اکسپرس 24
کتاب طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله یادگیری ماشین با ذخیره‌ساز ابری

کتاب طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله یادگیری ماشین با ذخیره‌ساز ابری

تگ‌ها: Machine Learning Pipelines Object Storage بهینه‌سازی داده پایپلاین یادگیری ماشین خطوط لوله داده ذخیره‌سازی ابری معماری داده مهندسی داده یادگیری ماشین

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله یادگیری ماشین با ذخیره‌ساز ابری

موضوع کلی: مهندسی داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: معماری و بهینه‌سازی خطوط تولید داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر خطوط لوله یادگیری ماشین
  • 2. ذخیره‌سازی ابری: مفاهیم و انواع
  • 3. معماری میکروسرویس‌ها در خطوط لوله داده
  • 4. انتخاب ابزار ذخیره‌سازی ابری مناسب
  • 5. مقایسه S3، Azure Blob Storage و Google Cloud Storage
  • 6. طراحی خطوط لوله داده‌ی مقیاس‌پذیر
  • 7. مدیریت داده‌های حجیم با استفاده از ذخیره‌سازی ابری
  • 8. پردازش دسته‌ای در مقابل پردازش جریانی
  • 9. ابزارهای پردازش جریانی داده: Apache Kafka و Apache Flink
  • 10. استفاده از Apache Spark برای پردازش داده در مقیاس بزرگ
  • 11. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط ابری
  • 12. مانیتورینگ و لاگ‌برداری از خطوط لوله داده
  • 13. اتوماتیک‌سازی خطوط لوله با استفاده از ابزارهای CI/CD
  • 14. مدیریت نسخه‌های داده و مدل
  • 15. تست و اعتبارسنجی خطوط لوله یادگیری ماشین
  • 16. بهینه‌سازی عملکرد خطوط لوله داده
  • 17. امنیت داده در ذخیره‌سازی ابری
  • 18. کنترل دسترسی و مدیریت هویت در خطوط لوله داده
  • 19. مقابله با خطاهای خطوط لوله داده
  • 20. بازیابی از خرابی در خطوط لوله یادگیری ماشین
  • 21. طراحی خطوط لوله برای داده‌های ساختاریافته
  • 22. طراحی خطوط لوله برای داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  • 23. طراحی خطوط لوله برای داده‌های بدون ساختار
  • 24. پیش‌پردازش داده‌ها در خطوط لوله
  • 25. مهندسی ویژگی در خطوط لوله یادگیری ماشین
  • 26. انتخاب الگوریتم یادگیری ماشین مناسب
  • 27. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 28. تنظیم هایپرپارامترهای مدل
  • 29. مدل‌های یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی
  • 30. مدل‌های یادگیری ماشین برای رگرسیون
  • 31. مدل‌های یادگیری ماشین برای خوشه‌بندی
  • 32. مدل‌های یادگیری ماشین برای کاهش ابعاد
  • 33. استفاده از یادگیری تقویتی در خطوط لوله
  • 34. خروجی مدل‌ها و یکپارچه‌سازی با سیستم‌های دیگر
  • 35. بهینه‌سازی هزینه در خطوط لوله یادگیری ماشین
  • 36. استفاده از Auto Scaling برای مدیریت منابع
  • 37. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش‌دیده
  • 38. مدیریت Metadata در خطوط لوله داده
  • 39. خطوط لوله داده برای پردازش تصویر
  • 40. خطوط لوله داده برای پردازش متن
  • 41. خطوط لوله داده برای پردازش صدا
  • 42. استفاده از Containerization (Docker) در خطوط لوله
  • 43. استفاده از Orchestration (Kubernetes) در خطوط لوله
  • 44. یکپارچه‌سازی با پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 45. یکپارچه‌سازی با پایگاه‌های داده NoSQL
  • 46. استفاده از Data Lakes در خطوط لوله داده
  • 47. معماری Lambda برای پردازش داده
