, ,

کتاب کار با داده‌های حجیم با Apache Spark

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 کار با داده‌های حجیم با Apache Spark

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Apache 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 داده‌های حجیم
  • 2. آشنایی با اکوسیستم کلان‌داده
  • 3. مبانی Apache Spark
  • 4. معماری Spark: Driver, Executor, Cluster Manager
  • 5. Spark Core: RDD ها
  • 6. عملیات روی RDD ها: Transform و Action
  • 7. نحوه ساخت RDD
  • 8. انواع RDD ها
  • 9. RDD های موازی
  • 10. حافظه کش در RDD ها
  • 11. بهینه‌سازی RDD ها
  • 12. Spark SQL: DataFrames
  • 13. ساختار DataFrame
  • 14. عملیات روی DataFrames
  • 15. نحوه ساخت DataFrames
  • 16. Spark Streaming: پردازش جریانی داده
  • 17. مبانی Spark Streaming
  • 18. نحوه دریافت داده‌های جریانی
  • 19. عملیات روی DStreams
  • 20. مدیریت وضعیت در Spark Streaming
  • 21. Spark MLlib: یادگیری ماشین با Spark
  • 22. مبانی Spark MLlib
  • 23. الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 24. الگوریتم‌های رگرسیون
  • 25. خوشه‌بندی در Spark MLlib
  • 26. کاهش ابعاد
  • 27. ارزیابی مدل‌ها
  • 28. Spark GraphX: پردازش گراف
  • 29. مبانی GraphX
  • 30. ساخت گراف
  • 31. عملیات روی گراف
  • 32. الگوریتم‌های گراف
  • 33. Spark Shell و Notebook ها
  • 34. نصب و پیکربندی Spark
  • 35. اجرای برنامه‌های Spark
  • 36. اشکال‌زدایی برنامه‌های Spark
  • 37. بهینه‌سازی عملکرد Spark
  • 38. Memory Management در Spark
  • 39. Serialization در Spark
  • 40. تنظیم پارامترهای Spark
  • 41. Monitoring Spark Applications
  • 42. Spark UI
  • 43. Logging در Spark
  • 44. امنیت در Spark
  • 45. ذخیره‌سازی داده در Spark
  • 46. HDFS و Spark
  • 47. Amazon S3 و Spark
  • 48. Apache Cassandra و Spark
  • 49. Apache Kafka و Spark
  • 50. پایگاه‌های داده رابطه‌ای و Spark
  • 51. Data Warehousing با Spark
  • 52. Data Lake با Spark
  • 53. ETL با Spark
  • 54. Data Governance و Spark
  • 55. ملاحظات حقوقی و شرعی در داده‌های حجیم
  • 56. انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران در پردازش داده
  • 57. مدیریت داده‌های حساس
  • 58. حریم خصوصی داده‌ها
  • 59. اصول اخلاقی در تحلیل داده
  • 60. کاربرد Spark در امور بانکی و مالی (بدون ربا)
  • 61. کاربرد Spark در مدیریت منابع (با رعایت قوانین)
  • 62. کاربرد Spark در سیستم‌های اطلاعاتی (با رعایت قوانین)
  • 63. کاربرد Spark در هوش تجاری (BI)
  • 64. کاربرد Spark در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 65. کاربرد Spark در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 66. کاربرد Spark در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 67. کاربرد Spark در داده‌های مکانی
  • 68. کاربرد Spark در تحقیقات علمی
  • 69. کاربرد Spark در آموزش
  • 70. کاربرد Spark در سلامت (با رعایت قوانین)
  • 71. کاربرد Spark در کشاورزی
  • 72. کاربرد Spark در حمل و نقل
  • 73. کاربرد Spark در انرژی
  • 74. کاربرد Spark در تولید
  • 75. کاربرد Spark در سازمان‌های دولتی
  • 76. کاربرد Spark در کسب‌وکارهای کوچک و متوسط
  • 77. کاربرد Spark در استارتاپ‌ها
  • 78. تکنیک‌های پیشرفته RDD
  • 79. تکنیک‌های پیشرفته DataFrame
  • 80. تکنیک‌های پیشرفته Spark Streaming
  • 81. تکنیک‌های پیشرفته MLlib
  • 82. تکنیک‌های پیشرفته GraphX
  • 83. آینده Spark و پردازش کلان‌داده
  • 84. مباحث نوین در پردازش داده‌های حجیم
  • 85. مقایسه Spark با سایر فریم‌ورک‌های کلان‌داده
  • 86. چالش‌های پیاده‌سازی Spark
  • 87. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای Spark
  • 88. استقرار Spark در محیط‌های ابری
  • 89. استقرار Spark در محیط‌های داخلی (On-Premise)
  • 90. مدیریت هزینه‌ها در Spark
  • 91. آموزش و توسعه تیم Spark
  • 92. نکات کلیدی برای موفقیت در پروژه‌های Spark
  • 93. جمع‌بندی و گام‌های بعدی

📚 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 کار با داده‌های حجیم با Apache Spark”

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

پیمایش به بالا