سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استقرار مدل‌های علم داده بر بستر رایانش ابری در گوگل (GCP)

کتاب استقرار مدل‌های علم داده بر بستر رایانش ابری در گوگل (GCP)

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 استقرار مدل‌های علم داده بر بستر رایانش ابری در گوگل (GCP)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و پردازش داده

موضوع میانی: مدیریت و استقرار مدل‌های داده در محیط ابری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه و آشنایی با مفاهیم رایانش ابری
  • 2. اصول معماری ابری و سرویس‌های کلیدی GCP
  • 3. خدمات ذخیره‌سازی داده در GCP (Cloud Storage)
  • 4. مدیریت پایگاه‌های داده رابطه‌ای در GCP (Cloud SQL)
  • 5. مدیریت پایگاه‌های داده NoSQL در GCP (Firestore, Bigtable)
  • 6. معرفی سرویس‌های پردازش داده در GCP (Dataflow, Dataproc)
  • 7. مبانی علم داده و چرخه حیات مدل
  • 8. مراحل پیش‌پردازش داده برای مدل‌های علم داده
  • 9. انتخاب و مهندسی ویژگی برای مدل‌های پیش‌بینی
  • 10. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 11. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین (رگرسیون، طبقه‌بندی)
  • 12. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 13. تنظیم فراپارامترها و بهینه‌سازی مدل
  • 14. معرفی ابزارهای علم داده در GCP (Vertex AI)
  • 15. محیط‌های توسعه علم داده در GCP (AI Platform Notebooks)
  • 16. ذخیره‌سازی و مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ در GCP
  • 17. انتقال داده به بستر ابری GCP
  • 18. پایپ‌لاین‌های پردازش داده خودکار در GCP
  • 19. معرفی مفاهیم استقرار مدل (Model Deployment)
  • 20. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین به عنوان API
  • 21. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین برای پردازش دسته‌ای
  • 22. مدیریت ورژن مدل‌ها در GCP
  • 23. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
  • 24. شناسایی و مدیریت انحراف داده (Data Drift)
  • 25. شناسایی و مدیریت انحراف مدل (Model Drift)
  • 26. معرفی مفاهیم MLOps (Machine Learning Operations)
  • 27. اصول و بهترین روش‌های MLOps در GCP
  • 28. خودکارسازی چرخه عمر مدل با استفاده از MLOps
  • 29. استفاده از Vertex AI Pipelines برای MLOps
  • 30. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها در چرخه MLOps
  • 31. امنیت در استقرار مدل‌های علم داده در GCP
  • 32. مدیریت دسترسی و احراز هویت در GCP
  • 33. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و در حال انتقال
  • 34. پیاده‌سازی سیاست‌های امنیتی برای سرویس‌های ابری
  • 35. ملاحظات قانونی و شرعی در مدیریت داده‌ها
  • 36. قوانین حفاظت از داده در ایران
  • 37. رعایت حریم خصوصی کاربران در پردازش داده
  • 38. اصول اخلاقی در علم داده و هوش مصنوعی
  • 39. مقایسه رویکردهای استقرار مدل در محیط‌های مختلف
  • 40. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در GCP
  • 41. استفاده از TensorFlow Extended (TFX) در GCP
  • 42. استقرار مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 43. استقرار مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 44. مدیریت منابع محاسباتی برای استقرار مدل
  • 45. مقیاس‌پذیری خودکار (Auto-scaling) در GCP
  • 46. بهینه‌سازی هزینه در استقرار مدل‌های ابری
  • 47. معرفی سرویس‌های Kubernetes در GCP (GKE)
  • 48. استقرار مدل‌ها با استفاده از Docker و Kubernetes
  • 49. مدیریت کانتینرها و ارکستراسیون در GCP
  • 50. استفاده از Cloud Run برای استقرار میکروسرویس‌ها
  • 51. معرفی سرویس‌های Serverless در GCP
  • 52. استقرار مدل‌ها با استفاده از Cloud Functions
  • 53. معماری‌های Serverless برای استقرار مدل‌های علم داده
  • 54. پردازش جریانی داده‌ها در GCP (Pub/Sub, Dataflow)
  • 55. تجزیه و تحلیل داده‌های جریانی در زمان واقعی
  • 56. ساخت داشبوردهای مدیریتی برای عملکرد مدل
  • 57. ابزارهای بصری‌سازی داده در GCP (Looker Studio)
  • 58. گزارش‌دهی و مانیتورینگ عملکرد مدل‌ها
  • 59. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های ابری
  • 60. طراحی معماری‌های مقاوم در برابر خطا
  • 61. استفاده از Cloud Build برای CI/CD
  • 62. ادغام CI/CD با MLOps در GCP
  • 63. مدیریت پیکربندی در محیط ابری
  • 64. پیاده‌سازی استراتژی‌های A/B Testing برای مدل‌ها
  • 65. استقرار مدل‌های جدید و مقایسه با مدل‌های قبلی
  • 66. مدیریت ریسک در استقرار مدل‌های علم داده
  • 67. بکاپ‌گیری و بازیابی داده‌ها در GCP
  • 68. مستندسازی مدل‌ها و فرآیندهای استقرار
  • 69. تعامل با ذینفعان و ارائه نتایج
  • 70. آموزش کاربران نهایی مدل‌های علم داده
  • 71. بررسی موارد کاربردی موفق استقرار مدل در ایران
  • 72. چالش‌های پیاده‌سازی MLOps در سازمان‌های ایرانی
  • 73. راهکارهای بومی‌سازی استقرار مدل‌های علم داده
  • 74. آینده رایانش ابری و علم داده در ایران
  • 75. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی و کاربردهای آن
  • 76. ملاحظات حقوقی و شرعی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 77. اصول طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی اخلاقی
  • 78. مدیریت دانش و اشتراک‌گذاری در تیم‌های علم داده
  • 79. فرهنگ‌سازی در زمینه استفاده از علم داده
  • 80. ارزیابی و انتخاب پلتفرم ابری مناسب
  • 81. مهاجرت از محیط‌های On-Premise به ابر
  • 82. مدیریت هزینه و بهینه‌سازی منابع ابری
  • 83. استانداردهای فنی در استقرار مدل‌های ابری
  • 84. نقش تحلیل‌گران داده در چرخه MLOps
  • 85. نقش مهندسان یادگیری ماشین در GCP
  • 86. نقش معماران ابری در استقرار مدل‌ها
  • 87. کاربرد هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف اقتصادی ایران
  • 88. تکنیک‌های پیشرفته در پردازش تصویر با GCP
  • 89. تکنیک‌های پیشرفته در پردازش زبان طبیعی با GCP
  • 90. استقرار مدل‌های توصیه گر (Recommender Systems)
  • 91. استقرار مدل‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 92. مدیریت داده‌های حجیم و تنوع بالا (Big Data)
  • 93. معماری‌های داده مدرن در GCP
  • 94. استفاده از Data Catalog برای مدیریت فراداده
  • 95. اصول مهندسی داده برای پشتیبانی از MLOps
  • 96. طراحی پایپ‌لاین‌های داده انعطاف‌پذیر
  • 97. مدیریت چرخه حیات داده در GCP
  • 98. اهمیت بازخورد کاربران در بهبود مدل‌ها
  • 99. استراتژی‌های انتشار مدل‌های جدید
  • 100. پایش مداوم و به‌روزرسانی مدل‌ها

📚 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.