کتاب معماری نرم‌افزار: آشنایی با معماری‌های Big Data و Data Lake
, ,

کتاب معماری نرم‌افزار: آشنایی با معماری‌های Big Data و Data Lake

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000125 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب معماری نرم‌افزار: آشنایی با معماری‌های Big Data و Data Lake

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه ای معماری نرم افزار
  • 2. اصول طراحی نرم افزار
  • 3. معماری نرم افزار چیست؟
  • 4. انواع سبک های معماری نرم افزار
  • 5. الگوهای طراحی معماری
  • 6. مدل های استقرار نرم افزار
  • 7. معماری Big Data چیست؟
  • 8. مفاهیم کلیدی Big Data (حجم، سرعت، تنوع، ارزش، صحت)
  • 9. منابع داده Big Data
  • 10. چالش های معماری Big Data
  • 11. معماری Data Lake چیست؟
  • 12. مزایای Data Lake
  • 13. معایب Data Lake
  • 14. تفاوت Data Lake و Data Warehouse
  • 15. مفاهیم Metadata در Data Lake
  • 16. انواع Metadata
  • 17. مدیریت Metadata
  • 18. مراحل ایجاد Data Lake
  • 19. معماری Lambda
  • 20. معماری Kappa
  • 21. معماری Data Lakehouse
  • 22. انتخاب معماری مناسب (Lambda, Kappa, Lakehouse)
  • 23. مفاهیم Ingestion Data
  • 24. ابزارهای Ingestion Data (Kafka, Flume, Sqoop)
  • 25. پردازش داده در Data Lake
  • 26. انواع پردازش داده (Batch, Stream)
  • 27. ابزارهای پردازش داده (Spark, Hadoop)
  • 28. ذخیره سازی داده در Data Lake
  • 29. فرمت های ذخیره سازی داده (Parquet, Avro, ORC)
  • 30. پارتیشن بندی داده
  • 31. بهینه سازی ذخیره سازی داده
  • 32. امنیت در Data Lake
  • 33. احراز هویت و مجوز دسترسی
  • 34. رمزنگاری داده
  • 35. Audit Logging
  • 36. Governance در Data Lake
  • 37. تعریف سیاست های Governance
  • 38. مدیریت کیفیت داده
  • 39. Data Lineage
  • 40. مفاهیم Data Catalog
  • 41. ابزارهای Data Catalog
  • 42. نقش Data Scientist در Data Lake
  • 43. اکتشاف داده
  • 44. مهندسی ویژگی
  • 45. مدل سازی داده
  • 46. مصورسازی داده
  • 47. نقش Data Engineer در Data Lake
  • 48. ساخت Pipeline داده
  • 49. مدیریت زیرساخت Data Lake
  • 50. بهینه سازی عملکرد Data Lake
  • 51. مفاهیم Data Pipeline
  • 52. انواع Data Pipeline
  • 53. طراحی Data Pipeline
  • 54. ابزارهای Data Pipeline (Airflow, Luigi)
  • 55. مفاهیم ETL (Extract, Transform, Load)
  • 56. ابزارهای ETL
  • 57. مفاهیم ELT (Extract, Load, Transform)
  • 58. ابزارهای ELT
  • 59. تفاوت ETL و ELT
  • 60. استفاده از Cloud در معماری Big Data و Data Lake
  • 61. سرویس های Cloud برای Big Data (AWS, Azure, GCP)
  • 62. مقایسه سرویس های Cloud
  • 63. معماری Serverless در Big Data
  • 64. مفاهیم DevOps در Big Data
  • 65. Automated Testing در Big Data
  • 66. Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) در Big Data
  • 67. مانیتورینگ Data Lake
  • 68. Alerting
  • 69. Logging
  • 70. Monitoring Tools (Prometheus, Grafana)
  • 71. مقیاس پذیری Data Lake
  • 72. مقیاس پذیری افقی
  • 73. مقیاس پذیری عمودی
  • 74. استراتژی های مقیاس پذیری
  • 75. مفاهیم Replication داده
  • 76. استراتژی های Replication
  • 77. Backup و Restore Data Lake
  • 78. برنامه ریزی Backup و Restore
  • 79. پیاده سازی Backup و Restore
  • 80. استفاده از Data Lake برای Machine Learning
  • 81. آماده سازی داده برای Machine Learning
  • 82. آموزش مدل های Machine Learning
  • 83. استقرار مدل های Machine Learning
  • 84. معماری Serving مدل های Machine Learning
  • 85. Real-time Analytics در Data Lake
  • 86. معماری Real-time Analytics
  • 87. ابزارهای Real-time Analytics
  • 88. استفاده از Data Lake برای Business Intelligence (BI)
  • 89. ساخت داشبورد BI
  • 90. گزارش گیری BI
  • 91. ادغام Data Lake با Data Warehouse
  • 92. سناریوهای استفاده از Data Lake
  • 93. معماری Data Mesh
  • 94. مقایسه Data Lake و Data Mesh
  • 95. چالش های پیاده سازی Data Lake
  • 96. راهکارهای رفع چالش ها
  • 97. الزامات قانونی و Compliance در Data Lake
  • 98. GDPR
  • 99. CCPA
  • 100. انتخاب ابزار مناسب برای Data Lake

📚 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 معماری نرم‌افزار: آشنایی با معماری‌های Big Data و Data Lake”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا