کتاب mastering Big Data: از Hadoop تا Solr برای تحلیل و جستجوی قدرتمند
, ,

کتاب mastering Big Data: از Hadoop تا Solr برای تحلیل و جستجوی قدرتمند

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000010251 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 mastering Big Data: از Hadoop تا Solr برای تحلیل و جستجوی قدرتمند

موضوع کلی: پردازش و تحلیل داده‌های حجیم

موضوع میانی: مهندسی و پیاده‌سازی سیستم‌های داده کلان

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی داده‌های کلان: مفاهیم و چالش‌ها
  • 2. معرفی اکوسیستم داده‌های کلان
  • 3. معماری داده‌های کلان: ذخیره‌سازی، پردازش و تحلیل
  • 4. آشنایی با Hadoop: تاریخچه، اجزا و کاربردها
  • 5. نصب و راه‌اندازی Hadoop: Single Node و Cluster Mode
  • 6. Hadoop Distributed File System (HDFS): ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 7. MapReduce: مفاهیم، برنامه‌نویسی و اجرا
  • 8. آشنایی با YARN: مدیریت منابع در Hadoop
  • 9. عملیات داده در Hadoop: خواندن، نوشتن و پردازش
  • 10. معرفی Apache Hive: انبار داده‌ها و SQL در Hadoop
  • 11. کار با Hive: ایجاد جدول، کوئری و بهینه‌سازی
  • 12. معرفی Apache Pig: زبان پردازش داده‌ها
  • 13. کار با Pig: نوشتن اسکریپت، تبدیل داده‌ها و عملیات
  • 14. آشنایی با Apache Spark: پردازش داده‌های سریع
  • 15. Spark Core: RDDها، عملیات و برنامه‌نویسی
  • 16. Spark SQL: کار با داده‌های ساختاریافته
  • 17. Spark Streaming: پردازش داده‌های جریانی
  • 18. معرفی Apache Impala: کوئری سریع در Hadoop
  • 19. مقایسه Spark، Hive و Impala: انتخاب ابزار مناسب
  • 20. داده‌کاوی و یادگیری ماشین با Hadoop
  • 21. مقدمه‌ای بر Apache Mahout
  • 22. پیاده‌سازی الگوریتم‌های Mahout در Hadoop
  • 23. مدل‌سازی آماری و تحلیل داده‌ها با Hadoop
  • 24. معرفی Apache Solr: جستجوی مقیاس‌پذیر
  • 25. نصب و راه‌اندازی Solr
  • 26. Solr: ایندکس‌گذاری و جستجو
  • 27. Solr: Schema و فیلدها
  • 28. Solr: Querying و Faceting
  • 29. Solr: Relevancy و Boosting
  • 30. Solr: مدیریت و بهینه‌سازی Performance
  • 31. یکپارچه‌سازی Hadoop و Solr: معماری و مزایا
  • 32. وارد کردن داده‌ها از Hadoop به Solr
  • 33. استفاده از Solr برای جستجوی داده‌های Hadoop
  • 34. مدیریت و مانیتورینگ سیستم‌های داده‌های کلان
  • 35. معرفی Apache Ambari: مدیریت Hadoop
  • 36. مبانی مدیریت خوشه Hadoop
  • 37. مفاهیم Monitoring و Logging در Hadoop
  • 38. عیب‌یابی و رفع اشکال در Hadoop
  • 39. امنیت در Hadoop: احراز هویت و مجوزها
  • 40. معرفی Apache Ranger: مدیریت امنیت داده‌ها
  • 41. بهینه‌سازی عملکرد Hadoop: تنظیمات و پارامترها
  • 42. بهینه‌سازی عملکرد HDFS و MapReduce
  • 43. بهینه‌سازی عملکرد Spark
  • 44. بهینه‌سازی عملکرد Solr
  • 45. طراحی Schema برای داده‌های بزرگ
  • 46. معرفی ابزارهای ETL برای داده‌های کلان
  • 47. Apache Flume: جمع‌آوری داده‌ها
  • 48. Apache Kafka: پردازش و جریان داده‌ها
  • 49. Apache Sqoop: انتقال داده‌ها از پایگاه‌داده به Hadoop
  • 50. معرفی Apache Storm: پردازش داده‌های جریانی
