اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی یادگیری ماشین عملیاتی با استفاده از Databricks و Spark در محیط‌های سازمانی

کتاب پیاده‌سازی یادگیری ماشین عملیاتی با استفاده از Databricks و Spark در محیط‌های سازمانی

تگ‌ها: Databricks ML آپاچی اسپارک پردازش داده‌های حجیم تحلیل داده‌های ابری دیتابریکس علوم داده مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده مهندسی داده هوش مصنوعی سازمانی 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 پیاده‌سازی یادگیری ماشین عملیاتی با استفاده از Databricks و Spark در محیط‌های سازمانی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ با پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. معماری پلتفرم داده و نقش دیتابریکس در سازمان‌های مدرن
  • 2. آشنایی با محیط کاری و اجزای هسته در Apache Spark
  • 3. مفاهیم پایه اکوسیستم Databricks و Lakehouse
  • 4. مدیریت کلاسترهای محاسباتی و بهینه‌سازی منابع در محیط ابری
  • 5. کار با نوت‌بوک‌ها و محیط‌های توسعه اشتراکی در دیتابریکس
  • 6. آشنایی با Delta Lake و مزایای آن در ذخیره‌سازی داده‌های حجیم
  • 7. عملیات پایه بر روی داده‌ها با استفاده از PySpark
  • 8. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها در مقیاس بزرگ
  • 9. استفاده از Spark SQL برای پرس‌وجوهای تحلیلی
  • 10. مدیریت متادیتا و استفاده از Unity Catalog برای حاکمیت داده
  • 11. تکنیک‌های بهینه‌سازی کوئری‌ها و مدیریت پارتیشن‌بندی داده‌ها
  • 12. مبانی یادگیری ماشین در پلتفرم دیتابریکس
  • 13. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین با Spark MLlib
  • 14. مهندسی ویژگی‌ها در مقیاس بزرگ با استفاده از Feature Store
  • 15. آموزش مدل‌های رگرسیون و طبقه‌بندی در محیط توزیع‌شده
  • 16. استفاده از MLflow برای ردیابی آزمایش‌ها و نسخه‌بندی مدل‌ها
  • 17. مدیریت چرخه عمر مدل از آموزش تا استقرار
  • 18. تنظیم ابرپارامترها و بهینه‌سازی مدل‌ها با Hyperopt
  • 19. استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق در مقیاس با Horovod و Spark
  • 20. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین در دیتابریکس
  • 21. مستندسازی و ثبت نتایج مدل در MLflow Model Registry
  • 22. استقرار مدل‌ها به عنوان سرویس‌های REST در محیط سازمانی
  • 23. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی و شناسایی انحراف داده
  • 24. اتوماسیون گردش کار با استفاده از Databricks Workflows
  • 25. یکپارچه‌سازی دیتابریکس با ابزارهای CI/CD سازمانی
  • 26. امنیت داده‌ها و مدیریت دسترسی‌ها در پلتفرم دیتابریکس
  • 27. رعایت الزامات حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها در پردازش ابری
  • 28. استفاده از Delta Live Tables برای خط‌لوله‌های داده‌ای قابل اطمینان
  • 29. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در پردازش‌های توزیع‌شده
  • 30. بهینه‌سازی هزینه‌های رایانش ابری در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 31. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر در مقیاس بزرگ
  • 32. تحلیل سری‌های زمانی با استفاده از Spark و کتابخانه‌های تخصصی
  • 33. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده و انتقال یادگیری در دیتابریکس
  • 34. کار با داده‌های غیرساختاریافته و پردازش تصاویر در محیط ابری
  • 35. تکنیک‌های توزیع آموزش مدل‌های سنگین با استفاده از Spark
  • 36. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای تحلیل نتایج مدل
  • 37. بررسی موردی: پیاده‌سازی سیستم پیش‌بینی تقاضا در سازمان
  • 38. بررسی موردی: تشخیص ناهنجاری در داده‌های عملیاتی
  • 39. مدیریت خطاهای سیستم و استراتژی‌های بازیابی در پردازش ابری
  • 40. نقشه راه توسعه و مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی سازمانی

📚 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.