, ,

کتاب یادگیری ماشین در مقیاس با Hadoop و Mahout

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 یادگیری ماشین در مقیاس با Hadoop و Mahout

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Hadoop

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. آشنایی با مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین
  • 2. مبانی تحلیل داده‌های بزرگ
  • 3. معماری Hadoop و اکوسیستم آن
  • 4. مقدمه‌ای بر Mahout
  • 5. کار با HDFS (سیستم فایل توزیع شده Hadoop)
  • 6. MapReduce: الگوی برنامه‌نویسی توزیع شده
  • 7. پیاده‌سازی اولین برنامه MapReduce
  • 8. بهینه‌سازی Jobهای MapReduce
  • 9. مقدمه‌ای بر Spark و مقایسه با MapReduce
  • 10. نصب و پیکربندی Hadoop
  • 11. تنظیمات پیشرفته Hadoop
  • 12. مدیریت منابع با YARN
  • 13. مقدمه‌ای بر Mahout: کتابخانه‌های اصلی
  • 14. الگوریتم‌های خوشه‌بندی در Mahout (K-Means)
  • 15. کاربرد K-Means در تحلیل داده
  • 16. الگوریتم‌های طبقه‌بندی در Mahout (Naive Bayes)
  • 17. پیاده‌سازی Naive Bayes برای تشخیص اسپم
  • 18. توصیه‌گرهای اولیه در Mahout
  • 19. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر هم‌رخدادی (Co-occurrence)
  • 20. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 21. مدل‌سازی موضوعی با Mahout (LDA)
  • 22. کاربرد LDA در تحلیل متن
  • 23. مدیریت و پردازش داده‌های متنی در Hadoop
  • 24. فشرده‌سازی داده‌ها در Hadoop
  • 25. امنیت در Hadoop
  • 26. مقدمه‌ای بر Mahout Streaming
  • 27. کاربرد الگوریتم‌های جریانی در Mahout
  • 28. یادگیری ماشین روی داده‌های جریانی
  • 29. مقدمه‌ای بر Spark MLlib
  • 30. الگوریتم‌های خوشه‌بندی در Spark MLlib
  • 31. الگوریتم‌های طبقه‌بندی در Spark MLlib
  • 32. مدل‌های رگرسیون در Spark MLlib
  • 33. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در Spark MLlib
  • 34. مقدمه‌ای بر Mahout Scala API
  • 35. انتقال از Java MapReduce به Scala/Spark
  • 36. پردازش داده‌های مکانی با Hadoop
  • 37. مقدمه‌ای بر Hive برای پرس‌وجوهای SQL بر روی Hadoop
  • 38. استفاده از Spark SQL برای تحلیل داده
  • 39. مقدمه‌ای بر HBase برای پایگاه داده NoSQL
  • 40. کاربرد HBase در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 41. مقدمه‌ای بر ZooKeeper برای هماهنگ‌سازی
  • 42. مقدمه‌ای بر Flume برای جمع‌آوری داده‌های جریانی
  • 43. استفاده از Kafka برای پیام‌رسانی جریانی
  • 44. مقدمه‌ای بر Spark Streaming
  • 45. پردازش داده‌های زنده با Spark Streaming
  • 46. تحلیل احساسات با استفاده از Mahout
  • 47. تشخیص الگو در داده‌ها با Mahout
  • 48. مدیریت داده‌های بزرگ برای یادگیری ماشین
  • 49. مراحل آماده‌سازی داده برای یادگیری ماشین
  • 50. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) در مقیاس بزرگ
  • 51. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 52. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 53. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 54. مدل‌های پیشرفته خوشه‌بندی
  • 55. مدل‌های پیشرفته طبقه‌بندی
  • 56. مدل‌های پیشرفته رگرسیون
  • 57. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 58. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 59. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 60. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 61. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 62. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق با TensorFlow/PyTorch
  • 63. ادغام TensorFlow/PyTorch با اکوسیستم Hadoop/Spark
  • 64. کاربرد الگوریتم‌های Mahout در پردازش زبان طبیعی
  • 65. تحلیل آماری داده‌های بزرگ
  • 66. تجسم داده‌های بزرگ
  • 67. ابزارهای تجسم داده با Hadoop/Spark
  • 68. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های جستجوی پیشرفته
  • 69. بهینه‌سازی مدل‌ها برای مقیاس‌پذیری
  • 70. مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
  • 71. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 72. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 73. امنیت در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 74. اخلاق در یادگیری ماشین
  • 75. حریم خصوصی داده‌ها در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 76. کاربرد یادگیری ماشین در صنایع مختلف
  • 77. ملاحظات فقهی در کاربرد داده‌های بزرگ
  • 78. ملاحظات اقتصادی در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 79. ملاحظات حقوقی در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 80. مدیریت پروژه‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
  • 81. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری ماشین در سازمان‌ها
  • 82. روندهای آینده در یادگیری ماشین و داده‌های بزرگ
  • 83. مطالعه موردی: سیستم توصیه‌گر در یک پلتفرم ایرانی
  • 84. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های سلامت با Hadoop/Spark
  • 85. مطالعه موردی: پیش‌بینی تقاضا با استفاده از Mahout
  • 86. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین توزیع شده
  • 87. بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع شده برای یادگیری ماشین
  • 88. کاربرد یادگیری ماشین در امنیت سایبری
  • 89. ملاحظات فرهنگی در کاربرد الگوریتم‌ها
  • 90. ارزیابی و انتخاب الگوریتم مناسب
  • 91. مقدمه‌ای بر یادگیری فعال (Active Learning)
  • 92. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 93. مدل‌های ترکیبی (Ensemble Methods)
  • 94. کاربرد Mahout در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 95. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر با Spark
  • 96. مقدمه‌ای بر پردازش صوت با Spark
  • 97. مقدمه‌ای بر سیستم‌های فدرال (Federated Learning)
  • 98. یادگیری ماشین مسئولانه و شفاف
  • 99. مقدمه‌ای بر داده‌های برچسب‌گذاری شده
  • 100. کاربرد Mahout در پردازش گراف

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب یادگیری ماشین در مقیاس با Hadoop و Mahout”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا