💎 دوره آموزشی آنلاین Big Data
☑️ با محوریت کار با کتابخانه های کلیدی و مطرح در حوزه Data Science بر اساس زبان Python نظیر Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn, NLTK, NetworkX،
✔️ کار با ابزارهای کلیدی دنیای بیگ دیتا نظیر Hadoop Ecosystem و Apache Spark Stack
🕰 شروع دوره از یکم مرداد ماه تا یکم مهر ماه
🎁 یکصدهزار تومان، تخفیفِ ثبت نامِ زودهنگام تا قبل از بیست و پنجم تیرماه در سایت مدرسه بیگ دیتا در نظر گرفته شده است.
🔹پیش نیاز اصلی شرکت در دوره علاقه به فیلدهای Data Science و Big Data Analytic می باشد اما در صورتی که در تابستان زمان کافی برای شرکت در دوره، بررسی مقالات فنی، مطالعه کتاب های رفرنس، حل تمرین ها و انجام پروژه های دوره را ندارید این دوره برای شما سودمند نخواهد بود.
📑 لینک ثبت نام در دوره آموزشی آنلاین Big Data
🗄 به علت افزایش سطحی کیفی دوره، ظرفیت محدود در نظر گرفته شده است.
🎙 توجه: این دوره مجزی از دوره خصوصی مدرسه تابستانه بیگ دیتا می باشد که از یکم تیر ماه آغاز شده است و تکمیل ظرفیت شده است.
#BigData
#DataScience
🌐BigDataWorld.ir
🖥BigDataSchool
💻BigData_School
☑️ با محوریت کار با کتابخانه های کلیدی و مطرح در حوزه Data Science بر اساس زبان Python نظیر Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn, NLTK, NetworkX،
✔️ کار با ابزارهای کلیدی دنیای بیگ دیتا نظیر Hadoop Ecosystem و Apache Spark Stack
🕰 شروع دوره از یکم مرداد ماه تا یکم مهر ماه
🎁 یکصدهزار تومان، تخفیفِ ثبت نامِ زودهنگام تا قبل از بیست و پنجم تیرماه در سایت مدرسه بیگ دیتا در نظر گرفته شده است.
🔹پیش نیاز اصلی شرکت در دوره علاقه به فیلدهای Data Science و Big Data Analytic می باشد اما در صورتی که در تابستان زمان کافی برای شرکت در دوره، بررسی مقالات فنی، مطالعه کتاب های رفرنس، حل تمرین ها و انجام پروژه های دوره را ندارید این دوره برای شما سودمند نخواهد بود.
📑 لینک ثبت نام در دوره آموزشی آنلاین Big Data
🗄 به علت افزایش سطحی کیفی دوره، ظرفیت محدود در نظر گرفته شده است.
🎙 توجه: این دوره مجزی از دوره خصوصی مدرسه تابستانه بیگ دیتا می باشد که از یکم تیر ماه آغاز شده است و تکمیل ظرفیت شده است.
#BigData
#DataScience
🌐BigDataWorld.ir
🖥BigDataSchool
💻BigData_School
مهندسی داده ها pinned «💎 دوره آموزشی آنلاین Big Data ☑️ با محوریت کار با کتابخانه های کلیدی و مطرح در حوزه Data Science بر اساس زبان Python نظیر Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn, NLTK, NetworkX، ✔️ کار با ابزارهای کلیدی دنیای بیگ دیتا نظیر Hadoop Ecosystem و Apache…»
Forwarded from Dr. Amin Nezarat
دوستانی که با دنیای MPI آشنایی دارند و مدلهای شبیه سازی را با کمک این کتابخانه پیاده سازی کرده باشند می دانند که علی رغم سختی پیاده سازی و کدنویسی برای پروژه های MPI پایه، کارایی اینگونه مدلها بسیار بالا و مصرف مموری و مدت اجرا بسیار قابل قبول است. چندین سال است که Intel یک کتابخانه برای یادگیری ماشینی مبتنی بر مدل محاسباتی Map/Reduce و MPI به نام Intel DAAL ارائه کرده است که بسیاری از الگوریتمهای رایج داده کاوی و یادگیری ماشینی در آن مجددا با این تکنولوژی ها پیاده سازی شده است. کارایی این الگوریتمها به حدی بالا است که در برخی بنچمارک ها تا 10 برابر بهبود سرعت داشته است. این موضوع برای حوزه بیگ دیتا بسیار جذاب است. از طرف دیگر افرادی که با خانواده Hadoop و Spark کار کرده و تجربه دارند خیلی تمایلی به مهاجرت به این بستر سخت از نطر کدنویسی ندارند. خوشبختانه کتابخانه Intel DAAL این قابلیت را دارد که در قالب یک کتابخانه جانبی بخشی از الگوریتم یادگیری ماشینی شما را در کد Spark شما انجام دهد و شما را درگیر کدنویسی در آن بستر نکند. توصیه می کنم این ترکیب جذاب و کاربردی را تست کنید و جذابیت ترکیب Spark MLlib و Intel DAAL را ببینید.
