, ,

کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش کلان داده

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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش کلان داده

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر کلان داده: تعریف، ویژگی‌ها و چالش‌ها
  • 2. مفاهیم اساسی پردازش موازی و محاسبات سطح بالا (HPC)
  • 3. سنجش عملکرد الگوریتم: پیچیدگی زمانی و فضایی
  • 4. نماد O بزرگ و تحلیل مجانبی
  • 5. عوامل مؤثر بر عملکرد: سخت‌افزار، نرم‌افزار، شبکه
  • 6. معیارهای عملکرد سیستم‌های کلان داده (توان عملیاتی، تأخیر، مقیاس‌پذیری)
  • 7. قانون آمدال و قانون گوستافسون: محدودیت‌ها و فرصت‌های موازی‌سازی
  • 8. مقدمه‌ای بر معماری‌های پردازش موازی (حافظه مشترک و توزیع‌شده)
  • 9. اصول طراحی الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر
  • 10. آشنایی با اکوسیستم‌های پردازش کلان داده (Hadoop, Spark)
  • 11. اصول سیستم‌های توزیع‌شده: همروندی، تحمل پذیری خطا
  • 12. مدل‌های سازگاری در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 13. پارتیشن‌بندی داده‌ها: استراتژی‌ها و مزایا
  • 14. تکثیر داده‌ها و اهمیت آن در دسترس‌پذیری
  • 15. سیستم فایل توزیع‌شده Hadoop (HDFS): معماری و عملکرد
  • 16. ذخیره‌سازی اشیاء در مقیاس کلان (Object Storage): S3 و مشابه آن
  • 17. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های NoSQL: انواع و کاربردها
  • 18. بهینه‌سازی دسترسی به داده‌ها در HDFS و ذخیره‌سازهای ابری
  • 19. فرمت‌های ذخیره‌سازی بهینه (Parquet, ORC, Avro)
  • 20. فشرده‌سازی داده‌ها برای کارایی و کاهش هزینه (Snappy, Gzip, LZO)
  • 21. مدل برنامه‌نویسی MapReduce: اصول و چرخه حیات
  • 22. بهینه‌سازی عملیات Map و Reduce
  • 23. آشنایی با Apache Spark: معماری و مزایا
  • 24. Resilient Distributed Datasets (RDDs): مفاهیم پایه و عملکرد
  • 25. Spark SQL و DataFrames/Datasets: ساختار و کاربرد
  • 26. Apache Flink: پردازش جریان داده و دسته‌بندی
  • 27. مقایسه Spark و Flink برای سناریوهای مختلف
  • 28. اکوسیستم Hadoop و ابزارهای مرتبط (YARN, Hive, Pig)
  • 29. Apache Kafka: پلتفرم جریان داده و پیام‌رسانی با کارایی بالا
  • 30. بهینه‌سازی مصرف منابع با استفاده از YARN
  • 31. ابزارهای پروفایلینگ در Spark (Spark UI)
  • 32. تحلیل لاگ‌های سیستم‌های توزیع‌شده برای شناسایی گلوگاه‌ها
  • 33. مانیتورینگ عملکرد سیستم (CPU, RAM, Disk I/O, Network)
  • 34. شناسایی گلوگاه‌های I/O و شبکه
  • 35. شناسایی گلوگاه‌های محاسباتی (CPU)
  • 36. ارزیابی حافظه و شناسایی نشت حافظه
  • 37. تست‌های بنچمارک برای الگوریتم‌های کلان داده
  • 38. شاخص‌های عملکرد کلیدی (KPIs) در بهینه‌سازی
  • 39. ابزارهای خودکار برای تحلیل عملکرد
  • 40. تحلیل هزینه-عملکرد (Cost-Performance Analysis) در محیط‌های ابری
  • 41. پارتیشن‌بندی هوشمند داده‌ها برای کاهش انتقال داده
  • 42. باکت‌بندی (Bucketing) در Spark/Hive برای بهینه‌سازی Join و Group By
  • 43. ایندکس‌گذاری در پایگاه‌های داده NoSQL و HDFS (بهینه‌سازی کاوش)
  • 44. حفظ محلیت داده (Data Locality) در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 45. تکنیک‌های Caching و Persisting در Spark
  • 46. پیش‌بارگذاری داده‌ها (Data Preloading) برای کاهش تأخیر
  • 47. طرح‌واره‌سازی (Schema Design) بهینه برای کارایی
  • 48. حذف داده‌های تکراری و نویز برای بهبود عملکرد
  • 49. بهینه‌سازی فرمت و ساختار فایل‌ها برای دسترسی سریع
  • 50. استفاده از ساختارهای داده‌ای مناسب برای کلان داده (مثال: Bloom Filters)
  • 51. بازنویسی الگوریتم‌ها برای موازی‌سازی مؤثرتر
  • 52. بهینه‌سازی عملیات Join در Spark (Broadcast Join, Sort-Merge Join, Shuffle Hash Join)
