MAPress
کتاب تحلیل داده‌های کلان در محیط ابری Azure ML

کتاب تحلیل داده‌های کلان در محیط ابری Azure ML

تگ‌ها: Azure Azure ML Big Data پردازش داده تحلیل داده داده‌های حجیم رایانش ابری کلان داده هوش مصنوعی 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 تحلیل داده‌های کلان در محیط ابری Azure ML

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش و تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از ابزارهای ابری

🎓 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 تحلیل داده‌های کلان
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری نظارت‌شده
  • 5. یادگیری نظارت‌نشده
  • 6. یادگیری تقویتی
  • 7. مقدمه‌ای بر Azure Machine Learning
  • 8. معماری Azure Machine Learning
  • 9. ایجاد فضای کاری در Azure ML
  • 10. مدیریت داده‌ها در Azure ML
  • 11. بارگذاری داده‌ها از منابع مختلف
  • 12. کار با Azure Blob Storage
  • 13. کار با Azure Data Lake Storage
  • 14. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 15. پاک‌سازی داده‌ها
  • 16. مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 17. انتخاب ویژگی
  • 18. مهندسی ویژگی
  • 19. مدل‌سازی با Azure ML
  • 20. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 21. رگرسیون خطی
  • 22. رگرسیون لجستیک
  • 23. درخت تصمیم
  • 24. جنگل تصادفی
  • 25. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 26. شبکه‌های عصبی
  • 27. یادگیری عمیق
  • 28. آموزش مدل‌ها
  • 29. تنظیم هایپرپارامترها
  • 30. ارزیابی مدل
  • 31. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 32. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 33. اعتبارسنجی متقابل
  • 34. استقرار مدل
  • 35. استقرار مدل به عنوان سرویس وب
  • 36. مصرف سرویس مدل
  • 37. نظارت بر مدل
  • 38. بازآموزی مدل
  • 39. کار با Azure Databricks
  • 40. مقدمه‌ای بر Spark
  • 41. استفاده از Spark در Azure Databricks
  • 42. تحلیل داده‌ها با Spark MLlib
  • 43. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 44. مفاهیم پایه NLP
  • 45. تکنیک‌های NLP در Azure ML
  • 46. تحلیل احساسات
  • 47. دسته‌بندی متن
  • 48. استخراج اطلاعات
  • 49. بینایی ماشین
  • 50. مفاهیم پایه بینایی ماشین
  • 51. پردازش تصویر در Azure ML
  • 52. تشخیص اشیاء
  • 53. دسته‌بندی تصاویر
  • 54. تحلیل سری‌های زمانی
  • 55. مفاهیم پایه سری‌های زمانی
  • 56. مدل‌سازی سری‌های زمانی در Azure ML
  • 57. پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 58. کار با Azure Stream Analytics
  • 59. تحلیل داده‌های جریانی
  • 60. پردازش رویدادهای بلادرنگ
  • 61. حاکمیت داده‌ها در Azure ML
  • 62. امنیت داده‌ها
  • 63. مدیریت دسترسی
  • 64. انطباق با مقررات
  • 65. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 66. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 67. شفافیت در هوش مصنوعی
  • 68. کاربردها در صنعت
  • 69. تحلیل داده در مالی
  • 70. تحلیل داده در بهداشت و درمان
  • 71. تحلیل داده در خرده‌فروشی
  • 72. تحلیل داده در تولید
  • 73. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در Azure ML
  • 74. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 75. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 76. کاربرد CNN در تشخیص تصویر
  • 77. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 78. مقدمه‌ای بر AutoML در Azure ML
  • 79. استفاده از AutoML برای طبقه‌بندی
  • 80. استفاده از AutoML برای رگرسیون
  • 81. بهینه‌سازی مدل با AutoML
  • 82. تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 83. تکنیک‌های تفسیرپذیری
  • 84. استفاده از SHAP در Azure ML
  • 85. استفاده از LIME در Azure ML
  • 86. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
  • 87. مبانی MLOps
  • 88. ابزارهای MLOps در Azure
  • 89. خودکارسازی فرآیندهای ML
  • 90. نظارت و نگهداری مدل‌ها
  • 91. بهبود مستمر مدل‌ها
  • 92. مقدمه‌ای بر Azure Cognitive Services
  • 93. خدمات پردازش زبان
  • 94. خدمات بینایی ماشین
  • 95. خدمات تشخیص گفتار
  • 96. خدمات ترجمه
  • 97. کاربرد Azure Cognitive Services در تحلیل داده
  • 98. جمع‌بندی و مسیرهای آینده

📚 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.