سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ایجاد تیم‌های متخصص در حوزه داده‌های بزرگ

کتاب ایجاد تیم‌های متخصص در حوزه داده‌های بزرگ

انتخاب پلن

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 ایجاد تیم‌های متخصص در حوزه داده‌های بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده‌های بزرگ
  • 2. مبانی کار با داده‌ها
  • 3. انواع ساختارهای داده
  • 4. مفاهیم پایگاه داده رابطه‌ای
  • 5. مبانی پایگاه داده NoSQL
  • 6. معماری سیستم‌های داده‌های بزرگ
  • 7. موتورهای پردازش داده‌های بزرگ
  • 8. اکوسیستم هدوپ
  • 9. مفاهیم MapReduce
  • 10. کاربرد Spark در پردازش داده
  • 11. Spark SQL برای تحلیل داده
  • 12. Spark Streaming برای داده‌های زنده
  • 13. مبانی یادگیری ماشین
  • 14. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده
  • 15. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌نشده
  • 16. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 17. تنظیم ابرپارامترها
  • 18. مهندسی ویژگی در داده‌های بزرگ
  • 19. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 20. پاکسازی داده‌ها
  • 21. مدیریت داده‌های گمشده
  • 22. شناسایی داده‌های پرت
  • 23. تجسم داده‌ها
  • 24. ابزارهای تجسم داده
  • 25. اصول طراحی داشبوردهای مدیریتی
  • 26. کاربرد تجسم در کشف الگو
  • 27. تحلیل سری‌های زمانی
  • 28. پیش‌بینی در داده‌های بزرگ
  • 29. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 30. یادگیری عمیق
  • 31. شبکه‌های عصبی کانولوشنال
  • 32. شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 33. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 34. تحلیل احساسات در متن
  • 35. مدل‌سازی موضوعی
  • 36. مبانی یادگیری تقویتی
  • 37. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 38. امنیت داده‌های بزرگ
  • 39. حریم خصوصی در داده‌های بزرگ
  • 40. استانداردهای امنیتی داده
  • 41. مدیریت چرخه عمر داده
  • 42. داده‌کاوی و کشف دانش
  • 43. قواعد وابستگی
  • 44. خوشه‌بندی داده‌ها
  • 45. طبقه‌بندی داده‌ها
  • 46. تحلیل پیش‌بینانه
  • 47. مدل‌سازی داده‌های حجیم
  • 48. داده‌های مکانی-زمانی
  • 49. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 50. مدل‌سازی گراف
  • 51. مبانی هوش تجاری (BI)
  • 52. ابزارهای هوش تجاری
  • 53. پیاده‌سازی انبار داده
  • 54. استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL)
  • 55. مدیریت کلان‌داده‌ها
  • 56. چالش‌های داده‌های بزرگ
  • 57. اخلاق در علم داده
  • 58. مسئولیت‌پذیری در علم داده
  • 59. کاربرد داده‌های بزرگ در کسب‌وکار
  • 60. بهینه‌سازی فرآیندهای سازمانی
  • 61. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
  • 62. مدیریت ریسک در پروژه‌های داده
  • 63. معماری داده‌های مدرن
  • 64. پردازش دسته‌ای و آنی
  • 65. مبانی ابری برای داده‌های بزرگ
  • 66. سرویس‌های ابری تحلیل داده
  • 67. امنیت در محیط‌های ابری
  • 68. داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار
  • 69. فشرده‌سازی داده‌ها
  • 70. فهرست‌نویسی داده‌ها
  • 71. جستجو در داده‌های بزرگ
  • 72. موتورهای جستجوی توزیع‌شده
  • 73. تحلیل متن در مقیاس بزرگ
  • 74. پردازش تصویر و ویدئو
  • 75. مبانی داده‌های گرافیکی
  • 76. کاربرد داده‌های گرافیکی در تحلیل
  • 77. داده‌های حسگرها و IoT
  • 78. تحلیل داده‌های IoT
  • 79. مبانی کلان‌داده‌های مالی
  • 80. تحلیل داده‌های مالی با Spark
  • 81. مبانی کلان‌داده‌های سلامت
  • 82. تحلیل داده‌های سلامت با Spark
  • 83. مبانی کلان‌داده‌های حمل‌ونقل
  • 84. تحلیل داده‌های حمل‌ونقل با Spark
  • 85. مبانی کلان‌داده‌های بازاریابی
  • 86. تحلیل داده‌های بازاریابی با Spark
  • 87. مبانی کلان‌داده‌های دولتی
  • 88. تحلیل داده‌های دولتی با Spark
  • 89. پیاده‌سازی راهکارهای داده‌های بزرگ
  • 90. مدیریت تیم‌های داده
  • 91. ارتباط با ذینفعان
  • 92. ارائه نتایج تحلیل‌ها
  • 93. توسعه مهارت‌های نرم برای متخصصان داده
  • 94. آینده علم داده‌های بزرگ
  • 95. روندهای نوظهور در داده‌های بزرگ
  • 96. داده‌های توضیحی (Explainable AI)
  • 97. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 98. داده‌های خود-نظارتی (Self-Supervised Learning)

📚 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.