  • 53. بهینه‌سازی عملیات Aggregation و Grouping
  • 54. بهینه‌سازی عملیات Filter و Projection (Predicate Pushdown)
  • 55. مدیریت حافظه و Garbage Collection در JVM (Spark)
  • 56. بهینه‌سازی توابع کاربر تعریف‌شده (UDFs)
  • 57. استفاده از RDD/DataFrame API بهینه
  • 58. استراتژی‌های کاهش Shuffle در Spark
  • 59. بهینه‌سازی الگوریتم‌های تکرارشونده (Iterative Algorithms)
  • 60. روش‌های تقسیم وظایف (Task Scheduling) و تعادل بار
  • 61. استفاده از ساختارهای داده‌های تخصصی HPC
  • 62. بهینه‌سازی با استفاده از محاسبات برداری (Vectorization)
  • 63. معماری پردازشگر و حافظه (Cache, TLB) و تأثیر آن بر کد
  • 64. بهینه‌سازی حلقه (Loop Optimization) و کاهش سربار
  • 65. استراتژی‌های Co-locating داده و محاسبات
  • 66. مدل برنامه‌نویسی MPI (Message Passing Interface) برای محاسبات توزیع‌شده
  • 67. عملیات جمعی (Collective Operations) در MPI و بهینه‌سازی آنها
  • 68. برنامه‌نویسی موازی با OpenMP در معماری حافظه مشترک
  • 69. استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPUs) برای محاسبات کلان داده (CUDA/OpenCL)
  • 70. چارچوب‌های محاسبات گرافیکی توزیع‌شده (GraphX, Gelly)
  • 71. برنامه‌نویسی ناهمگام (Asynchronous Programming) برای بهبود کارایی
  • 72. مدیریت منابع و زمان‌بندی (Resource Management and Scheduling) در مقیاس بزرگ
  • 73. تحمل پذیری خطا (Fault Tolerance) و ریکاوری در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 74. بهینه‌سازی ارتباطات شبکه (Network Optimization)
  • 75. استراتژی‌های مقیاس‌بندی پویا (Elastic Scaling)
  • 76. مفاهیم پردازش جریان داده و چالش‌ها
  • 77. بهینه‌سازی عملیات در Apache Flink (Windowing, Joins)
  • 78. Spark Streaming و Structured Streaming: تفاوت‌ها و بهینه‌سازی
  • 79. کنترل جریان داده (Flow Control) و مدیریت بافرها
  • 80. پردازش رویدادها با تأخیر کم (Low-Latency Event Processing)
  • 81. استراتژی‌های Checkpointing و State Management در Flink
  • 82. بهینه‌سازی Joinهای جریان داده‌ای (Stream-Stream Joins)
  • 83. مانیتورینگ و اخطاردهی در سیستم‌های جریان داده
  • 84. الگوریتم‌های تخمینی (Approximate Algorithms) برای پردازش جریان
  • 85. بهینه‌سازی برای تحلیل زمان واقعی (Real-time Analytics)
  • 86. بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده (Distributed ML)
  • 87. استفاده از Spark MLlib و MLeap برای مقیاس‌پذیری
  • 88. بهینه‌سازی پردازش ویژگی‌ها (Feature Engineering) در مقیاس کلان
  • 89. استراتژی‌های آموزش مدل موازی (Parallel Model Training)
  • 90. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) برای بهبود عملکرد
  • 91. بهینه‌سازی Hyperparameter Tuning در محیط‌های توزیع‌شده
  • 92. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با کارایی بالا (Model Deployment)
  • 93. بهینه‌سازی برای الگوریتم‌های یادگیری عمیق توزیع‌شده (Distributed Deep Learning)
  • 94. اتوماسیون بهینه‌سازی با استفاده از ابزارها و اسکریپت‌ها
  • 95. پیاده‌سازی DevOps و CI/CD برای سیستم‌های کلان داده
  • 96. امنیت در سیستم‌های بهینه‌سازی‌شده کلان داده
  • 97. بهینه‌سازی برای محیط‌های Serverless و Cloud-Native
  • 98. معرفی ابزارهای پیشرفته مانیتورینگ و مدیریت منابع
  • 99. روندهای آینده در بهینه‌سازی پردازش کلان داده و HPC (مانند Quantum Computing، Edge AI)
  • 100. مطالعه موردی: بهینه‌سازی یک سیستم کلان داده واقعی

📚 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 الگوریتم‌های پردازش کلان داده”

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

پیمایش به بالا