کتاب Spark MLlib: الگوریتم‌های یادگیری ماشین در Spark
, ,

کتاب Spark MLlib: الگوریتم‌های یادگیری ماشین در Spark

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000036233 دسته: , , برچسب: , , , , , , , ,

📚 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 Spark MLlib: الگوریتم‌های یادگیری ماشین در Spark

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Apache Spark

🎓 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. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و Spark MLlib
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط Spark MLlib
  • 3. آشنایی با ساختارهای داده‌ای Spark MLlib (RDD, DataFrame)
  • 4. بارگذاری و پیش‌پردازش داده‌ها در Spark MLlib
  • 5. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 6. تبدیل ویژگی‌ها و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 7. مهندسی ویژگی و استخراج ویژگی‌های جدید
  • 8. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت شده
  • 9. رگرسیون خطی در Spark MLlib
  • 10. رگرسیون لجستیک در Spark MLlib
  • 11. درختان تصمیم برای طبقه‌بندی و رگرسیون
  • 12. جنگل‌های تصادفی برای طبقه‌بندی و رگرسیون
  • 13. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در Spark MLlib
  • 14. شبکه‌های عصبی پایه در Spark MLlib
  • 15. تقویت گرادیان (Gradient Boosting) در Spark MLlib
  • 16. مدل‌های طبقه‌بندی چندکلاسه
  • 17. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی (دقت، صحت، بازیابی)
  • 18. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 19. منحنی ROC و AUC
  • 20. ارزیابی مدل‌های رگرسیون (MSE, RMSE, MAE)
  • 21. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 22. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 23. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 24. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 25. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین بدون نظارت
  • 26. خوشه‌بندی K-Means در Spark MLlib
  • 27. خوشه‌بندی سلسله مراتبی در Spark MLlib
  • 28. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد
  • 29. قوانین وابستگی (Association Rules) و Apriori
  • 30. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 31. معرفی Spark Streaming و کاربردهای آن
  • 32. پردازش داده‌های جریانی در Spark MLlib
  • 33. یادگیری ماشین در زمان واقعی (Real-time Machine Learning)
  • 34. کاربرد Spark MLlib در تحلیل کلان‌داده
  • 35. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 36. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 37. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
  • 38. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) با LDA
  • 39. پردازش زبان طبیعی (NLP) با Spark MLlib
  • 40. بردارسازی متن (Text Vectorization)
  • 41. TF-IDF و Word Embeddings
  • 42. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 43. طبقه‌بندی متون
  • 44. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در NLP
  • 45. یادگیری عمیق (Deep Learning) با Spark MLlib (مقدماتی)
  • 46. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تصاویر
  • 47. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 48. آشنایی با کتابخانه‌های یادگیری عمیق سازگار با Spark
  • 49. مقایسه Spark MLlib با سایر کتابخانه‌های یادگیری ماشین
  • 50. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها در Spark
  • 51. ملاحظات امنیتی در پردازش داده‌ها
  • 52. اصول حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 53. مدیریت چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 54. استقرار مدل‌ها (Model Deployment)
  • 55. مانیتورینگ و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 56. کاربرد Spark MLlib در حوزه سلامت (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 57. کاربرد Spark MLlib در حوزه مالی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 58. کاربرد Spark MLlib در حوزه بازاریابی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 59. کاربرد Spark MLlib در حوزه تولید (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 60. کاربرد Spark MLlib در حوزه کشاورزی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 61. کاربرد Spark MLlib در حوزه انرژی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 62. کاربرد Spark MLlib در حوزه حمل و نقل (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 63. کاربرد Spark MLlib در حوزه آموزش (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 64. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های اجتماعی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 65. کاربرد Spark MLlib در پیش‌بینی رویدادها (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 66. کاربرد Spark MLlib در بهینه‌سازی فرآیندها (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 67. کاربرد Spark MLlib در تشخیص الگوها (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 68. کاربرد Spark MLlib در تحلیل شبکه‌های اجتماعی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 69. کاربرد Spark MLlib در امنیت سایبری (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 70. کاربرد Spark MLlib در بهینه‌سازی منابع (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 71. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های مکانی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 72. کاربرد Spark MLlib در هوش تجاری (Business Intelligence)
  • 73. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های دولتی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 74. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های تحقیقاتی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 75. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های ورزشی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 76. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های فرهنگی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 77. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های گردشگری (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 78. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های زیست‌محیطی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 79. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های علمی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 80. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های حقوقی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 81. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های اقتصادی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 82. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های ارتباطی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 83. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های معماری (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 84. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های هنری (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 85. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های ادبی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 86. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های تاریخی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 87. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های جغرافیایی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 88. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های فیزیکی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 89. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های شیمیایی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 90. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های بیولوژیکی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 91. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های پزشکی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 92. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های دارویی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 93. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های روان‌شناختی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 94. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های جامعه‌شناختی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 95. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های زبان‌شناختی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 96. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های علوم سیاسی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 97. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های فلسفی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 98. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های مذهبی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 99. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های اخلاقی (با رعایت چارچوب رسمی)
  • 100. کاربرد Spark MLlib در تحلیل داده‌های منطقی (با رعایت چارچوب رسمی)

📚 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 Spark MLlib: الگوریتم‌های یادگیری ماشین در Spark”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا