آموزش قابلیت اطمینان، رایانش ابری و یادگیری ماشین

آموزش قابلیت اطمینان، رایانش ابری و یادگیری ماشین

در این بخش فیلم آموزش قابلیت اطمینان، رایانش ابری و یادگیری ماشین (Reliability, Cloud Computing and Machine Learning) را آماده کرده ایم که در ادامه توضیحاتی از معرفی دوره و محتوای ارائه شده در آن قرار داده شده است. این دوره به زبان انگلیسی به همراه زیر نویس می باشد که از طرف مجموعه آموزشی coursera در مدت 2 ساعت تهیه شده است. فایل ترجمه فارسی زیر نویس نیز همراه آموزش قرار دارد که با اضافه کردن به ویدیو می توانید از آن بهره مند شوید.

معرفی دوره آموزشی و اهداف اصلی

دوره آموزشی قابلیت اطمینان، رایانش ابری و یادگیری ماشین که توسط دانشگاه جانز هاپکینز در پلتفرم کورسرا ارائه شده است، یکی از دوره‌های پیشرفته در زمینه پایگاه‌ های داده توزیع‌ شده، محاسبات ابری و یادگیری ماشین می باشد. این دوره با تمرکز بر مدیریت تراکنش‌ها، پروتکل‌ های قابلیت اطمینان و انبار داده‌ها طراحی شده و به دانشجویان کمک می‌کند تا مفاهیم پیچیده سیستم‌های توزیع‌شده را درک کنند. هدف اصلی این دوره، آماده‌سازی فراگیران برای مواجهه با چالش‌های مدیریت داده در مقیاس بزرگ و کاربردهای عملی در حوزه‌هایی مانند تحلیل داده‌ ها و یادگیری ماشین است.

مدیریت تراکنش‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده

در این دوره، دانشجویان با اصول مدیریت تراکنش‌ها در سیستم‌های پایگاه داده توزیع‌شده آشنا می‌شوند. این شامل یادگیری ویژگی‌های ACID (اتمی بودن، سازگاری، انزوا و دوام)، روش‌های کنترل هم‌زمانی و تکنیک‌های مدیریت بن‌بست است که همگی برای حفظ سازگاری و قابلیت اطمینان داده‌ ها در سیستم‌های پیچیده ضروری هستند. این مباحث به‌ویژه برای افرادی که قصد دارند در زمینه مهندسی داده یا علوم داده فعالیت کنند، بسیار کاربردی است، زیرا تضمین صحت داده‌ها در چنین سیستم‌هایی از اهمیت بالایی برخوردار است.

پروتکل‌های قابلیت اطمینان و بازیابی سیستم

یکی از بخش‌های کلیدی این دوره، بررسی پروتکل‌های قابلیت اطمینان و الگوریتم‌های بازیابی مانند ARIES است. این پروتکل‌ها به دانشجویان می‌آموزند که چگونه می‌توان از داده‌ها در برابر خرابی‌های سیستمی محافظت کرد و پس از وقوع خطا، سیستم را به حالت پایدار بازگرداند. این مباحث نه‌تنها در زمینه پایگاه‌های داده بلکه در طراحی سیستم‌های ابری که به پایداری و دسترسی مداوم نیاز دارند، نقش مهمی ایفا می‌کنند.

مفاهیم محاسبات ابری و اکوسیستم هدوپ

دوره همچنین به مفاهیم محاسبات ابری با تمرکز بر اکوسیستم هدوپ پرداخته و کاربرد آن را در پردازش داده‌ های عظیم نشان می‌دهد. دانشجویان با چارچوب MapReduce آشنا می‌شوند که یک مدل برنامه نویسی قدرتمند برای پردازش داده‌های بزرگ در محیط‌های توزیع‌شده است. این بخش از دوره با ارائه مثال‌های عملی، به فراگیران کمک می‌کند تا درک عمیقی از چگونگی استفاده از این فناوری در پروژه‌های واقعی به دست آورند.

یادگیری ماشین در محیط هدوپ

در حوزه یادگیری ماشین، این دوره به تکنیک‌های پایه‌ای مانند خوشه‌ بندی، طبقه‌ بندی و فیلترگذاری مشارکتی پرداخته و این مفاهیم را با استفاده از ابزارهایی مانند Mahout و Accumulo در محیط هدوپ پیاده‌سازی می‌کند. این بخش برای دانشجویانی که علاقه‌مند به توسعه سیستم‌های توصیه‌گر یا تحلیل داده‌های بزرگ هستند، بسیار جذاب خواهد بود، زیرا این تکنیک‌ها به‌طور گسترده در صنایع مختلف از جمله تجارت الکترونیک و رسانه‌ها استفاده می‌شوند.

