اکسپرس 24
کتاب راهکارهای جامع پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری سامانه‌های یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم Databricks

کتاب راهکارهای جامع پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری سامانه‌های یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم Databricks

تگ‌ها: MLOps پردازش کلان داده پلتفرم داده دیتابریکس علم داده عملیاتی‌سازی یادگیری ماشین مهندسی داده هوش مصنوعی 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 راهکارهای جامع پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری سامانه‌های یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم Databricks

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: عملیاتی‌سازی یادگیری ماشین (MLOps) و مهندسی داده در مقیاس صنعتی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم بنیادین در یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر
  • 2. معماری سیستم‌های داده‌محور در مقیاس صنعتی
  • 3. آشنایی با محیط یکپارچه دیتابریکس و اکوسیستم لیک‌هوس
  • 4. اصول طراحی و مهندسی خط لوله‌های داده در دیتابریکس
  • 5. مفاهیم پایه در آپاچی اسپارک برای پردازش توزیع‌شده
  • 6. مدیریت و بهینه‌سازی کلاسترها در دیتابریکس
  • 7. استفاده از دلتا لیک برای تضمین کیفیت و یکپارچگی داده‌ها
  • 8. تکنیک‌های پیشرفته در ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های حجیم
  • 9. مهندسی ویژگی‌ها در مقیاس وسیع با استفاده از فیچر استور
  • 10. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
  • 11. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌ها با ام‌ال‌فلو
  • 12. آموزش و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس کلاستر
  • 13. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 14. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه‌های بهینه
  • 15. اعتبارسنجی و ارزیابی مدل‌ها در محیط‌های عملیاتی
  • 16. استراتژی‌های استقرار مدل در محیط تولید
  • 17. نظارت بر عملکرد مدل و شناسایی انحراف داده‌ها
  • 18. خودکارسازی خط لوله‌های یادگیری ماشین با استفاده از ام‌ال‌فلو
  • 19. مدیریت چرخه حیات مدل از آزمایش تا بهره‌برداری
  • 20. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در پلتفرم دیتابریکس
  • 21. حکمرانی داده‌ها و رعایت استانداردهای قانونی در پردازش اطلاعات
  • 22. بهینه‌سازی هزینه‌های محاسباتی در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 23. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های یادگیری ماشین با استفاده از کلاود
  • 24. یکپارچه‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده با سرویس‌های کاربردی
  • 25. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در سیستم‌های یادگیری ماشین صنعتی
  • 26. بهره‌گیری از دیتابریکس اس‌کیو‌ال برای تحلیل داده‌های ساختاریافته
  • 27. مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین و گزارش‌دهی نتایج
  • 28. تکنیک‌های پیشرفته در پردازش جریانی داده‌ها
  • 29. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل‌های بلادرنگ
  • 30. مطالعه موردی پیاده‌سازی یک سامانه هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ
  • 31. چالش‌های عملیاتی در نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 32. توسعه همکاری میان تیم‌های داده و مهندسی نرم‌افزار
  • 33. استفاده از نوت‌بوک‌های دیتابریکس برای توسعه تکرارپذیر
  • 34. مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌های اجرایی در پروژه‌های بزرگ
  • 35. بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از فرمت‌های ذخیره‌سازی کارآمد
  • 36. اصول مانیتورینگ و لاگ‌گیری در سامانه‌های توزیع‌شده
  • 37. پیاده‌سازی تست‌های واحد و یکپارچگی برای کدهای یادگیری ماشین
  • 38. استراتژی‌های بازآموزی مدل در محیط‌های پویا
  • 39. مدیریت منابع و سهمیه‌بندی در محیط‌های چندکاربره
  • 40. آینده‌نگری در توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر

📚 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.