  • 51. معماری Lambda: طراحی و پیاده‌سازی
  • 52. معماری Kappa: جایگزینی برای Lambda
  • 53. ذخیره‌سازی داده‌ها در داده‌های کلان: انتخاب تکنولوژی
  • 54. دیتابیس‌های NoSQL: معرفی و کاربردها
  • 55. Apache HBase: دیتابیس NoSQL توزیع‌شده
  • 56. Apache Cassandra: دیتابیس NoSQL مقیاس‌پذیر
  • 57. انتخاب دیتابیس مناسب برای داده‌های کلان
  • 58. مروری بر انواع داده‌ها در داده‌های کلان
  • 59. کار با داده‌های متنی در Hadoop و Solr
  • 60. تحلیل داده‌های گراف با Hadoop و Spark
  • 61. تجسم داده‌های کلان: ابزارها و تکنیک‌ها
  • 62. معرفی Apache Zeppelin: Notebook برای داده‌ها
  • 63. بسترسازی داده: Clean، Transform و Load
  • 64. مبانی داده‌کاوی: الگوریتم‌ها و تکنیک‌ها
  • 65. یادگیری ماشین: مفاهیم و کاربردها
  • 66. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در Spark
  • 67. تجزیه و تحلیل احساسات با استفاده از Hadoop و Solr
  • 68. پردازش زبان طبیعی (NLP) با Hadoop و Solr
  • 69. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در داده‌های کلان
  • 70. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 71. مدیریت نسخه و استقرار در داده‌های کلان
  • 72. پیاده‌سازی CI/CD برای داده‌های کلان
  • 73. معرفی Docker و Kubernetes برای داده‌های کلان
  • 74. مدیریت منابع در محیط‌های ابری
  • 75. داده‌های کلان در محیط‌های ابری: AWS، Azure، GCP
  • 76. مقایسه سرویس‌های داده‌های کلان ابری
  • 77. پیاده‌سازی راه‌حل‌های داده‌های کلان با استفاده از AWS
  • 78. پیاده‌سازی راه‌حل‌های داده‌های کلان با استفاده از Azure
  • 79. پیاده‌سازی راه‌حل‌های داده‌های کلان با استفاده از GCP
  • 80. امنیت داده‌ها در محیط‌های ابری
  • 81. تطبیق با قوانین حفاظت از داده‌ها
  • 82. معماری‌های پیشرفته در داده‌های کلان
  • 83. معماری Data Lake
  • 84. معماری Data Warehouse
  • 85. معماری داده‌محور
  • 86. محدودیت‌ها و چالش‌های داده‌های کلان
  • 87. اخلاقیات و مسئولیت در داده‌های کلان
  • 88. آینده داده‌های کلان: ترندها و فناوری‌ها
  • 89. ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته در Solr
  • 90. پیاده‌سازی جستجوی فازی و پیشنهادات در Solr
  • 91. بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری Solr در محیط‌های توزیع‌شده
  • 92. معرفی و کاربرد Graph Database
  • 93. ارتباط با هوش مصنوعی و داده‌های کلان
  • 94. نقشه‌برداری از داده‌های کلان با داده‌های باز
  • 95. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های وب‌سایت با Hadoop و Solr
  • 96. مطالعه موردی: تحلیل شبکه‌های اجتماعی با Hadoop و Solr
  • 97. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک سیستم توصیه گر با Hadoop و Solr
  • 98. فراگیری مهارت‌های لازم برای متخصصان داده‌های کلان
  • 99. آماده‌سازی برای مصاحبه شغلی داده‌های کلان
  • 100. منابع یادگیری و مستندات داده‌های کلان

📚 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 mastering Big Data: از Hadoop تا Solr برای تحلیل و جستجوی قدرتمند”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا