, ,

کتاب مهندسی داده: مبانی تئوری و مفاهیم کلیدی

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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب مهندسی داده: مبانی تئوری و مفاهیم کلیدی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: مهندسی داده (Data Engineering)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه داده و مهندسی داده
  • 2. معرفی مهندسی داده: نقش و مسئولیت‌ها
  • 3. چرخه حیات داده: از تولید تا مصرف
  • 4. انواع داده‌ها: ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و غیراساختاری
  • 5. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های رابطه‌ای (SQL)
  • 6. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های NoSQL
  • 7. مدل‌سازی داده: مفاهیم و تکنیک‌ها
  • 8. نرمال‌سازی داده‌ها: اصول و قواعد
  • 9. مقدمه‌ای بر زبان SQL: انتخاب، درج، به‌روزرسانی و حذف
  • 10. آشنایی با ابزارهای خط فرمان (CLI)
  • 11. سیستم‌عامل لینوکس: مفاهیم پایه و دستورات ضروری
  • 12. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی پایتون برای مهندسی داده
  • 13. متغیرها، انواع داده و عملگرها در پایتون
  • 14. حلقه‌ها و شرط‌ها در پایتون
  • 15. توابع در پایتون: تعریف و استفاده
  • 16. ماژول‌ها و کتابخانه‌ها در پایتون
  • 17. آشنایی با کتابخانه Pandas برای کار با داده
  • 18. خواندن و نوشتن داده با Pandas
  • 19. پاکسازی داده با Pandas: حذف مقادیر NaN، تبدیل انواع داده
  • 20. تغییر شکل داده با Pandas: GroupBy، Pivot Table
  • 21. ادغام و اتصال داده‌ها با Pandas
  • 22. مقدمه‌ای بر کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 23. آرایه‌ها در NumPy: ساخت و عملیات
  • 24. محاسبات ریاضی و آماری با NumPy
  • 25. مقدمه‌ای بر کتابخانه Matplotlib برای مصورسازی داده
  • 26. انواع نمودارها در Matplotlib: خطی، میله‌ای، پراکندگی
  • 27. سفارشی‌سازی نمودارها در Matplotlib
  • 28. مقدمه‌ای بر جمع‌آوری داده (Data Collection)
  • 29. وب اسکرپینگ (Web Scraping) با Beautiful Soup
  • 30. APIها و نحوه کار با آن‌ها
  • 31. مقدمه‌ای بر انتقال داده (Data Ingestion)
  • 32. مقدمه‌ای بر ابزارهای ETL (Extract, Transform, Load)
  • 33. Apache Kafka: معماری و مفاهیم کلیدی
  • 34. Apache Flume: معماری و مفاهیم کلیدی
  • 35. Apache Sqoop: انتقال داده بین پایگاه داده‌ها و Hadoop
  • 36. مقدمه‌ای بر ذخیره‌سازی داده (Data Storage)
  • 37. سیستم فایل توزیع‌شده Hadoop (HDFS)
  • 38. معماری HDFS: بلوک‌ها، NameNode، DataNode
  • 39. مقدمه‌ای بر پردازش داده (Data Processing)
  • 40. مدل برنامه‌نویسی MapReduce
  • 41. Apache Hadoop: معماری و مفاهیم کلیدی
  • 42. Apache Spark: معماری و مفاهیم کلیدی
  • 43. Spark Core: مفاهیم RDD، Transformations و Actions
  • 44. Spark SQL: کار با داده‌های ساختاریافته
  • 45. Spark Streaming: پردازش جریان داده
  • 46. Apache Hive: Data Warehouse بر روی Hadoop
  • 47. Apache Pig: زبان اسکریپت‌نویسی برای پردازش داده
  • 48. مقدمه‌ای بر انبار داده (Data Warehousing)
  • 49. مفاهیم کلیدی انبار داده: Schema، Data Mart، ETL
  • 50. معماری Kimball در مقابل Inmon
  • 51. مقدمه‌ای بر Data Lake
  • 52. مزایا و معایب Data Lake
  • 53. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های ستونی (Columnar Databases)
  • 54. Apache Cassandra: معماری و مفاهیم کلیدی
  • 55. Apache HBase: معماری و مفاهیم کلیدی
  • 56. Amazon Redshift: Data Warehouse ابری
  • 57. Google BigQuery: Data Warehouse ابری
  • 58. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های گراف (Graph Databases)
  • 59. Neo4j: معماری و مفاهیم کلیدی
  • 60. مقدمه‌ای بر پردازش ابری (Cloud Computing)
  • 61. Amazon Web Services (AWS) برای مهندسی داده
  • 62. Google Cloud Platform (GCP) برای مهندسی داده
  • 63. Microsoft Azure برای مهندسی داده
  • 64. معماری Lambda: پردازش batch و stream
  • 65. معماری Kappa: پردازش stream-only
  • 66. مقدمه‌ای بر DevOps برای مهندسی داده
  • 67. Continuous Integration (CI) و Continuous Deployment (CD)
  • 68. Git و GitHub: مدیریت نسخه کد
  • 69. Docker: کانتینری‌سازی
  • 70. Kubernetes: ارکستراسیون کانتینرها
  • 71. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ
  • 72. آشنایی با ابزارهای لاگینگ
  • 73. امنیت داده: مفاهیم و تکنیک‌ها
  • 74. دسترسی داده و کنترل دسترسی
  • 75. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
  • 76. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • 77. یادگیری با نظارت (Supervised Learning)
  • 78. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 79. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 80. بهینه‌سازی عملکرد پایگاه داده‌ها
  • 81. شاخص‌گذاری (Indexing)
  • 82. پارتیشن‌بندی (Partitioning)
  • 83. بهینه‌سازی کوئری‌ها (Query Optimization)
  • 84. آشنایی با ابزارهای مدیریت گردش کار (Workflow Management)
  • 85. Apache Airflow: معماری و مفاهیم کلیدی
  • 86. Luigi: معماری و مفاهیم کلیدی
  • 87. آشنایی با ابزارهای مصورسازی داده پیشرفته
  • 88. Tableau: ایجاد داشبوردهای تعاملی
  • 89. Power BI: ایجاد داشبوردهای تعاملی
  • 90. الگوهای طراحی در مهندسی داده
  • 91. پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
  • 92. پردازش جریانی (Stream Processing)
  • 93. مدیریت فراداده (Metadata Management)
  • 94. حاکمیت داده (Data Governance)
  • 95. کیفیت داده (Data Quality)
  • 96. آشنایی با قوانین و مقررات حفظ حریم خصوصی داده‌ها (GDPR, CCPA)
  • 97. تست داده (Data Testing)
  • 98. مستندسازی داده (Data Documentation)
  • 99. مقیاس‌پذیری (Scalability)
  • 100. اعتبارپذیری (Reliability)

📚 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 مهندسی داده: مبانی تئوری و مفاهیم کلیدی”

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

پیمایش به بالا