فلش‌کارت‌های آموزشی یادگیری ماشین در مقیاس با Hadoop و Mahout

🎓 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

📋 سرفصل‌های دوره

• 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