, ,

پردازش توزیع‌شدهٔ داده‌ها با MapReduce در خوشه‌های بزرگ

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش توزیع‌شدهٔ داده‌ها با MapReduce در خوشه‌های بزرگ

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: پردازش داده‌های کلان (Big Data Processing)

🎓 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 سیستم‌های توزیع‌شده
  • 2. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های کلان
  • 3. کاربرد MapReduce در پردازش داده‌های کلان
  • 4. معماری MapReduce
  • 5. اجزای اصلی MapReduce
  • 6. مدیریت وظایف در MapReduce
  • 7. مراحل اجرای MapReduce: Map
  • 8. مراحل اجرای MapReduce: Shuffle و Sort
  • 9. مراحل اجرای MapReduce: Reduce
  • 10. انواع داده‌ها در MapReduce
  • 11. فرمت‌های دادهٔ ورودی و خروجی
  • 12. کاربرد فایل‌های متنی در MapReduce
  • 13. کاربرد فایل‌های باینری در MapReduce
  • 14. فریم‌ورک Hadoop
  • 15. نصب و پیکربندی Hadoop
  • 16. HDFS: سیستم فایل توزیع‌شدهٔ Hadoop
  • 17. ذخیره‌سازی داده در HDFS
  • 18. مدیریت داده در HDFS
  • 19. مفاهیم کلاینت HDFS
  • 20. کتابخانهٔ MapReduce در Hadoop
  • 21. نوشتن یک برنامهٔ MapReduce ساده
  • 22. مثال: شمارش کلمات با MapReduce
  • 23. مفهوم Mapper
  • 24. مفهوم Reducer
  • 25. توابع کمکی در MapReduce
  • 26. توابع کلید/مقدار (Key/Value)
  • 27. اصول طراحی Mapper
  • 28. اصول طراحی Reducer
  • 29. انواع داده‌های کلید/مقدار
  • 30. انواع مرتب‌سازی در MapReduce
  • 31. مرتب‌سازی ترکیبی (Combiner)
  • 32. کاربرد Combiner
  • 33. مراحل اجرای Combiner
  • 34. تنظیمات MapReduce
  • 35. پارامترهای پیکربندی MapReduce
  • 36. مدیریت حافظه در MapReduce
  • 37. بهینه‌سازی اجرای MapReduce
  • 38. عیب‌یابی برنامه‌های MapReduce
  • 39. نظارت بر اجرای MapReduce
  • 40. کاربردهای MapReduce در دنیای واقعی
  • 41. پردازش گزارش‌های وب
  • 42. تحلیل داده‌های اجتماعی
  • 43. پردازش داده‌های علمی
  • 44. پردازش داده‌های مالی
  • 45. پردازش داده‌های صوتی و تصویری
  • 46. پردازش داده‌های مکانی
  • 47. پردازش داده‌های سنسورها
  • 48. پردازش داده‌های لاگ سیستم
  • 49. پردازش داده‌های متنی
  • 50. پردازش داده‌های تراکنشی
  • 51. پردازش داده‌های زمان واقعی
  • 52. مقدمه‌ای بر Spark
  • 53. مقایسهٔ MapReduce و Spark
  • 54. مزایای Spark بر MapReduce
  • 55. معماری Spark
  • 56. اجزای اصلی Spark
  • 57. RDD: Resilient Distributed Datasets
  • 58. عملیات تبدیل (Transformations) در RDD
  • 59. عملیات اقدام (Actions) در RDD
  • 60. کاربرد RDD در پردازش داده‌های کلان
  • 61. Spark SQL
  • 62. DataFrames در Spark
  • 63. Datasets در Spark
  • 64. Spark Streaming
  • 65. پردازش داده‌های جریانی با Spark
  • 66. کاربردهای Spark Streaming
  • 67. MLlib: کتابخانهٔ یادگیری ماشین Spark
  • 68. الگوریتم‌های یادگیری ماشین در MLlib
  • 69. کاربرد MLlib در تحلیل داده‌ها
  • 70. GraphX: پردازش گراف در Spark
  • 71. کاربرد GraphX در تحلیل شبکه‌ها
  • 72. مقدمه‌ای بر Apache Hive
  • 73. کاربرد Hive در تحلیل داده‌های کلان
  • 74. Schema در Hive
  • 75. Query Language در Hive (HiveQL)
  • 76. اجرای Hive Query
  • 77. مقایسهٔ Hive و MapReduce
  • 78. مقدمه‌ای بر Apache Pig
  • 79. کاربرد Pig در پردازش داده‌های کلان
  • 80. زبان Pig Latin
  • 81. اجرای Pig Script
  • 82. مقایسهٔ Pig و MapReduce
  • 83. امنیت در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 84. مدیریت دسترسی در Hadoop
  • 85. رمزنگاری داده‌ها در Hadoop
  • 86. ملاحظات اخلاقی در پردازش داده‌های کلان
  • 87. حریم خصوصی داده‌ها
  • 88. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
  • 89. آیندهٔ پردازش داده‌های کلان
  • 90. روندهای نوین در پردازش داده‌ها
  • 91. ابزارهای جدید در اکوسیستم Big Data
  • 92. جمع‌بندی مباحث پردازش توزیع‌شده

📚 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 “پردازش توزیع‌شدهٔ داده‌ها با MapReduce در خوشه‌های بزرگ”

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

پیمایش به بالا