, ,

کتاب مهندسی داده با Hadoop: طراحی و پیاده‌سازی راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر

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 مهندسی داده با Hadoop: طراحی و پیاده‌سازی راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Hadoop

🎓 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. مقدمه‌ای بر مهندسی داده و اکوسیستم Hadoop
  • 2. معرفی مفاهیم کلیدی Big Data و مزایای آن
  • 3. مروری بر معماری Hadoop: HDFS و YARN
  • 4. نصب و پیکربندی Hadoop در حالت Standalone
  • 5. نصب و پیکربندی Hadoop در حالت Pseudo-Distributed
  • 6. نصب و پیکربندی Hadoop در حالت Fully-Distributed
  • 7. مفاهیم ذخیره‌سازی داده در HDFS: بلاک‌ها و Replication
  • 8. دستورات پایه کار با HDFS: کپی، جابجایی و حذف فایل‌ها
  • 9. مدیریت فضای ذخیره‌سازی در HDFS
  • 10. معرفی YARN: مدیریت منابع و زمان‌بندی پردازش‌ها
  • 11. مؤلفه‌های کلیدی YARN: ResourceManager, NodeManager, ApplicationMaster
  • 12. چرخه حیات یک برنامه در YARN
  • 13. مقدمه‌ای بر MapReduce: پارادایم پردازش موازی
  • 14. نوشتن اولین برنامه MapReduce: Word Count
  • 15. مراحل اجرای MapReduce: Map, Shuffle, Sort, Reduce
  • 16. تنظیمات و پارامترهای MapReduce
  • 17. بهینه‌سازی برنامه‌های MapReduce
  • 18. معرفی انواع ورودی و خروجی در MapReduce
  • 19. استفاده از Custom Input/Output Formats
  • 20. مقدمه‌ای بر Hadoop Ecosystem: ابزارهای مرتبط
  • 21. معرفی Apache Hive: انباره داده رابطه‌ای بر Hadoop
  • 22. نصب و پیکربندی Hive
  • 23. کار با HiveQL: دستورات SELECT, INSERT, CREATE TABLE
  • 24. انواع جداول در Hive: Managed و External Tables
  • 25. بهینه‌سازی کوئری‌ها در Hive
  • 26. معرفی Apache Pig: ابزار پردازش داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  • 27. نوشتن اسکریپت‌های Pig Latin
  • 28. عملیات پایه در Pig: LOAD, STORE, FILTER, GROUP
  • 29. توابع و UDFها در Pig
  • 30. معرفی Apache HBase: پایگاه داده NoSQL ستونی
  • 31. معماری HBase و مفاهیم آن
  • 32. عملیات CRUD در HBase
  • 33. طراحی Schema در HBase
  • 34. کاربرد HBase در سناریوهای Big Data
  • 35. معرفی Apache Spark: موتور پردازش سریع‌تر
  • 36. معماری Spark: RDD, DataFrame, DataSet
  • 37. نصب و پیکربندی Spark
  • 38. نوشتن برنامه‌های Spark Core
  • 39. انتقال از MapReduce به Spark
  • 40. Spark SQL: کار با داده‌های ساختاریافته
  • 41. Spark Streaming: پردازش داده‌های جریانی
  • 42. Machine Learning با Spark MLlib
  • 43. معرفی Apache Kafka: سیستم پیام‌رسانی توزیع‌شده
  • 44. معماری Kafka: Producer, Consumer, Broker, Topic
  • 45. نصب و پیکربندی Kafka
  • 46. ارسال و دریافت پیام در Kafka
  • 47. کاربرد Kafka در مهندسی داده
  • 48. معرفی Apache Sqoop: انتقال داده بین Hadoop و پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 49. انتقال داده از پایگاه داده رابطه‌ای به Hadoop
  • 50. انتقال داده از Hadoop به پایگاه داده رابطه‌ای
  • 51. تنظیمات و پارامترهای Sqoop
  • 52. معرفی Apache Flume: جمع‌آوری و انتقال لاگ‌ها
  • 53. معماری Flume: Agent, Source, Channel, Sink
  • 54. پیکربندی Flume برای جمع‌آوری لاگ
  • 55. معرفی Apache Zookeeper: هماهنگ‌کننده توزیع‌شده
  • 56. نقش Zookeeper در اکوسیستم Hadoop
  • 57. مفاهیم پایه‌ای Zookeeper
  • 58. مدیریت Cluster Hadoop با Zookeeper
  • 59. معرفی ابزارهای مانیتورینگ Hadoop: Ganglia, Nagios
  • 60. اصول طراحی Data Lake
  • 61. استراتژی‌های Ingestion داده در Data Lake
  • 62. مدیریت Metadata در Data Lake
  • 63. امنیت در Hadoop و Data Lake
  • 64. حریم خصوصی داده‌ها در Big Data
  • 65. اصول ETL با Hadoop
  • 66. پیاده‌سازی ELT با Hadoop
  • 67. مفاهیم Data Governance در Big Data
  • 68. کیفیت داده‌ها و روش‌های بهبود آن
  • 69. تحلیل داده‌های مکانی با Hadoop
  • 70. تحلیل داده‌های سری زمانی با Hadoop
  • 71. مقدمه‌ای بر Data Virtualization
  • 72. استفاده از ابزارهای Orchestration: Apache Oozie
  • 73. مدیریت Workflow با Oozie
  • 74. معرفی Apache Airflow
  • 75. طراحی DAG در Airflow
  • 76. پیاده‌سازی Pipeline داده با Airflow
  • 77. مقدمه‌ای بر Data Mesh
  • 78. اصول طراحی Data Mesh
  • 79. چالش‌های پیاده‌سازی Data Mesh
  • 80. معماری Data Mesh: Data Product, Data Platform, Data Governance
  • 81. نقش مهندس داده در عصر Data Mesh
  • 82. مقدمه‌ای بر DataOps
  • 83. اصول و متدولوژی‌های DataOps
  • 84. پیاده‌سازی DataOps در اکوسیستم Hadoop
  • 85. ابزارهای DataOps برای مهندسی داده
  • 86. مقدمه‌ای بر Data Observability
  • 87. اهمیت Data Observability
  • 88. معیارهای کلیدی در Data Observability
  • 89. پیاده‌سازی Data Observability در pipelines
  • 90. مقدمه‌ای بر Cloud Hadoop Services: AWS EMR, Azure HDInsight, Google Cloud Dataproc
  • 91. مقایسه سرویس‌های ابری Hadoop
  • 92. استفاده از Hadoop در محیط‌های ابری
  • 93. هزینه‌بندی و بهینه‌سازی در سرویس‌های ابری
  • 94. معرفی ابزارهای مرتبط با Data Catalog
  • 95. اهمیت Data Catalog در سازمان
  • 96. طراحی و پیاده‌سازی Data Catalog
  • 97. استفاده از Data Catalog برای کشف داده
  • 98. مقدمه‌ای بر Data Lineage
  • 99. اهمیت Data Lineage
  • 100. ردیابی Data Lineage در pipelines

📚 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 مهندسی داده با Hadoop: طراحی و پیاده‌سازی راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر”

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

پیمایش به بالا