86. Amazon RDS برای پایگاه داده‌های رابطه‌ای
  • 87. Amazon DynamoDB برای پایگاه داده‌های NoSQL
  • 88. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 89. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 90. نظارت بر عملکرد مدل‌ها
  • 91. مقدمه‌ای بر MLOps
  • 92. اهمیت داده در MLOps
  • 93. چرخه عمر مدل یادگیری ماشین
  • 94. انتقال دانش به نسل‌های آینده
  • 95. روش‌های پیشرفته تبدیل داده
  • 96. کاربرد یادگیری عمیق در آماده‌سازی داده
  • 97. تکنیک‌های پیچیده مهندسی ویژگی
  • 98. ملاحظات اخلاقی در داده‌ها
  • 99. جمع‌بندی و گام‌های بعدی

📚 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.