کتاب راهنمای جامع پردازش داده با Apache Spark
, ,

کتاب راهنمای جامع پردازش داده با Apache Spark

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000056430 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , ,

📚 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 راهنمای جامع پردازش داده با Apache Spark

موضوع کلی: پردازش کلان داده

موضوع میانی: معماری و کاربردهای Spark

🎓 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. مقدمه‌ای بر پردازش کلان داده
  • 2. آشنایی با Apache Spark
  • 3. چرا Spark؟ مزایا و قابلیت‌ها
  • 4. نصب و راه‌اندازی Spark
  • 5. مفاهیم پایه Spark: RDDها
  • 6. عملیات بر روی RDDها: تبدیل‌ها و اقدامات
  • 7. ساخت RDDها: روش‌های مختلف
  • 8. کار با کلید-مقدار RDDها
  • 9. Spark SQL: معرفی و اصول
  • 10. ساخت DataFrameها و Datasetها
  • 11. عملیات بر روی DataFrameها
  • 12. پرس‌وجو از داده‌ها با Spark SQL
  • 13. توابع پنجره‌ای در Spark SQL
  • 14. کار با داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
  • 15. Spark Streaming: مقدمه و معماری
  • 16. پردازش داده‌های جریانی زنده
  • 17. مدیریت وضعیت در Spark Streaming
  • 18. Spark MLlib: یادگیری ماشین با Spark
  • 19. الگوریتم‌های طبقه‌بندی در MLlib
  • 20. الگوریتم‌های رگرسیون در MLlib
  • 21. خوشه‌بندی و کاهش ابعاد در MLlib
  • 22. پردازش زبان طبیعی با MLlib
  • 23. سیستم‌های توصیه‌گر با MLlib
  • 24. Spark GraphX: پردازش گراف
  • 25. عملیات پایه بر روی گراف‌ها
  • 26. الگوریتم‌های گراف در GraphX
  • 27. کاربرد GraphX در شبکه‌های اجتماعی
  • 28. بهینه‌سازی عملکرد Spark
  • 29. تنظیمات Spark: پارامترهای کلیدی
  • 30. ذخیره‌سازی و کش کردن داده‌ها
  • 31. مدیریت حافظه در Spark
  • 32. عیب‌یابی و رفع اشکال در Spark
  • 33. کار با فایل‌های بزرگ: HDFS و S3
  • 34. اتصال Spark به پایگاه‌های داده
  • 35. Spark و اکوسیستم Hadoop
  • 36. Spark و ابزارهای مدیریت کلان داده
  • 37. کاربردهای Spark در تحلیل داده
  • 38. کاربردهای Spark در هوش تجاری
  • 39. کاربردهای Spark در یادگیری ماشین
  • 40. کاربردهای Spark در پردازش زبان طبیعی
  • 41. کاربردهای Spark در پردازش گراف
  • 42. کاربردهای Spark در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 43. کاربردهای Spark در امور مالی
  • 44. کاربردهای Spark در بهداشت و درمان
  • 45. کاربردهای Spark در تجارت الکترونیک
  • 46. کاربردهای Spark در تحقیقات علمی
  • 47. معماری Spark: درایور و اجراکننده‌ها
  • 48. مدیریت منابع با YARN و Mesos
  • 49. Spark در محیط‌های ابری (AWS, Azure, GCP)
  • 50. مدل برنامه‌نویسی Spark: ظاهر و باطن
  • 51. تحلیل داده‌های حجیم با Spark
  • 52. استخراج ویژگی از داده‌ها با Spark
  • 53. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌سازی
  • 54. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 55. تنظیم ابرپارامترها در MLlib
  • 56. مدل‌های سری زمانی با Spark Streaming
  • 57. پردازش گراف‌های دینامیک
  • 58. شبکه‌های عصبی با Spark (با کتابخانه‌های سازگار)
  • 59. دیپ لرنینگ و Spark (با کتابخانه‌های سازگار)
  • 60. کار با داده‌های مکانی با Spark
  • 61. تجسم داده‌ها در Spark
  • 62. اتصال Spark به ابزارهای تجسم
  • 63. امنیت داده‌ها در Spark
  • 64. مدیریت دسترسی در Spark
  • 65. حاکمیت داده‌ها با Spark
  • 66. پایش و گزارش‌دهی عملکرد Spark
  • 67. بهترین شیوه‌ها در توسعه Spark
  • 68. ملاحظات استقرار Spark
  • 69. مطالعات موردی پیشرفته Spark
  • 70. پردازش تراکنش‌های بزرگ با Spark
  • 71. تحلیل داده‌های لاگ با Spark
  • 72. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده با Spark
  • 73. سیستم‌های تشخیص ناهنجاری با Spark
  • 74. پردازش داده‌های حسگر با Spark
  • 75. تحلیل شبکه‌های پیچیده با Spark
  • 76. استفاده از Spark برای داده‌های گرافیکی
  • 77. کشف الگوها در داده‌های بزرگ
  • 78. یادگیری تقویتی با Spark (با چارچوب‌های سازگار)
  • 79. فناوری‌های مرتبط با Spark
  • 80. مقایسه Spark با ابزارهای دیگر
  • 81. توسعه برنامه‌های کاربردی Spark
  • 82. کار با JSON و Parquet در Spark
  • 83. بهینه‌سازی کوئری‌های Spark SQL
  • 84. مدیریت استیت در Spark Streaming
  • 85. پروتکل‌های ارتباطی در Spark
  • 86. مفاهیم پیشرفته RDD
  • 87. تکنیک‌های پارتیشن‌بندی در Spark
  • 88. بهینه‌سازی حافظه در Spark
  • 89. مدیریت زمان اجرا در Spark
  • 90. کار با داده‌های دودویی در Spark
  • 91. پردازش داده‌های XML با Spark
  • 92. استفاده از UDFها در Spark SQL
  • 93. تکنیک‌های پیشرفته GraphX
  • 94. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های مالی
  • 95. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های سلامت
  • 96. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های بازاریابی
  • 97. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های علمی
  • 98. اصول مهندسی کلان داده با Spark

📚 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 راهنمای جامع پردازش داده با Apache Spark”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا