, ,

کتاب ساخت خط لوله تکرارپذیر برای آزمایش‌های یادگیری ماشین با استفاده از Jupyter Notebook

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 ساخت خط لوله تکرارپذیر برای آزمایش‌های یادگیری ماشین با استفاده از Jupyter Notebook

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و علوم داده

موضوع میانی: مدیریت و بهینه‌سازی پروژه‌های یادگیری ماشین

🎓 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. مقدمه ای بر مهندسی نرم افزار در یادگیری ماشین
  • 2. اصول ساختاردهی پروژه های یادگیری ماشین
  • 3. مبانی Jupyter Notebook برای آزمایش ها
  • 4. مدیریت وابستگی ها با استفاده از Conda
  • 5. ایجاد محیط های مجازی ایزوله
  • 6. مستندسازی کد با Docstrings
  • 7. اهمیت قابلیت تکرارپذیری در علم داده
  • 8. تعریف خط لوله (Pipeline) در یادگیری ماشین
  • 9. مراحل اصلی یک خط لوله یادگیری ماشین
  • 10. جمع آوری و پیش پردازش داده ها
  • 11. پاکسازی داده های پرت و مقادیر گم شده
  • 12. مهندسی ویژگی ها (Feature Engineering)
  • 13. انتخاب ویژگی های مرتبط
  • 14. آموزش مدل های یادگیری ماشین
  • 15. ارزیابی عملکرد مدل ها
  • 16. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 17. ذخیره سازی مدل های آموزش دیده
  • 18. مدیریت نسخه داده ها (Data Versioning)
  • 19. ابزارهای مدیریت نسخه داده ها
  • 20. استفاده از DVC برای مدیریت داده
  • 21. اصول مدیریت نسخه کد
  • 22. استفاده از Git برای کنترل نسخه
  • 23. ساختاردهی مخازن Git
  • 24. تعریف مراحل خط لوله با DVC
  • 25. اجرای خط لوله با DVC
  • 26. ردیابی آزمایش ها (Experiment Tracking)
  • 27. ابزارهای ردیابی آزمایش ها
  • 28. استفاده از MLflow برای ردیابی
  • 29. ثبت پارامترها و معیارها در MLflow
  • 30. مقایسه نتایج آزمایش های مختلف
  • 31. مدیریت مصنوعات (Artifacts) در MLflow
  • 32. استقرار مدل ها (Model Deployment)
  • 33. مقدمه ای بر استقرار مدل
  • 34. روش های مختلف استقرار مدل
  • 35. ساخت API برای مدل ها
  • 36. استفاده از Flask برای ساخت API
  • 37. اصول Docker برای بسته بندی برنامه ها
  • 38. ایجاد Dockerfile برای برنامه یادگیری ماشین
  • 39. اجرای برنامه در کانتینر Docker
  • 40. مقدمه ای بر CI/CD در یادگیری ماشین
  • 41. اصول Continuous Integration
  • 42. اصول Continuous Delivery
  • 43. ساخت خطوط لوله CI/CD با GitHub Actions
  • 44. تعریف گردش کار CI/CD
  • 45. اجرای خودکار آزمایش ها پس از تغییر کد
  • 46. استقرار خودکار مدل پس از تایید
  • 47. ملاحظات امنیتی در خط لوله های ML
  • 48. حفاظت از داده های حساس
  • 49. مدیریت دسترسی ها
  • 50. اصول مهندسی نرم افزار برای تیم های علم داده
  • 51. همکاری موثر در پروژه های ML
  • 52. مدیریت دانش در تیم ها
  • 53. روش های تست در یادگیری ماشین
  • 54. تست واحد (Unit Testing)
  • 55. تست یکپارچگی (Integration Testing)
  • 56. تست پایانی (End-to-End Testing)
  • 57. اصول کدنویسی تمیز (Clean Code)
  • 58. استفاده از Linter ها و Formatter ها
  • 59. اصول طراحی شی گرا در پایتون
  • 60. کلاس ها و اشیاء در پایتون
  • 61. وراثت و چندریختی
  • 62. پیمان نامه ها (Protocols) و واسط ها (Interfaces)
  • 63. اصول برنامه نویسی تابعی (Functional Programming)
  • 64. توابع درجه اول و توابع مرتبه بالاتر
  • 65. تکنیک های برنامه نویسی تابعی
  • 66. مدیریت خطا و استثناها در پایتون
  • 67. بلوک های Try-Except-Finally
  • 68. ایجاد استثناهای سفارشی
  • 69. اصول طراحی API های RESTful
  • 70. متدها و کدهای وضعیت HTTP
  • 71. طراحی منابع (Resources)
  • 72. مقدمه ای بر معماری میکروسرویس
  • 73. مزایا و معایب میکروسرویس ها
  • 74. مقایسه با معماری یکپارچه (Monolithic)
  • 75. مدیریت حالت در برنامه های توزیع شده
  • 76. اصول پردازش موازی و همزمان
  • 77. کتابخانه multiprocessing در پایتون
  • 78. کتابخانه threading در پایتون
  • 79. مقدمه ای بر مدیریت پیکربندی (Configuration Management)
  • 80. ذخیره سازی تنظیمات در فایل ها
  • 81. استفاده از متغیرهای محیطی
  • 82. اصول لاگینگ (Logging) در برنامه ها
  • 83. سطوح مختلف لاگینگ
  • 84. فرمت دهی لاگ ها
  • 85. ملاحظات مربوط به مقیاس پذیری (Scalability)
  • 86. طراحی برای رشد
  • 87. تکنیک های مقیاس پذیری افقی و عمودی
  • 88. اصول امنیت داده ها در پلتفرم های ابری
  • 89. رمزنگاری داده ها در حال سکون و در حال انتقال
  • 90. مدیریت کلیدهای رمزنگاری
  • 91. مقدمه ای بر ارکستراسیون (Orchestration)
  • 92. ابزارهای ارکستراسیون مانند Airflow
  • 93. طراحی گردش کارهای پیچیده
  • 94. اصول مانیتورینگ (Monitoring) سیستم ها
  • 95. شاخص های کلیدی عملکرد (KPIs)
  • 96. ابزارهای مانیتورینگ مانند Prometheus
  • 97. مقدمه ای بر A/B Testing
  • 98. طراحی و اجرای آزمایش های A/B
  • 99. تحلیل نتایج آزمایش های A/B
  • 100. اصول مدیریت دانش در مهندسی نرم افزار

📚 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 ساخت خط لوله تکرارپذیر برای آزمایش‌های یادگیری ماشین با استفاده از Jupyter Notebook”

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

پیمایش به بالا