, ,

کتاب بهینه‌سازی ذخیره‌سازی و پردازش داده در محیط‌های ابری با 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 بهینه‌سازی ذخیره‌سازی و پردازش داده در محیط‌های ابری با Spark

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و پردازش داده

موضوع میانی: بهینه‌سازی سیستم‌های پردازش کلان داده

🎓 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 پردازش کلان داده
  • 2. معماری Spark
  • 3. مفاهیم کلیدی Spark
  • 4. ساختارهای داده در Spark
  • 5. RDD ها در Spark
  • 6. عملیات RDD
  • 7. تبدیلات و اقدامات RDD
  • 8. بهینه‌سازی RDD
  • 9. Spark SQL
  • 10. DataFrames در Spark
  • 11. Datasets در Spark
  • 12. بهینه‌سازی DataFrames
  • 13. Catalyst Optimizer
  • 14. Spark Streaming
  • 15. مبانی پردازش جریانی
  • 16. پنجره‌بندی در Spark Streaming
  • 17. مدیریت وضعیت در Spark Streaming
  • 18. بهینه‌سازی Spark Streaming
  • 19. Spark MLlib
  • 20. یادگیری ماشین با Spark
  • 21. الگوریتم‌های MLlib
  • 22. آموزش مدل‌ها با MLlib
  • 23. ارزیابی مدل‌ها در MLlib
  • 24. بهینه‌سازی مدل‌ها در MLlib
  • 25. ذخیره‌سازی داده‌های ابری
  • 26. مفاهیم ذخیره‌سازی ابری
  • 27. خدمات ذخیره‌سازی ابری
  • 28. Amazon S3
  • 29. Google Cloud Storage
  • 30. Azure Blob Storage
  • 31. انتخاب فرمت‌های ذخیره‌سازی
  • 32. Parquet
  • 33. Avro
  • 34. JSON
  • 35. بهینه‌سازی فرمت‌های ذخیره‌سازی
  • 36. طراحی شمای داده
  • 37. فشرده‌سازی داده
  • 38. تقسیم‌بندی داده (Partitioning)
  • 39. تکنیک‌های Partitioning
  • 40. بهینه‌سازی خواندن داده
  • 41. بهینه‌سازی نوشتن داده
  • 42. مدیریت مخازن داده (Data Lakes)
  • 43. مخازن داده در محیط ابری
  • 44. معماری مخازن داده
  • 45. امنیت در مخازن داده
  • 46. حاکمیت داده (Data Governance)
  • 47. کیفیت داده
  • 48. پاکسازی داده
  • 49. تبدیل داده
  • 50. مدیریت چرخه حیات داده
  • 51. اتصال Spark به ذخیره‌سازی ابری
  • 52. تنظیمات اتصال Spark
  • 53. پیکربندی Spark برای ذخیره‌سازی ابری
  • 54. بهینه‌سازی عملکرد Spark با ذخیره‌سازی ابری
  • 55. مقیاس‌پذیری سیستم‌های داده
  • 56. ملاحظات مقیاس‌پذیری
  • 57. بهینه‌سازی هزینه در ذخیره‌سازی ابری
  • 58. مدیریت هزینه
  • 59. پایش عملکرد
  • 60. ابزارهای پایش
  • 61. مانیتورینگ Spark
  • 62. مانیتورینگ ذخیره‌سازی ابری
  • 63. تجزیه و تحلیل عملکرد
  • 64. شناسایی گلوگاه‌ها
  • 65. تکنیک‌های اشکال‌زدایی
  • 66. بهینه‌سازی حافظه در Spark
  • 67. مدیریت حافظه در Spark
  • 68. تنظیمات پارامترهای حافظه
  • 69. بهینه‌سازی CPU در Spark
  • 70. مدیریت CPU در Spark
  • 71. تنظیمات پارامترهای CPU
  • 72. تکنیک‌های بهینه‌سازی پیشرفته
  • 73. Caching و Persistence
  • 74. Serialization در Spark
  • 75. Broadcast Variables
  • 76. Accumulators
  • 77. تنظیمات Spark Context
  • 78. مدیریت Job ها و Stage ها
  • 79. پایش و بهینه‌سازی Job ها
  • 80. استراتژی‌های استقرار Spark
  • 81. Spark در Kubernetes
  • 82. Spark در YARN
  • 83. Spark در Databricks
  • 84. ملاحظات امنیتی در Spark
  • 85. رمزنگاری داده
  • 86. مدیریت دسترسی
  • 87. پیاده‌سازی راهکارهای ابری برای تحلیل داده
  • 88. معماری تحلیل داده مدرن
  • 89. نقش Spark در اکوسیستم داده
  • 90. آینده پردازش کلان داده
  • 91. نوآوری‌ها در Spark
  • 92. روندهای ذخیره‌سازی داده
  • 93. تکنیک‌های تحلیل داده پیشرفته
  • 94. کاربردها در صنعت
  • 95. تحلیل داده‌های مالی
  • 96. تحلیل داده‌های بازاریابی
  • 97. تحلیل داده‌های علمی
  • 98. بهینه‌سازی کلان داده برای کسب و کار
  • 99. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
  • 100. مدیریت ریسک در سیستم‌های داده

📚 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 بهینه‌سازی ذخیره‌سازی و پردازش داده در محیط‌های ابری با Spark”

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

پیمایش به بالا