اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع پیاده‌سازی و نمایش وب‌اپلیکیشن‌های داده‌محور با Streamlit

کتاب آموزش جامع پیاده‌سازی و نمایش وب‌اپلیکیشن‌های داده‌محور با Streamlit

تگ‌ها: Deployment Machine Learning Streamlit استریم‌لیت استقرار مدل برنامه‌نویسی پایتون تحلیل داده داشبورد داده‌محور 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 آموزش جامع پیاده‌سازی و نمایش وب‌اپلیکیشن‌های داده‌محور با Streamlit

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کاربردی

موضوع میانی: استقرار و ارائه مدل‌های یادگیری ماشین (Deployment)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و ضرورت استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
  • 2. معرفی اکوسیستم Streamlit برای توسعه سریع وب‌اپلیکیشن‌های داده‌محور
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و پیش‌نیازهای Streamlit
  • 4. ساختار درختی و معماری اجرای اسکریپت در Streamlit
  • 5. کار با عناصر متنی و نمایش اطلاعات در رابط کاربری
  • 6. مدیریت داده‌ها با استفاده از جداول و نمایشگرهای داده در Streamlit
  • 7. استفاده از ویجت‌های تعاملی برای دریافت ورودی از کاربر
  • 8. طراحی فرم‌های ورود اطلاعات و مدیریت وضعیت در اپلیکیشن
  • 9. پیاده‌سازی نمودارهای آماری با کتابخانه‌های Matplotlib و Seaborn
  • 10. نمایش بصری داده‌ها با استفاده از کتابخانه‌های تعاملی Plotly و Altair
  • 11. مدیریت چیدمان صفحه با ستون‌ها و کانتینرها
  • 12. استفاده از نوارهای کناری برای تنظیمات و فیلترهای مدل
  • 13. پیاده‌سازی سیستم‌های بارگذاری و ذخیره‌سازی فایل توسط کاربر
  • 14. بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از مکانیزم کشینگ در Streamlit
  • 15. کار با تصاویر و فایل‌های رسانه‌ای در محیط وب
  • 16. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین آموزش‌دیده با رابط کاربری
  • 17. طراحی جریان کاری برای پیش‌بینی بلادرنگ مدل
  • 18. مدیریت خطاها و نمایش پیام‌های وضعیت به کاربر
  • 19. ایجاد سیستم‌های گزارش‌گیری خودکار از خروجی مدل
  • 20. طراحی داشبوردهای مدیریتی برای تحلیل داده‌های کلان
  • 21. پیاده‌سازی سیستم‌های احراز هویت ساده در محیط‌های داخلی
  • 22. مدیریت محدودیت‌های منابع سخت‌افزاری در زمان استقرار
  • 23. استقرار وب‌اپلیکیشن بر روی سرورهای ابری داخلی
  • 24. پیکربندی فایل‌های محیطی و مدیریت تنظیمات امنیتی
  • 25. آشنایی با مفاهیم داکر و کانتینری‌سازی اپلیکیشن‌های استریم‌لیت
  • 26. نحوه انتشار مدل با استفاده از Docker Compose
  • 27. مانیتورینگ و پایش وضعیت اپلیکیشن پس از استقرار
  • 28. به‌روزرسانی مدل‌های مستقر شده بدون وقفه در سرویس‌دهی
  • 29. امن‌سازی تبادل داده بین مدل و رابط کاربری
  • 30. تکنیک‌های تست و ارزیابی نهایی وب‌اپلیکیشن قبل از انتشار
  • 31. مستندسازی پروژه و ایجاد راهنمای کاربری در محیط اپلیکیشن
  • 32. بررسی موردی: پیاده‌سازی یک سامانه تحلیل سری زمانی
  • 33. بررسی موردی: طراحی ابزار طبقه‌بندی متن برای کاربردهای سازمانی
  • 34. بهینه‌سازی تجربه کاربری در داشبوردهای داده‌محور
  • 35. استفاده از تم‌های سفارشی‌سازی شده مطابق با هویت سازمانی
  • 36. مدیریت نشست‌های کاربر و حفظ پایداری در اپلیکیشن‌های بزرگ
  • 37. مقیاس‌پذیری و توزیع بار در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 38. آشنایی با اصول اخلاقی در نمایش نتایج مدل‌های هوش مصنوعی
  • 39. جمع‌بندی و مسیر پیشرفت در حوزه مهندسی یادگیری ماشین

📚 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.