کتاب Google Cloud Platform: استفاده از BigQuery ML برای یادگیری ماشین با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب Google Cloud Platform: استفاده از BigQuery ML برای یادگیری ماشین

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر رایانش ابری و مزایای آن
• 2. آشنایی با Google Cloud Platform (GCP)
• 3. اکوسیستم GCP: سرویس های کلیدی
• 4. ناوبری در کنسول GCP
• 5. مدیریت پروژه ها، حساب ها و مجوزها (IAM) در GCP
• 6. مقدمه ای بر ذخیره سازی داده ها در GCP
• 7. Google Cloud Storage: مبانی و کاربردها برای داده های ML
• 8. معرفی BigQuery: انباره داده ابری مقیاس پذیر
• 9. معماری BigQuery و مزایای آن برای یادگیری ماشین
• 10. ساختار داده ای BigQuery: دیتاست ها، جداول و ویوها
• 11. انواع داده ها در BigQuery: عددی، رشته ای، تاریخ/زمان، ساخت یافته
• 12. ایجاد جداول در BigQuery: دستی، از فایل، از پرس و جو
• 13. بارگذاری داده ها در BigQuery: از Cloud Storage، استریمینگ
• 14. پرس و جو (Query) داده ها در BigQuery با SQL استاندارد
• 15. توابع SQL پرکاربرد در BigQuery برای آماده سازی داده
• 16. فیلتر کردن و مرتب سازی داده ها
• 17. تجمیع و گروه بندی داده ها (GROUP BY, Aggregate Functions)
• 18. پیوستن جداول (JOINs) در BigQuery
• 19. توابع پنجره ای (Window Functions) برای تحلیل های پیشرفته
• 20. مدیریت نماها (Views) و جداول مادی شده (Materialized Views)
• 21. بهینه سازی پرس و جوها و هزینه ها در BigQuery
• 22. امنیت داده ها در BigQuery: کنترل دسترسی و رمزنگاری
• 23. مقدمه ای بر مفهوم یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 24. اهمیت و کاربردهای یادگیری ماشین در دنیای واقعی
• 25. تفاوت بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• 26. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده (Supervised)
• 27. انواع یادگیری ماشین: بدون نظارت (Unsupervised)
• 28. انواع یادگیری ماشین: تقویتی (Reinforcement) و نیمه نظارت شده
• 29. چرخه حیات یک پروژه یادگیری ماشین
• 30. مفهوم داده های آموزشی، اعتبارسنجی و تست
• 31. ویژگی ها (Features) و برچسب ها (Labels) در یادگیری ماشین
• 32. مفهوم مدل یادگیری ماشین و آموزش آن
• 33. ارزیابی عملکرد مدل های یادگیری ماشین
• 34. معیارهای ارزیابی برای رگرسیون (MSE, RMSE, MAE)
• 35. معیارهای ارزیابی برای طبقه بندی (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score)
• 36. مفهوم ماتریس درهم ریختگی (Confusion Matrix)
• 37. Overfitting و Underfitting: تشخیص و راه حل ها
• 38. انتخاب مدل مناسب برای مسئله
• 39. مقدمه ای بر BigQuery ML: یادگیری ماشین با SQL
• 40. مزایای BigQuery ML برای توسعه دهندگان و دانشمندان داده
• 41. فعال سازی BigQuery ML در پروژه GCP
• 42. ساختار دستور `CREATE MODEL` در BigQuery ML
• 43. انتخاب نوع مدل در BigQuery ML: `MODEL_TYPE`
• 44. آموزش مدل رگرسیون خطی در BigQuery ML
• 45. بررسی خروجی آموزش مدل رگرسیون در BigQuery ML
• 46. پیش بینی با مدل رگرسیون آموزش دیده (`ML.PREDICT`)
• 47. آموزش مدل رگرسیون لجستیک (Logistic Regression) برای طبقه بندی دودویی
• 48. آموزش مدل رگرسیون لجستیک چندکلاسه ای (Multi-class Classification)
• 49. بررسی خروجی آموزش مدل طبقه بندی در BigQuery ML
• 50. پیش بینی با مدل طبقه بندی آموزش دیده (`ML.PREDICT`)
• 51. تحلیل خروجی های `ML.PREDICT` برای طبقه بندی: احتمالات و کلاس ها
• 52. مفهوم Feature Engineering در BigQuery ML
• 53. آماده سازی و پیش پردازش داده ها برای BigQuery ML