برای مطالعه بیشتر مطالب زیر را مطالعه کنید:
https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/videos/building-faster-data-applications-on-spark-clusters-using-intel-data-analytics-acceleration.html
https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/articles/intel-data-analytics-acceleration-library-intel-daal-how-to-use-with-apache-spark.html
برای مطالعه بیشتر مطالب زیر را مطالعه کنید:
https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/videos/building-faster-data-applications-on-spark-clusters-using-intel-data-analytics-acceleration.html
https://software.intel.com/content/www/us/en/develop/articles/intel-data-analytics-acceleration-library-intel-daal-how-to-use-with-apache-spark.html
Intel
Speed Up ML & DL with Intel® oneAPI Data Analytics Library
This library includes a set of high-speed algorithms: analysis, math, training and prediction functions, and more.
سلام دوستان. صبح تون بخیر و خوشی باشه ان شا الله.
به علت مشکلات دردسرهای اتصال به تلگرام و کُندی و ضعف قندشکن ها و پروکسی ها، اکانت پشتیبانی رو در تلگرام می بندیم. عزیزانی که فقط دوره ها رو تهیه کردن اگه سوالی داشتن می تونن تنها با ارسال کد سفارش شون در سایت مدرسه بیگ دیتا و بررسی توسط مسئول دوره ها، پاسخ مورد نظرشون رو دریافت کنن.
افرادی هم که در دوره های خصوصی هستند از طریق گروه اختصاصی واتس آپ باهاشون در تماس هستیم که مشکلات دردسرهای اتصال رو الحمدلله نداریم.
با احترام 🌹
به علت مشکلات دردسرهای اتصال به تلگرام و کُندی و ضعف قندشکن ها و پروکسی ها، اکانت پشتیبانی رو در تلگرام می بندیم. عزیزانی که فقط دوره ها رو تهیه کردن اگه سوالی داشتن می تونن تنها با ارسال کد سفارش شون در سایت مدرسه بیگ دیتا و بررسی توسط مسئول دوره ها، پاسخ مورد نظرشون رو دریافت کنن.
افرادی هم که در دوره های خصوصی هستند از طریق گروه اختصاصی واتس آپ باهاشون در تماس هستیم که مشکلات دردسرهای اتصال رو الحمدلله نداریم.
با احترام 🌹
Forwarded from مهندسی داده ها (Mohammad)
کانال انگلیسیِ ویژه آموزش های پروژه محور در حوزه ماشین لرنینگ، دیپ لرنینگ، پردازش زبان طبیعی و بیگ دیتا افتتاح شد. در این کانال لینک مقالات آموزشی، پروژه های تکنیکال و اخبار تخصصی حوزه های مذکور قرار می گیرد. در صورت علاقه مندی، می تونید مطالب رو دنبال کنید.
