اکسپرس 24
کتاب ساخت بک‌اند سیستم توصیه‌گر فیلم با پایتون و PostgreSQL

کتاب ساخت بک‌اند سیستم توصیه‌گر فیلم با پایتون و PostgreSQL

تگ‌ها: API فیلم PostgreSQL بک‌اند پایتون پایتون تست نرم‌افزار توسعه بک‌اند خطوط لوله داده سیستم توصیه‌گر فیلم طراحی دیتابیس

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 ساخت بک‌اند سیستم توصیه‌گر فیلم با پایتون و PostgreSQL

موضوع کلی: توسعه برنامه‌های کاربردی وب

موضوع میانی: طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 2. مفاهیم اساسی فیلترینگ مشارکتی
  • 3. مفاهیم اساسی فیلترینگ محتوایی
  • 4. معرفی الگوریتم‌های توصیه‌گر
  • 5. طراحی پایگاه داده برای سیستم توصیه‌گر فیلم
  • 6. مدل‌سازی داده‌های فیلم و کاربران در PostgreSQL
  • 7. نصب و پیکربندی PostgreSQL برای توسعه وب
  • 8. طراحی شمای پایگاه داده PostgreSQL برای توصیه‌گر فیلم
  • 9. پیاده‌سازی جداول اصلی فیلم، کاربر، و امتیازدهی
  • 10. ایجاد رابط کاربری برای ورود اطلاعات فیلم
  • 11. ایجاد رابط کاربری برای مدیریت اطلاعات کاربران
  • 12. آشنایی با فریم‌ورک‌های وب پایتون (Django/Flask)
  • 13. انتخاب فریم‌ورک مناسب برای بک‌اند سیستم توصیه‌گر
  • 14. ساخت ساختار پروژه با Django یا Flask
  • 15. پیاده‌سازی API برای دریافت اطلاعات فیلم
  • 16. پیاده‌سازی API برای دریافت اطلاعات کاربران
  • 17. پیاده‌سازی API برای ثبت امتیاز فیلم توسط کاربران
  • 18. طراحی و پیاده‌سازی لایه Repository
  • 19. استفاده از ORM برای دسترسی به پایگاه داده
  • 20. پیاده‌سازی توابع دسترسی به داده‌های فیلم
  • 21. پیاده‌سازی توابع دسترسی به داده‌های کاربر
  • 22. پیاده‌سازی توابع دسترسی به داده‌های امتیازدهی
  • 23. طراحی و پیاده‌سازی Data Pipeline
  • 24. استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها (ETL)
  • 25. پاکسازی و اعتبارسنجی داده‌ها
  • 26. پیش‌پردازش داده‌ها برای الگوریتم‌های توصیه‌گر
  • 27. پیاده‌سازی الگوریتم فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر کاربر
  • 28. پیاده‌سازی الگوریتم فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر آیتم
  • 29. پیاده‌سازی الگوریتم فیلترینگ محتوایی
  • 30. محاسبه شباهت بین کاربران و فیلم‌ها
  • 31. استفاده از معیارهای مختلف شباهت (کسینوسی، پیرسون)
  • 32. پیاده‌سازی الگوریتم‌های ترکیبی توصیه‌گر
  • 33. ارزیابی عملکرد سیستم توصیه‌گر
  • 34. معیارهای ارزیابی توصیه‌گر (Precision, Recall, F1-score)
  • 35. روش‌های تقسیم داده برای ارزیابی (Train/Test Split)
  • 36. پیاده‌سازی تست‌های واحد برای لایه‌های مختلف
  • 37. تست لایه Repository
  • 38. تست APIها
  • 39. تست الگوریتم‌های توصیه‌گر
  • 40. بهینه‌سازی عملکرد پایگاه داده PostgreSQL
  • 41. استفاده از Indexing برای تسریع جستجوها
  • 42. بهینه‌سازی کوئری‌های SQL
  • 43. مقیاس‌پذیری سیستم توصیه‌گر
  • 44. استفاده از Cache برای کاهش بار پایگاه داده
  • 45. استفاده از Message Queue برای پردازش ناهمزمان
  • 46. استفاده از Docker برای Containerization
  • 47. استفاده از CI/CD برای استقرار خودکار
  • 48. امنیت سیستم توصیه‌گر
  • 49. جلوگیری از حملات SQL Injection
  • 50. احراز هویت و مجوز دسترسی کاربران
  • 51. استفاده از HTTPS برای ارتباط امن
  • 52. نظارت و Logging سیستم توصیه‌گر
  • 53. جمع‌آوری و تحلیل لاگ‌ها
  • 54. مانیتورینگ عملکرد سیستم
  • 55. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ
  • 56. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای سیستم‌های توصیه‌گر (Surprise, scikit-surprise)
  • 57. پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر با استفاده از Surprise
  • 58. بهبود کیفیت توصیه‌ها با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته
  • 59. توصیه‌گرهای آگاه از زمینه (Context-Aware Recommender Systems)
  • 60. توصیه‌گرهای مبتنی بر گراف (Graph-Based Recommender Systems)
  • 61. توصیه‌گرهای مبتنی بر یادگیری عمیق (Deep Learning-Based Recommender Systems)
  • 62. کار با داده‌های حجیم (Big Data) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 63. استفاده از Apache Spark برای پردازش داده‌های بزرگ
  • 64. استفاده از Hadoop برای ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ
  • 65. استقرار سیستم توصیه‌گر در محیط Production
  • 66. استفاده از Kubernetes برای مدیریت Containerها
  • 67. بهینه‌سازی سیستم برای تعداد زیاد کاربران و فیلم‌ها
  • 68. تحلیل رفتار کاربر و شخصی‌سازی توصیه‌ها
  • 69. تکنیک‌های افزایش تنوع در توصیه‌ها
  • 70. تکنیک‌های مقابله با مشکل Cold Start
  • 71. آشنایی با APIهای شرکت‌های بزرگ (IMDb, TMDB) برای دریافت اطلاعات فیلم
  • 72. استفاده از APIهای خارجی برای غنی‌سازی داده‌ها

📚 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.