کتاب Node.js و Big Data: پردازش داده‌های بزرگ با Node.js
, ,

کتاب Node.js و Big Data: پردازش داده‌های بزرگ با Node.js

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000016788 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 Node.js و Big Data: پردازش داده‌های بزرگ با Node.js

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: نود جی‌اس (Node.js)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. معرفی دوره: Node.js و دنیای داده‌های بزرگ
  • 2. مقدمه‌ای بر Node.js و مدل رویداد محور آن
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Node.js
  • 4. مدیریت پکیج با NPM و NPX
  • 5. ماژول‌ها در Node.js: CommonJS و ES Modules
  • 6. برنامه‌نویسی ناهمگام (Asynchronous) در Node.js
  • 7. مفهوم Event Loop و Non-blocking I/O
  • 8. کار با Callback ها و مدیریت پیچیدگی آن‌ها
  • 9. مقدمه‌ای بر Promises در JavaScript و Node.js
  • 10. استفاده از Async/Await برای کد نویسی ناهمگام خواناتر
  • 11. قابلیت‌های ES6+ ضروری برای پردازش داده
  • 12. ساختارهای داده پایه: آرایه‌ها، آبجکت‌ها، Set و Map
  • 13. استفاده از Iterators و Generators برای داده‌های بزرگ
  • 14. مدیریت خطاها با try…catch و Error Handling
  • 15. مبانی الگوریتم‌های مرتب‌سازی و جستجو در JavaScript
  • 16. تعریف داده‌های بزرگ (Big Data) و ویژگی‌های آن (5 V's)
  • 17. چالش‌های پردازش داده‌های بزرگ
  • 18. معماری‌های رایج در سیستم‌های Big Data
  • 19. انواع داده: ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 20. مقدمه‌ای بر ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های بزرگ
  • 21. نیاز به مقیاس‌پذیری (Scalability) و تحمل خطا (Fault Tolerance)
  • 22. مفهوم Data Lake و Data Warehouse
  • 23. داده‌های Batch و داده‌های Streaming
  • 24. اهمیت کیفیت داده (Data Quality) در Big Data
  • 25. اخلاق و حریم خصوصی در داده‌های بزرگ
  • 26. خواندن و نوشتن فایل‌های بزرگ با File System API
  • 27. پردازش فایل‌های CSV با Node.js
  • 28. پردازش فایل‌های JSON با Node.js و JStream
  • 29. مدیریت حافظه هنگام کار با فایل‌های حجیم
  • 30. معرفی Node.js Streams: قدرت و کاربردها
  • 31. Stream های Readable، Writable و Duplex
  • 32. استفاده از Transform Stream برای تغییر داده‌ها
  • 33. مفهوم Backpressure در Streams
  • 34. پیاده‌سازی Pipeline با Streams
  • 35. فشرده‌سازی و از فشرده‌سازی داده‌ها با Zlib Stream
  • 36. Parallel Processing با Promise.all و Promise.allSettled
  • 37. محدود کردن Concurrency با Pool های Promise
  • 38. معرفی Worker Threads در Node.js
  • 39. سناریوهای کاربرد Worker Threads برای CPU-bound tasks
  • 40. انتقال داده بین Main Thread و Worker Threads
  • 41. طراحی سیستم‌های مبتنی بر رویداد با Event Emitters
  • 42. مدیریت Event Listener های متعدد
  • 43. الگوهای طراحی برای پردازش ناهمگام داده‌ها
  • 44. استفاده از Child Processes برای اجرای دستورات سیستمی
  • 45. ارتباط بین Child Process و Parent Process
  • 46. معرفی پایگاه‌های داده NoSQL و تفاوت آن‌ها با SQL
  • 47. مدل‌های داده NoSQL: Document, Key-Value, Columnar, Graph
  • 48. MongoDB و مدل داده Document
  • 49. نصب MongoDB و اتصال Node.js به آن
  • 50. انجام عملیات CRUD با Mongoose (ODM)