لینک کانال
آیدی: @BigData_School
#ماشین_لرنینگ
#دیپ_لرنینگ
#پردازش_زبان_طبیعی
#بیگ_دیتا
🌐BigDataWorld.ir
🖥@BigDataSchool
لینک کانال
آیدی: @BigData_School
#ماشین_لرنینگ
#دیپ_لرنینگ
#پردازش_زبان_طبیعی
#بیگ_دیتا
🌐BigDataWorld.ir
🖥@BigDataSchool
Telegram
BigData Science School
Persian Channel
@BigDataSchool
Platfrom
BigDataworld.ir
Channel
linkedin.com/company/bigdataschool1
Group
https://www.linkedin.com/groups/8944834
LinkedIn
linkedin.com/in/mohammadheydari/
@BigDataSchool
Platfrom
BigDataworld.ir
Channel
linkedin.com/company/bigdataschool1
Group
https://www.linkedin.com/groups/8944834
linkedin.com/in/mohammadheydari/
کوییز شماره یازده: در سیستمهای پردوداکشن، کافکا بصورت توزیع شده پیاده سازی میشود. بنابراین مدیریت آن با Rest API کار راحتتری هست. با توجه به اهمیت ابزار Apache Connect Rest API، کدام یک از موارد ذیل، جزو API های Apache Connect محسوب می شود؟
Anonymous Quiz
20%
GET /Assembler/{name} /config
31%
PUT /connectors/{name} /config
27%
GET /status/{name} /connectors
22%
UPDATE /Assembler/{name}
Forwarded from مهندسی داده ها (Mohammad)
💎 💎 💎 جشنواره تابستانه مدرسه بیگ دیتا
🎁🎁🎁 تخفیف ویژه دوره های آموزشی آنلاین
🌐BigDataWorld.ir
🖥@BigDataSchool
💻@BigData_School
🎁🎁🎁 تخفیف ویژه دوره های آموزشی آنلاین
🌐BigDataWorld.ir
🖥@BigDataSchool
💻@BigData_School
کدام یک از الگوریتم های ذیل نقش بسزایی در حل پروژه های متنوع تحلیل داده شما چه بصورت آموزشی و چه در پروژه های صنعتی داشته اند؟
Anonymous Poll
33%
Linear Regression
18%
Logistic Regression
24%
Decision Tree
18%
SVM (Support Vector Machine)
12%
Naive Bayes
14%
KNN (K-Nearest Neighbors)
19%
K-Means
20%
Random Forest
15%
Dimensionality Reduction Algorithms (ex: PCA)
45%
Neural Networks
کوییز شماره دوازده
کدام از یک گزینه های ذیل، فرمت ذخیره سازی مدل های دیپ لرنینگ در فریم ورک Keras است؟
کدام از یک گزینه های ذیل، فرمت ذخیره سازی مدل های دیپ لرنینگ در فریم ورک Keras است؟
Anonymous Quiz
23%
mdl
20%
hdfs
24%
mdl5
33%
hdf5
Forwarded from مهندسی داده ها (Mohammad)
🔷 چرا یادگیری علم گراف کاوی در حوزه علم بیگ دیتا برای تمام علاقه مندان به این فیلد ضروری است؟
🔶 امروزه شبکهها بخشی جدانشدنی از زندگی روزمره انسانها شدهاند. شبکههای اجتماعی و ارتباطی در اشکال مختلفی می توانند در هر فضایی جای بگیرند. شبکه همکاری آکادمیک اساتید و دانشجویان، شبکه ارتباطات بازیگران سینما، شبکه ارتباطات راه های کشور، شبکه دوستان و آشنایان ما در تلگرام، توییتر و اینستاگرام، همه و همه به نوبه خود نوعی از شبکه ها را به تصویر می کشند. هرکدام از این شبکهها نقش خاص خود را در زندگی روزمره ما ایفا میکنند. توانایی تجزیهوتحلیل شبکههای پیچیده و اخد تصمیمات استراتژیک بر اساس اطلاعات نهان در این شبکه ها مهارتی است که هر دانشمند دادهای باید از آن برخوردار باشد.
📑 آشنایی با کتابخانه تحلیل گرافی Python NetworkX
📋 در این دوره آموزشی که یکی از ماژول های کلیدی نقشه راه جامع دانشمند داه می باشد به آموزش عملی گراف کاوی و تحلیل شبکه های اجتماعی با استفاده از کتابخانه کلیدی Python NetworkX میپردازیم. NetworkX، گراف هایی ایجاد می کند که از گره ها و یال ها تشکیل می شود.
📊 یکی از ویژگی های کلیدی شبکه پشتیبانی از انواع و اقسام داده می باشد بدین صورت که گره ها می توانند از نوع متن، صوت، تصویر، اسناد وب و … باشند و همچنین یال ها می توانند از نوع سری های زمانی، فواصل دلخواه و … را شامل شوند.
📘 کتابخانه کلیدی Python NetworkX، اساسا با دیکشنری ها کار میکند. با این وصف، به منظور ایجاد یک گراف دلخواه می بایست یک دیکشنری ایجاد کنیم که شامل یال های ما و اوزان مربوط به آن ها باشد البته در صورتی که گراف ما وزن دار باشد.
📗 از جمله امکانات این کتابخانه تحلیل گراف می توان به موارد ذیل اشاره کرد:
✅ پشتیبانی از ساختار داده ای Dictionary of Dictionary
✅ پشتیبانی از الگوریتم های پایه ای علم گراف
✅ تحلیل ساختار و پیکره بندی شبکه
✅ محاسبه انواع متنوع مرکزیت های اصلی در شبکه
✅ پشتیبانی از Built in Generator به منظور تولید گراف های Random و Semantic
🔔 در صورتی که علاقه مند به دنیای گراف کاوی و تحلیل شبکه های اجتماعی هستید دوره پروژه محور تحلیل گراف و شبکه های اجتماعی با Python NetworkX را از دست ندهید.
