اکسپرس 24
کتاب راهکارهای افزایش بهره‌وری در پروژه‌های هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم Databricks

کتاب راهکارهای افزایش بهره‌وری در پروژه‌های هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم Databricks

تگ‌ها: Databricks Notebooks بهره‌وری در برنامه‌نویسی پردازش داده تحلیل داده‌های حجیم تحلیل کلان‌داده دیتابریکس علوم داده علوم داده کاربردی 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 راهکارهای افزایش بهره‌وری در پروژه‌های هوش مصنوعی با استفاده از پلتفرم Databricks

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: ابزارهای تحلیل و پردازش کلان‌داده (Big Data)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه و معماری پلتفرم دیتابریکس در علوم داده
  • 2. آشنایی با محیط نوت‌بوک‌های دیتابریکس و رابط کاربری
  • 3. مدیریت کلاسترها و بهینه‌سازی منابع پردازشی در دیتابریکس
  • 4. آشنایی با معماری دریاچه داده (Data Lakehouse) در دیتابریکس
  • 5. مبانی کار با Apache Spark در محیط توزیع‌شده
  • 6. خواندن و نوشتن داده‌ها از منابع مختلف با استفاده از Spark SQL
  • 7. آشنایی با فرمت ذخیره‌سازی Delta Lake برای مدیریت داده‌های حجیم
  • 8. عملیات پیشرفته در Delta Lake شامل نسخه‌بندی و زمان‌سفر (Time Travel)
  • 9. بهینه‌سازی کوئری‌های SQL برای افزایش سرعت پردازش
  • 10. مدیریت سطوح دسترسی و امنیت داده‌ها در دیتابریکس
  • 11. یکپارچه‌سازی کتابخانه‌های پایتون و مدیریت محیط‌های مجازی
  • 12. استفاده از MLflow برای ردیابی و مدیریت آزمایش‌های یادگیری ماشین
  • 13. آماده‌سازی داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها در مقیاس بزرگ
  • 14. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Spark MLlib
  • 15. استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق در محیط دیتابریکس
  • 16. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از Hyperopt
  • 17. استقرار و سرویس‌دهی مدل‌های هوش مصنوعی (Model Serving)
  • 18. مانیتورینگ عملکرد مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 19. پیاده‌سازی خط لوله داده (Data Pipeline) با استفاده از Delta Live Tables
  • 20. اتوماسیون وظایف و زمان‌بندی گردش کار با Databricks Workflows
  • 21. مانیتورینگ و عیب‌یابی خطاهای پردازشی در کلاسترها
  • 22. بهره‌گیری از قابلیت‌های هوش مصنوعی مولد در محیط دیتابریکس
  • 23. تحلیل داده‌های جریانی (Streaming) با استفاده از Structured Streaming
  • 24. مدیریت هزینه‌ها و تخصیص بهینه منابع در پروژه‌های ابری
  • 25. اصول کدنویسی تمیز و مستندسازی در نوت‌بوک‌های دیتابریکس
  • 26. کار با Databricks SQL برای گزارش‌گیری و تحلیل کسب‌وکار
  • 27. تجسم‌سازی داده‌ها (Visualization) با ابزارهای داخلی دیتابریکس
  • 28. همکاری تیمی و مدیریت نسخه‌ها با استفاده از Git در دیتابریکس
  • 29. بهینه‌سازی عملکرد کدهای پایتون در محیط توزیع‌شده با Pandas API on Spark
  • 30. استفاده از Delta Sharing برای اشتراک‌گذاری ایمن داده‌ها
  • 31. بررسی الگوهای معماری برای پروژه‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر
  • 32. تکنیک‌های مدیریت خطا و بازیابی در پردازش‌های سنگین
  • 33. پیاده‌سازی حاکمیت داده (Data Governance) در پلتفرم Unity Catalog
  • 34. بهترین شیوه‌های استقرار مدل در محیط‌های سازمانی
  • 35. استفاده از کانتینرها در محیط دیتابریکس برای شخصی‌سازی محیط اجرا
  • 36. تحلیل کارایی مدل‌ها با استفاده از نمودارهای ارزیابی در MLflow
  • 37. مدیریت چرخه‌حیات مدل از آزمایش تا تولید
  • 38. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای تشخیص انحراف داده (Data Drift)
  • 39. تکنیک‌های پیشرفته برای کاهش زمان آموزش مدل‌های بزرگ
  • 40. ارائه نتایج تحلیل‌ها در قالب داشبوردهای تعاملی دیتابریکس

📚 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.