• 54. توابع پیش پردازش داده در BigQuery ML (مثلاً `ML.IMPUTE`, `ML.STANDARD_SCALER`)
• 55. استفاده از `TRANSFORM` در `CREATE MODEL` برای پیش پردازش خودکار
• 56. مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values) در BigQuery ML
• 57. تبدیل ویژگی های دسته بندی (Categorical Features) به عددی
• 58. تقسیم داده ها برای آموزش و ارزیابی در BigQuery ML (`ML.DATA_SPLIT`)
• 59. تنظیم پارامترها و گزینه های آموزش مدل (`OPTIONS`)
• 60. مفهوم `L1_REG` و `L2_REG` برای جلوگیری از Overfitting
• 61. نرخ یادگیری (Learning Rate) و تعداد گام ها (Max Iterations)
• 62. ارزیابی مدل های BigQuery ML با `ML.EVALUATE`
• 63. بررسی معیارهای ارزیابی رگرسیون با `ML.EVALUATE`
• 64. بررسی معیارهای ارزیابی طبقه بندی با `ML.EVALUATE` و ماتریس درهم ریختگی
• 65. استخراج ویژگی های مدل آموزش دیده با `ML.FEATURE_IMPORTANCE`
• 66. تحلیل وزن ها و بایاس مدل با `ML.WEIGHTS`
• 67. بهبود عملکرد مدل با تغییر پارامترها
• 68. مفهوم Threshold در طبقه بندی و تنظیم آن
• 69. ایجاد مدل های طبقه بندی پیشرفته تر (Boosted Tree Classifiers)
• 70. آموزش و ارزیابی مدل های Boosted Tree در BigQuery ML
• 71. مدل های بدون نظارت در BigQuery ML: K-Means Clustering
• 72. آموزش و ارزیابی مدل K-Means Clustering در BigQuery ML
• 73. تحلیل نتایج خوشه بندی و تفسیر خوشه ها
• 74. ساخت مدل های سیستم توصیه گر (Recommendation Systems) با `MATRIX_FACTORIZATION`
• 75. آموزش و ارزیابی مدل توصیه گر در BigQuery ML
• 76. تولید توصیه ها با مدل `MATRIX_FACTORIZATION`
• 77. مدل های سری زمانی (Time Series Forecasting) در BigQuery ML: ARIMA_PLUS
• 78. آماده سازی داده ها برای مدل های سری زمانی
• 79. آموزش و پیش بینی با مدل ARIMA_PLUS
• 80. ارزیابی مدل های سری زمانی
• 81. مفهوم Deep Neural Networks (DNN) در BigQuery ML
• 82. آموزش مدل های DNN برای رگرسیون و طبقه بندی
• 83. تنظیم معماری DNN (لایه ها، نورون ها، توابع فعال سازی)
• 84. استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده (Pre-trained Models) در BigQuery ML (مفاهیم و کاربرد)
• 85. ذخیره و مدیریت مدل های BigQuery ML
• 86. استقرار مدل ها برای پیش بینی در زمان واقعی (Real-time Prediction) با Cloud Functions/APIs
• 87. استفاده از BigQuery ML با ابزارهای BI مانند Looker Studio
• 88. تجسم داده ها و نتایج مدل در Looker Studio
• 89. ترکیب BigQuery ML با Google Cloud Dataflow برای ETL مقیاس پذیر
• 90. استفاده از Vertex AI Workbench (Managed Notebooks) برای توسعه تعاملی
• 91. صادرات مدل های BigQuery ML برای استفاده در Vertex AI Endpoints
• 92. آموزش مدل های بزرگتر با Vertex AI Training و استفاده از داده های BigQuery
• 93. مفهوم MLOps و چرخه حیات BigQuery ML
• 94. نظارت بر عملکرد مدل (Model Monitoring) در BigQuery ML
• 95. مدیریت نسخه ها (Version Control) برای مدل ها و داده ها
• 96. امنیت و حاکمیت داده (Data Governance) در BigQuery ML
• 97. بهینه سازی هزینه ها در BigQuery ML برای آموزش و پیش بینی
• 98. بهترین شیوه ها (Best Practices) برای استفاده از BigQuery ML
• 99. موارد کاربردی واقعی از BigQuery ML در صنایع مختلف
• 100. آینده BigQuery ML و روندهای جدید

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — زبان ساده و کاربردی
  
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها)
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.

🎯 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