ساختار ماژول‌های دوره

ماژول‌های این دوره به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که ترکیبی از مباحث نظری و عملی را ارائه دهند. به عنوان مثال، ماژول اول به مدیریت تراکنش‌ها و کنترل هم‌زمانی اختصاص دارد، در حالی که ماژول دوم اصول محاسبات ابری و کاربردهای یادگیری ماشین را با استفاده از هدوپ و MapReduce پوشش می‌دهد. این ساختار منظم به دانشجویان امکان می‌دهد تا به‌تدریج دانش خود را از مفاهیم پایه به سمت کاربردهای پیشرفته گسترش دهند.

پیش‌نیازها و مخاطبان هدف

برای شرکت در این دوره، داشتن درک اولیه از پایگاه‌های داده توزیع‌شده، مفاهیم محاسبات ابری، یادگیری ماشین، SQL و برنامه نویسی توصیه می‌شود. این پیش‌نیازها به دانشجویان کمک می‌کند تا بتوانند به‌طور کامل از محتوای دوره بهره‌مند شوند و پروژه‌های عملی را با موفقیت انجام دهند. همچنین این دوره برای افرادی که در سطح مبتدی تا متوسط هستند و می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه علوم داده و مهندسی سیستم‌های ابری ارتقا دهند، مناسب است.

مزایا و کاربردهای دوره در دنیای واقعی

دوره آموزش قابلیت اطمینان، رایانش ابری و یادگیری ماشین با ارائه یک تجربه یادگیری جامع و به‌روز، دانشجویان را برای مشاغل مرتبط با محاسبات ابری، سیستم‌های توزیع‌شده و علوم داده آماده می‌کند. از آنجا که این دوره به تازگی به‌روزرسانی شده است، محتوای آن با آخرین پیشرفت‌ها در این حوزه‌ها هم‌راستا بوده و فراگیران را با ابزارها و تکنیک‌های مدرن آشنا می‌کند. این دوره نه‌تنها دانش نظری را تقویت می‌کند، بلکه با تمرکز بر کاربردهای عملی، مهارت‌های مورد نیاز برای موفقیت در دنیای واقعی را نیز به دانشجویان منتقل می‌کند.

سرفصل های آموزش قابلیت اطمینان، رایانش ابری و یادگیری ماشین

مقدمه دوره

1. بررسی دوره
2. بیوگرافی مدرس – دکتر دیوید سیلبرگ

مدیریت تراکنش و کنترل همرمانی

1. مثال جاوا
2. تعریف رسمی تراکنش
3. ویژگی‌های ACID
4. معماری مدیریت تراکنش توزیع شده
5. لاک کردن دو مرحله‌ای
6. لاک کردن دو مرحله‌ای توزیع شده
7. الگوریتم مرتب‌ سازی Timestamp
8. مرتب‌سازی Timestamp چند نسخه‌ای
9. کنترل همرمانی خوش‌بینانه
10. گراف‌های Wait-For
11. اجتناب از بن‌بست یا ددلاک
12. مدیریت تراکنش و کنترل همرمانی
13. خواندن مرجع‌ها
14. خواندن مرجع‌ها
15. مطالعه خودانعکاسی – کنترل همرمانی در مدیریت پایگاه داده
16. مطالعه خودانعکاسی – مدیریت تراکنش و کنترل همرمانی

پروتکل‌های قابلیت اطمینان، انبار داده و معماری Accumulo

1. رویکردهایی به مدیریت کش
2. تراکنش نمونه
3. تحلیل و فازهای Redo
4. فاز Undo
5. پروتکل‌های خاتمه
6. پروتکل‌های خاتمه 3PC Timeout
7. معماری و برنامه نویسی Accumulo
8. پروتکل‌های قابلیت اطمینان
9. انبار داده
10. خواندن مرجع‌ها
11. خواندن مرجع‌ها
12. مطالعه خودانعکاسی – خرابی الگوریتم ARIES در حین بازیابی
13. مطالعه خودانعکاسی – پیاده‌سازی و بهینه‌سازی معیارهای حذف قابلیت مشاهده در Accumulo

کاربردهای رایانش ابری، اکوسیستم هدوپ و یادگیری ماشین

1. مسائل انگیزشی برای MapReduce
2. خواندن مرجع‌ها
3. مطالعه خودانعکاسی – بررسی MapReduce
4. مطالعه خودانعکاسی – رویکرد رابطه‌ای در مقابل Accumulo
5. مطالعه خودانعکاسی – مسائل مشارکتی
6. مطالعه خودانعکاسی – مدیریت داده