, ,

کتاب تحلیل توزیع‌شده داده با Apache Hadoop

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 تحلیل توزیع‌شده داده با Apache Hadoop

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Hadoop

🎓 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 تحلیل توزیع‌شده داده
  • 2. مبانی معماری هادوپ
  • 3. سیستم فایل توزیع‌شده هادوپ (HDFS)
  • 4. مفاهیم کلیدی HDFS
  • 5. ذخیره‌سازی داده در HDFS
  • 6. مدیریت داده در HDFS
  • 7. معماری NameNode و DataNode
  • 8. پروتکل‌های ارتباطی HDFS
  • 9. یاپاردازی با MapReduce
  • 10. مبانی MapReduce
  • 11. چرخه حیات MapReduce
  • 12. شغل MapReduce
  • 13. وظیفه MapReduce
  • 14. تابع Map
  • 15. تابع Reduce
  • 16. ترکیب‌کننده (Combiner)
  • 17. مدیریت منابع با YARN
  • 18. معماری YARN
  • 19. ApplicationMaster
  • 20. NodeManager
  • 21. ResourceManager
  • 22. Worker Node
  • 23. مدیریت وظایف در YARN
  • 24. انواع زمان‌بندی در YARN
  • 25. پیکربندی YARN
  • 26. کار با Hive
  • 27. مبانی HiveQL
  • 28. ساختار جدول در Hive
  • 29. بارگذاری داده در Hive
  • 30. کوئری‌نویسی در Hive
  • 31. بهینه‌سازی کوئری‌های Hive
  • 32. انواع ذخیره‌سازی در Hive
  • 33. کار با Pig
  • 34. مبانی Pig Latin
  • 35. اسکریپت‌نویسی در Pig
  • 36. عملیات پایه‌ای Pig
  • 37. توابع بارگذاری و ذخیره‌سازی در Pig
  • 38. ساختار داده در Pig
  • 39. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیچیده با Pig
  • 40. کار با Spark
  • 41. مبانی Apache Spark
  • 42. معماری Spark
  • 43. RDD (Resilient Distributed Datasets)
  • 44. عملیات ترانسفورماسیون در RDD
  • 45. عملیات اکشن در RDD
  • 46. Spark SQL
  • 47. Spark Streaming
  • 48. Spark MLlib
  • 49. مقایسه Spark و MapReduce
  • 50. کار با HBase
  • 51. مبانی HBase
  • 52. معماری HBase
  • 53. عملیات CRUD در HBase
  • 54. پیکربندی و مدیریت HBase
  • 55. کار با ZooKeeper
  • 56. مبانی NoSQL
  • 57. مقایسه پایگاه‌های داده رابطه‌ای و NoSQL
  • 58. کار با Flume
  • 59. مبانی جمع‌آوری داده
  • 60. معماری Flume
  • 61. Source, Channel, Sink
  • 62. پیکربندی Flume
  • 63. کار با Sqoop
  • 64. مبانی انتقال داده بین پایگاه‌های داده رابطه‌ای و Hadoop
  • 65. کوئری‌نویسی در Sqoop
  • 66. انتقال داده از Hadoop به پایگاه داده رابطه‌ای
  • 67. انتقال داده از پایگاه داده رابطه‌ای به Hadoop
  • 68. امنیت در Hadoop
  • 69. مبانی امنیت در Hadoop
  • 70. Kerberos
  • 71. ACL ها (Access Control Lists)
  • 72. رمزنگاری داده
  • 73. مانیتورینگ و گزارش‌گیری در Hadoop
  • 74. ابزارهای مانیتورینگ
  • 75. گزارش‌گیری عملکرد
  • 76. بهینه‌سازی عملکرد Hadoop
  • 77. تنظیمات HDFS
  • 78. تنظیمات MapReduce
  • 79. تنظیمات YARN
  • 80. بهینه‌سازی کوئری در Hive و Spark
  • 81. مدیریت حافظه در Hadoop
  • 82. مدیریت I/O در Hadoop
  • 83. پردازش جریان داده با Spark Streaming
  • 84. مبانی پردازش جریان داده
  • 85. پنجره‌های زمانی (Windowing)
  • 86. مدیریت حالت (State Management)
  • 87. کاربرد Spark Streaming در تحلیل بلادرنگ
  • 88. یادگیری ماشین با Spark MLlib
  • 89. مبانی یادگیری ماشین
  • 90. الگوریتم‌های دسته‌بندی
  • 91. الگوریتم‌های رگرسیون
  • 92. خوشه‌بندی
  • 93. فیلترینگ مشارکتی
  • 94. آماده‌سازی داده برای MLlib
  • 95. ارزیابی مدل‌ها
  • 96. کاربرد MLlib در مسائل واقعی
  • 97. تحلیل داده‌های بزرگ در حوزه سلامت
  • 98. تحلیل داده‌های بزرگ در حوزه مالی
  • 99. تحلیل داده‌های بزرگ در حوزه بازاریابی
  • 100. تحلیل داده‌های بزرگ در حوزه علوم اجتماعی

📚 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 تحلیل توزیع‌شده داده با Apache Hadoop”

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

پیمایش به بالا