📖 مشاهده سرفصل های دوره آموزشی تحلیل گراف و شبکه های اجتماعی با Python NetworkX در 19 قسمت
🌐 BigDataWorld.ir
🌐 @BigDataSchool
🔶 امروزه شبکهها بخشی جدانشدنی از زندگی روزمره انسانها شدهاند. شبکههای اجتماعی و ارتباطی در اشکال مختلفی می توانند در هر فضایی جای بگیرند. شبکه همکاری آکادمیک اساتید و دانشجویان، شبکه ارتباطات بازیگران سینما، شبکه ارتباطات راه های کشور، شبکه دوستان و آشنایان ما در تلگرام، توییتر و اینستاگرام، همه و همه به نوبه خود نوعی از شبکه ها را به تصویر می کشند. هرکدام از این شبکهها نقش خاص خود را در زندگی روزمره ما ایفا میکنند. توانایی تجزیهوتحلیل شبکههای پیچیده و اخد تصمیمات استراتژیک بر اساس اطلاعات نهان در این شبکه ها مهارتی است که هر دانشمند دادهای باید از آن برخوردار باشد.
📑 آشنایی با کتابخانه تحلیل گرافی Python NetworkX
📋 در این دوره آموزشی که یکی از ماژول های کلیدی نقشه راه جامع دانشمند داه می باشد به آموزش عملی گراف کاوی و تحلیل شبکه های اجتماعی با استفاده از کتابخانه کلیدی Python NetworkX میپردازیم. NetworkX، گراف هایی ایجاد می کند که از گره ها و یال ها تشکیل می شود.
📊 یکی از ویژگی های کلیدی شبکه پشتیبانی از انواع و اقسام داده می باشد بدین صورت که گره ها می توانند از نوع متن، صوت، تصویر، اسناد وب و … باشند و همچنین یال ها می توانند از نوع سری های زمانی، فواصل دلخواه و … را شامل شوند.
📘 کتابخانه کلیدی Python NetworkX، اساسا با دیکشنری ها کار میکند. با این وصف، به منظور ایجاد یک گراف دلخواه می بایست یک دیکشنری ایجاد کنیم که شامل یال های ما و اوزان مربوط به آن ها باشد البته در صورتی که گراف ما وزن دار باشد.
📗 از جمله امکانات این کتابخانه تحلیل گراف می توان به موارد ذیل اشاره کرد:
✅ پشتیبانی از ساختار داده ای Dictionary of Dictionary
✅ پشتیبانی از الگوریتم های پایه ای علم گراف
✅ تحلیل ساختار و پیکره بندی شبکه
✅ محاسبه انواع متنوع مرکزیت های اصلی در شبکه
✅ پشتیبانی از Built in Generator به منظور تولید گراف های Random و Semantic
🔔 در صورتی که علاقه مند به دنیای گراف کاوی و تحلیل شبکه های اجتماعی هستید دوره پروژه محور تحلیل گراف و شبکه های اجتماعی با Python NetworkX را از دست ندهید.
📖 مشاهده سرفصل های دوره آموزشی تحلیل گراف و شبکه های اجتماعی با Python NetworkX در 19 قسمت
🌐 BigDataWorld.ir
🌐 @BigDataSchool
Forwarded from مهندسی داده ها (Mohammad)
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📘 #یک_دقیقه_یادگیری
🔷 #ویدیوی_کوتاه شماره دو
💎 این قسمت: آشنایی با چارچوب پردازشی توزیع شده Apache Spark
🖥 لینک دوره آموزشی بیگ دیتا با Hadoop و Apache Spark در مدرسه بیگ دیتا
📖 لینک مقاله معرفی جامع و آشنایی کامل با Apache Spark در مدرسه بیگ دیتا
🕰 مدت زمان: یک دقیقه و پنجاه و شش ثانیه
📝 زبان: فارسی
📖 سطح: مقدماتی
#Spark #Apache
🌐 BigDataWorld.ir
🖥 @BigDataSchool
🔷 #ویدیوی_کوتاه شماره دو
💎 این قسمت: آشنایی با چارچوب پردازشی توزیع شده Apache Spark
🖥 لینک دوره آموزشی بیگ دیتا با Hadoop و Apache Spark در مدرسه بیگ دیتا
📖 لینک مقاله معرفی جامع و آشنایی کامل با Apache Spark در مدرسه بیگ دیتا
🕰 مدت زمان: یک دقیقه و پنجاه و شش ثانیه
📝 زبان: فارسی
📖 سطح: مقدماتی
#Spark #Apache
🌐 BigDataWorld.ir
🖥 @BigDataSchool