سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای بر ابزارهای علم داده و هوش مصنوعی در Azure Databricks

کتاب مقدمه‌ای بر ابزارهای علم داده و هوش مصنوعی در Azure Databricks

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 مقدمه‌ای بر ابزارهای علم داده و هوش مصنوعی در Azure Databricks

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پلتفرم‌های ابری برای علم داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و هوش مصنوعی در Azure Databricks
  • 2. مروری بر مفاهیم کلیدی علم داده
  • 3. کاربرد هوش مصنوعی در دنیای امروز
  • 4. معرفی پلتفرم‌های ابری برای علم داده
  • 5. مزایای استفاده از Azure Databricks
  • 6. معماری Azure Databricks
  • 7. محیط کاربری Azure Databricks
  • 8. ایجاد فضای کاری (Workspace) در Azure Databricks
  • 9. مدیریت نوت‌بوک‌ها (Notebooks)
  • 10. زبان‌های برنامه‌نویسی پشتیبانی شده (Python, SQL, Scala)
  • 11. آشنایی با ساختار Cluster در Azure Databricks
  • 12. راه‌اندازی و پیکربندی Cluster
  • 13. مدیریت Clusterها
  • 14. مقدمه‌ای بر Apache Spark
  • 15. مفاهیم کلیدی Spark (RDDs, DataFrames, Datasets)
  • 16. عملیات پایه بر روی DataFrames
  • 17. بهینه‌سازی عملکرد Spark
  • 18. کار با داده‌ها در Azure Databricks
  • 19. اتصال به منابع داده مختلف (Azure Blob Storage, Azure Data Lake Storage)
  • 20. وارد کردن داده‌ها به Databricks
  • 21. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 22. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
  • 23. مصورسازی داده‌ها در Databricks
  • 24. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 25. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 26. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 27. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی
  • 28. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 29. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی
  • 30. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی (Classification)
  • 31. آموزش مدل‌های رگرسیون (Regression)
  • 32. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
  • 33. معرفی کتابخانه‌های یادگیری ماشین (Scikit-learn, MLlib)
  • 34. استفاده از MLflow برای مدیریت چرخه عمر مدل
  • 35. ثبت و ردیابی آزمایش‌های یادگیری ماشین
  • 36. مدیریت نسخه‌های مدل
  • 37. استقرار مدل‌ها (Model Deployment)
  • 38. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 39. معرفی چارچوب‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 40. آموزش شبکه‌های عصبی در Azure Databricks
  • 41. کار با داده‌های تصویری برای یادگیری عمیق
  • 42. کار با داده‌های متنی برای یادگیری عمیق
  • 43. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 44. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در Azure Databricks
  • 45. کاربرد LLMs در تحلیل داده
  • 46. تولید متن با LLMs
  • 47. کاربرد LLMs در پرسش و پاسخ
  • 48. مقدمه‌ای بر پردازش جریان داده (Stream Processing)
  • 49. Apache Kafka در Azure Databricks
  • 50. پردازش داده‌های جریانی با Spark Streaming
  • 51. کاربرد پردازش جریان داده در زمان واقعی
  • 52. تحلیل احساسات بر روی داده‌های جریانی
  • 53. امنیت در Azure Databricks
  • 54. مدیریت دسترسی و مجوزها
  • 55. رمزنگاری داده‌ها
  • 56. ملاحظات امنیتی در استفاده از سرویس‌های ابری
  • 57. حاکمیت داده (Data Governance)
  • 58. مدیریت کلان داده (Big Data Management)
  • 59. انبار داده (Data Warehousing) در Azure Databricks
  • 60. دریاچه داده (Data Lake) در Azure Databricks
  • 61. مفاهیم ETL و ELT
  • 62. اجرای فرآیندهای ETL/ELT در Databricks
  • 63. بهینه‌سازی عملکرد بارگذاری داده
  • 64. مقدمه‌ای بر مهندسی داده (Data Engineering)
  • 65. اصول طراحی معماری داده
  • 66. ساخت پایپ‌لاین‌های داده
  • 67. نظارت بر پایپ‌لاین‌های داده
  • 68. آزمایش خودکار پایپ‌لاین‌های داده
  • 69. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 70. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی ویژگی
  • 71. مدیریت مخازن ویژگی (Feature Stores)
  • 72. کاربرد Feature Stores در یادگیری ماشین
  • 73. استفاده از Azure Databricks برای ساخت Feature Stores
  • 74. مقدمه‌ای بر اتوماسیون علم داده (MLOps)
  • 75. اصول MLOps
  • 76. ابزارهای MLOps در Azure Databricks
  • 77. خودکارسازی آموزش مدل
  • 78. خودکارسازی استقرار مدل
  • 79. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 80. بازآموزی مدل‌ها (Model Retraining)
  • 81. مدیریت ریسک در پروژه‌های علم داده
  • 82. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 83. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 84. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 85. کاهش سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 86. ملاحظات قانونی در هوش مصنوعی
  • 87. آینده علم داده و هوش مصنوعی
  • 88. روندهای نوظهور در هوش مصنوعی
  • 89. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف
  • 90. پیش‌بینی آینده بازار کار علم داده
  • 91. توسعه پایدار با هوش مصنوعی
  • 92. پروژه‌های عملی در Azure Databricks
  • 93. ساخت یک سیستم توصیه‌گر ساده
  • 94. تحلیل داده‌های فروش با استفاده از Databricks
  • 95. پیاده‌سازی یک مدل تشخیص تصویر
  • 96. کاربرد NLP در تحلیل نظرات مشتریان
  • 97. ساخت یک داشبورد تعاملی
  • 98. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 99. بهینه‌سازی فرآیندهای کسب و کار با هوش مصنوعی
  • 100. ارزیابی و انتخاب ابزارهای مناسب علم داده

📚 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.