MAPress
کتاب پردازش داده‌های حجیم با آپاچی اسپارک برای یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر

کتاب پردازش داده‌های حجیم با آپاچی اسپارک برای یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر

تگ‌ها: Apache Spark Big Data Machine Learning آپاچی اسپارک بیگ دیتا پردازش داده حجیم داده‌های بزرگ مقیاس‌پذیر هوش مصنوعی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 پردازش داده‌های حجیم با آپاچی اسپارک برای یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

🎓 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. مبانی پردازش داده‌های حجیم
  • 2. آشنایی با آپاچی اسپارک
  • 3. معماری اسپارک
  • 4. مفاهیم RDD در اسپارک
  • 5. عملیات ترنسفورمیتیو RDD
  • 6. عملیات اکشن RDD
  • 7. کار با داده‌های ساختاریافته در اسپارک
  • 8. مقدمه‌ای بر اسپارک SQL
  • 9. عملیات فیلترینگ و انتخاب داده
  • 10. عملیات نگاشت و تبدیل داده
  • 11. عملیات کاهش و تجمیع داده
  • 12. عملیات مرتب‌سازی و گروه‌بندی داده
  • 13. کتابخانه اسپارک استریمینگ
  • 14. پردازش داده‌های زنده
  • 15. مفاهیم پنجره زمانی در استریمینگ
  • 16. کار با منابع داده در استریمینگ
  • 17. خروجی‌گیری از اسپارک استریمینگ
  • 18. مقدمه‌ای بر اسپارک MLlib
  • 19. کار با داده‌های برداری
  • 20. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 21. تکمیل داده‌های گمشده
  • 22. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 23. کدگذاری داده‌های دسته‌ای
  • 24. انتخاب ویژگی
  • 25. روش‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر فیلتر
  • 26. روش‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر wrapper
  • 27. روش‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر embedded
  • 28. مدل‌های یادگیری ماشین در MLlib
  • 29. رگرسیون خطی
  • 30. رگرسیون لجستیک
  • 31. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 32. درخت‌های تصمیم
  • 33. جنگل‌های تصادفی
  • 34. مدل‌های خوشه‌بندی
  • 35. الگوریتم K-Means
  • 36. مدل‌های کاهش ابعاد
  • 37. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 38. نکات کلیدی در ارزیابی مدل
  • 39. معیارهای ارزیابی مدل رگرسیون
  • 40. معیارهای ارزیابی مدل طبقه‌بندی
  • 41. اعتبارسنجی متقابل
  • 42. تنظیم هایپرپارامترها
  • 43. تنظیم گرادیان کاهشی
  • 44. تنظیم پارامترهای درخت تصمیم
  • 45. تنظیم پارامترهای جنگل تصادفی
  • 46. تنظیم پارامترهای K-Means
  • 47. یادگیری عمیق با اسپارک
  • 48. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 49. لایه‌های کانولوشنال
  • 50. لایه‌های بازگشتی
  • 51. کار با چارچوب‌های یادگیری عمیق
  • 52. استفاده از TensorFlow با اسپارک
  • 53. استفاده از PyTorch با اسپارک
  • 54. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 55. پردازش متن با اسپارک
  • 56. استخراج ویژگی از متن
  • 57. مدل‌سازی موضوعی
  • 58. تحلیل احساسات
  • 59. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 60. فیلترینگ مشارکتی
  • 61. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 62. ترکیب روش‌های توصیه‌گر
  • 63. پردازش داده‌های مکانی-زمانی
  • 64. تجزیه و تحلیل داده‌های حسگر
  • 65. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
  • 66. کاربردها در حوزه سلامت
  • 67. کاربردها در حوزه مالی
  • 68. کاربردها در حوزه تجارت الکترونیک
  • 69. کاربردها در حوزه حمل و نقل
  • 70. کاربردها در حوزه انرژی
  • 71. کاربردها در حوزه دولتی
  • 72. امنیت داده‌ها در اسپارک
  • 73. مدیریت دسترسی و احراز هویت
  • 74. رمزنگاری داده‌ها
  • 75. حفاظت از حریم خصوصی داده‌ها
  • 76. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها
  • 77. مقیاس‌پذیری پردازش داده‌ها
  • 78. بهینه‌سازی عملکرد اسپارک
  • 79. تنظیم پارامترهای اسپارک
  • 80. توزیع بار کاری در اسپارک
  • 81. مدیریت حافظه در اسپارک
  • 82. کار با فایل سیستم‌های توزیع شده
  • 83. HDFS و ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 84. Amazon S3 و ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 85. Azure Data Lake Storage و ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 86. مقدمه‌ای بر معماری‌های داده مدرن
  • 87. انبارهای داده (Data Warehouses)
  • 88. دریاچه‌های داده (Data Lakes)
  • 89. مفاهیم Data Mesh
  • 90. داده‌های سازمان یافته و بدون ساختار
  • 91. استفاده از داده‌های گراف
  • 92. مقدمه‌ای بر پردازش گراف در اسپارک
  • 93. کتابخانه GraphX در اسپارک
  • 94. الگوریتم‌های پردازش گراف
  • 95. کاربرد پردازش گراف در شبکه‌های اجتماعی
  • 96. کاربرد پردازش گراف در تحلیل داده‌های متصل
  • 97. مباحث پیشرفته در یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر
  • 98. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 99. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 100. یادگیری انتقالی (Transfer 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.