  • 51. ایندکس‌گذاری و بهینه‌سازی کوئری‌ها در MongoDB
  • 52. Aggregation Framework در MongoDB برای تحلیل داده
  • 53. پردازش داده‌های بزرگ با Aggregation Pipeline
  • 54. مقدمه‌ای بر Apache Cassandra (Columnar Database)
  • 55. اتصال Node.js به Cassandra با DataStax Driver
  • 56. مدل‌سازی داده برای Cassandra در سناریوهای Big Data
  • 57. Redis به عنوان Key-Value Store و Cache
  • 58. استفاده از Redis برای ذخیره و بازیابی داده‌های موقت
  • 59. Pub/Sub با Redis برای ارتباطات Real-time
  • 60. Neo4j و پایگاه داده گرافی (Graph Database)
  • 61. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توزیع شده
  • 62. مقیاس‌پذیری عمودی و افقی (Vertical vs. Horizontal Scaling)
  • 63. معرفی پیام‌رسان‌ها (Message Queues) و کاربرد آن‌ها
  • 64. Apache Kafka: پلتفرم توزیع شده Streaming
  • 65. نصب و راه‌اندازی Kafka (مقدماتی)
  • 66. تولید کننده (Producer) پیام در Kafka با Node.js
  • 67. مصرف کننده (Consumer) پیام در Kafka با Node.js
  • 68. مدیریت Offset ها و تضمین تحویل پیام در Kafka
  • 69. معرفی RabbitMQ: Message Broker مبتنی بر AMQP
  • 70. ارسال و دریافت پیام در RabbitMQ با Node.js
  • 71. الگوهای Point-to-Point و Publish/Subscribe در RabbitMQ
  • 72. پیاده‌سازی Microservices با Node.js و Message Queues
  • 73. Load Balancing و توزیع بار در برنامه‌های Node.js
  • 74. الگوهای Fault Tolerance و Resiliency در سیستم‌های توزیع شده
  • 75. Service Discovery در معماری‌های Microservices
  • 76. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های Streaming
  • 77. WebSocket ها برای ارتباطات Real-time
  • 78. پیاده‌سازی WebSocket Server با Node.js (ws یا Socket.IO)
  • 79. ارسال و دریافت داده‌های Real-time با WebSocket
  • 80. Server-Sent Events (SSE) برای یک‌طرفه کردن Push
  • 81. پردازش Streaming Data از Kafka به صورت Real-time
  • 82. استفاده از Change Streams در MongoDB برای Real-time Updates
  • 83. جمع‌آوری و تحلیل لحظه‌ای لاگ‌ها (Log Aggregation)
  • 84. Dashboards های Real-time برای مانیتورینگ داده‌ها
  • 85. چالش‌ها و الگوهای Real-time Analytics
  • 86. معرفی سرویس‌های Big Data در Cloud
  • 87. کار با AWS S3 برای ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ
  • 88. استفاده از AWS Lambda برای پردازش بدون سرور داده‌ها
  • 89. اتصال Node.js به AWS Kinesis برای پردازش Stream
  • 90. معرفی Google Cloud Platform (GCP) و خدمات Big Data آن
  • 91. استفاده از Google BigQuery با Node.js
  • 92. پردازش داده‌ها با Google Cloud Dataflow (مفاهیم)
  • 93. معرفی Microsoft Azure و سرویس‌های Data Lake
  • 94. استفاده از Azure Functions برای وظایف پردازش داده
  • 95. مقایسه و انتخاب سرویس‌های ابری برای سناریوهای مختلف
  • 96. بهینه‌سازی حافظه و CPU در برنامه‌های Node.js Big Data
  • 97. ابزارهای پروفایلینگ و مانیتورینگ Node.js
  • 98. مدیریت لاگ‌ها (Logging) و تحلیل آن‌ها
  • 99. امنیت در برنامه‌های Node.js و Big Data: احراز هویت و مجوز
  • 100. بهترین الگوها و طراحی‌های معماری برای Node.js و Big Data

📚 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 Node.js و Big Data: پردازش داده‌های بزرگ با Node.js”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا