اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع یادگیری ماشین با استفاده از Apache Spark و زبان برنامه‌نویسی Scala

کتاب آموزش جامع یادگیری ماشین با استفاده از Apache Spark و زبان برنامه‌نویسی Scala

تگ‌ها: Apache Spark Big Data Machine Learning Scala آپاچی اسپارک برنامه‌نویسی اسکالا پردازش داده‌های حجیم تحلیل داده 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 یادگیری ماشین با استفاده از Apache Spark و زبان برنامه‌نویسی Scala

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات

موضوع میانی: پردازش توزیع‌شده و یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی اکوسیستم آپاچی اسپارک و معماری توزیع‌شده
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای برنامه‌نویسی اسکالا و اسپارک
  • 3. آشنایی با ساختار داده‌های توزیع‌شده و انعطاف‌پذیر RDD
  • 4. کار با دیتافریم‌ها و دیتاست‌ها در اسپارک اس‌کیوال
  • 5. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی اجرای برنامه‌های توزیع‌شده
  • 6. مفاهیم پایه یادگیری ماشین و نقش اسپارک در مقیاس‌پذیری
  • 7. پیش‌پردازش داده‌ها و پاک‌سازی مجموعه‌داده‌های حجیم
  • 8. مهندسی ویژگی‌ها با استفاده از کتابخانه Spark MLlib
  • 9. استفاده از ترنسفورمرها و استیمیتورها در خط لوله یادگیری ماشین
  • 10. پیاده‌سازی رگرسیون خطی برای پیش‌بینی داده‌های عددی
  • 11. طبقه‌بندی داده‌ها با استفاده از رگرسیون لجستیک
  • 12. الگوریتم درخت تصمیم و جنگل تصادفی در محیط توزیع‌شده
  • 13. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم K-Means در مقیاس بزرگ
  • 14. کاهش ابعاد داده‌ها با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 15. استفاده از الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان برای بهینه‌سازی
  • 16. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین با معیارهای آماری
  • 17. تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود دقت مدل
  • 18. ساخت خط لوله‌های یادگیری ماشین چندمرحله‌ای
  • 19. کار با داده‌های متنی و استخراج ویژگی‌های برداری
  • 20. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین بر روی داده‌های جریانی
  • 21. مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولیدی
  • 22. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش‌دیده
  • 23. بهینه‌سازی توزیع داده‌ها در کلاسترها برای کاهش تأخیر
  • 24. تحلیل کارایی و عیب‌یابی برنامه‌های اسپارک
  • 25. استفاده از قابلیت‌های پیشرفته اسکالا در توسعه مدل‌ها
  • 26. یکپارچه‌سازی یادگیری ماشین با پایگاه‌های داده توزیع‌شده
  • 27. نظارت بر فرآیندهای یادگیری ماشین در کلاسترهای بزرگ
  • 28. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر مقیاس‌پذیر
  • 29. امنیت و کنترل دسترسی در محیط‌های پردازش داده
  • 30. چالش‌های مقیاس‌پذیری در آموزش مدل‌های پیچیده
  • 31. بهترین روش‌های مدیریت منابع در محیط‌های رایانش ابری
  • 32. پیاده‌سازی یادگیری ماشین توزیع‌شده با استفاده از کتابخانه ML Pipeline
  • 33. تجزیه و تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از توابع تعریف‌شده توسط کاربر
  • 34. نکات پیشرفته در بهینه‌سازی کدهای اسکالا برای اسپارک
  • 35. مفاهیم توزیع‌شدگی و مدیریت خطا در کلاسترهای بزرگ
  • 36. استراتژی‌های تقسیم‌بندی داده‌ها و تأثیر آن بر عملکرد
  • 37. کار با فرمت‌های داده‌ای بهینه مانند پارکت و آورو
  • 38. استفاده از قابلیت‌های اسپارک برای تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 39. معماری سیستم‌های هوشمند مبتنی بر پردازش توزیع‌شده
  • 40. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک خط لوله کامل 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.