  • 48. معماری Kappa برای پردازش داده
  • 49. استفاده از Data Governance در خطوط لوله
  • 50. پیاده‌سازی خطوط لوله داده با استفاده از AWS
  • 51. پیاده‌سازی خطوط لوله داده با استفاده از Azure
  • 52. پیاده‌سازی خطوط لوله داده با استفاده از Google Cloud
  • 53. استفاده از ابزارهای ETL در خطوط لوله
  • 54. بهینه‌سازی I/O در خطوط لوله داده
  • 55. استفاده از فرمت‌های داده بهینه (Parquet, ORC)
  • 56. انتخاب زبان برنامه‌نویسی مناسب برای خطوط لوله
  • 57. مقایسه Python, Scala و Java برای خطوط لوله داده
  • 58. بهینه‌سازی مصرف حافظه در خطوط لوله
  • 59. استفاده از Caching در خطوط لوله داده
  • 60. طراحی خطوط لوله برای داده‌های زمان‌سنجی
  • 61. استفاده از پنجره‌های زمانی در پردازش جریانی
  • 62. تشخیص ناهنجاری در خطوط لوله داده
  • 63. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 64. استفاده از Explainable AI (XAI)
  • 65. مقابله با داده‌های نامتعادل
  • 66. تکنیک‌های نمونه‌برداری برای داده‌های نامتعادل
  • 67. مقابله با داده‌های از دست رفته
  • 68. تکنیک‌های پر کردن داده‌های از دست رفته
  • 69. بهینه‌سازی خطوط لوله برای latency کم
  • 70. استفاده از edge computing در خطوط لوله
  • 71. امنیت خطوط لوله داده در برابر حملات سایبری
  • 72. انطباق با مقررات حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 73. استفاده از Data Masking و Anonymization
  • 74. بهینه‌سازی خطوط لوله برای پردازش داده‌های جغرافیایی
  • 75. استفاده از geospatial libraries در خطوط لوله
  • 76. بهینه‌سازی خطوط لوله برای پردازش داده‌های متنی چند زبانه
  • 77. استفاده از NLP libraries در خطوط لوله
  • 78. استفاده از ابزارهای lineage داده برای ردیابی داده‌ها
  • 79. بهینه‌سازی خطوط لوله برای پردازش داده‌های سری زمانی با حجم بالا
  • 80. استفاده از time-series databases در خطوط لوله
  • 81. استفاده از ابزارهای monitoring و alerting پیشرفته
  • 82. پیاده‌سازی خطوط لوله خودکار برای retraining مدل‌ها
  • 83. بهینه‌سازی خطوط لوله برای پردازش داده‌های IoT
  • 84. بهینه‌سازی خطوط لوله برای پردازش داده‌های مالی
  • 85. بهینه‌سازی خطوط لوله برای پردازش داده‌های پزشکی
  • 86. بهینه‌سازی خطوط لوله برای پردازش داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 87. بهینه‌سازی خطوط لوله برای پردازش داده‌های log
  • 88. بهینه‌سازی خطوط لوله برای پردازش داده‌های sensor
  • 89. بهینه‌سازی خطوط لوله برای پردازش داده‌های ویدئویی
  • 90. بهینه‌سازی خطوط لوله برای پردازش داده‌های صوتی
  • 91. بهینه‌سازی خطوط لوله برای پردازش داده‌های تصویری
  • 92. بهینه‌سازی خطوط لوله برای پردازش داده‌های بیومتریک
  • 93. بهینه‌سازی خطوط لوله برای پردازش داده‌های مالیاتی
  • 94. بهینه‌سازی خطوط لوله برای پردازش داده‌های بیمه
  • 95. بهینه‌سازی خطوط لوله برای پردازش داده‌های بانکی
  • 96. بهینه‌سازی خطوط لوله برای پردازش داده‌های تجاری
  • 97. بهینه‌سازی خطوط لوله برای پردازش داده‌های صنعتی
  • 98. بهینه‌سازی خطوط لوله برای پردازش داده‌های کشاورزی
  • 99. بهینه‌سازی خطوط لوله برای پردازش داده‌های حمل و نقل
  • 100. بهینه‌سازی خطوط لوله برای پردازش داده‌های آموزشی

📚 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.