سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Spark for Big Data Ecosystems

کتاب Spark for Big Data Ecosystems

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 Spark for Big Data Ecosystems

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Apache Spark

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. آشنایی با اکوسیستم کلان داده
  • 2. مقدمه‌ای بر پردازش توزیع‌شده
  • 3. معرفی Apache Spark
  • 4. معماری Spark Core
  • 5. مفاهیم RDD
  • 6. عملیات روی RDDها
  • 7. تبدیل‌ها و اقدامات RDD
  • 8. بهینه‌سازی عملکرد RDD
  • 9. Spark SQL و DataFrames
  • 10. ساختار DataFrames
  • 11. عملیات روی DataFrames
  • 12. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای Spark SQL
  • 13. Spark Streaming
  • 14. مفاهیم Spark Streaming
  • 15. عملیات در زمان واقعی
  • 16. مدیریت حالت در Spark Streaming
  • 17. Spark MLlib
  • 18. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در Spark
  • 19. الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 20. الگوریتم‌های رگرسیون
  • 21. الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 22. کاهش ابعاد
  • 23. تأیید مدل
  • 24. GraphX در Spark
  • 25. مفاهیم گراف
  • 26. عملیات روی گراف‌ها
  • 27. الگوریتم‌های گراف
  • 28. Spark Deployment Modes
  • 29. Standalone Cluster Mode
  • 30. YARN Cluster Mode
  • 31. Mesos Cluster Mode
  • 32. Kubernetes Cluster Mode
  • 33. Spark Configuration
  • 34. تنظیمات Spark Core
  • 35. تنظیمات Spark SQL
  • 36. تنظیمات Spark Streaming
  • 37. تنظیمات Spark MLlib
  • 38. مدیریت حافظه در Spark
  • 39. اجرا و پایش برنامه‌های Spark
  • 40. Spark UI
  • 41. Spark History Server
  • 42. لاگ‌گیری در Spark
  • 43. اشکال‌زدایی برنامه‌های Spark
  • 44. بهترین شیوه‌های بهینه‌سازی Spark
  • 45. استفاده از پارتیشن‌بندی
  • 46. کاهش shuffle
  • 47. فشرده‌سازی داده‌ها
  • 48. اجرای موازی
  • 49. استفاده از Broadcast Variables
  • 50. استفاده از Accumulators
  • 51. کار با فایل‌های مختلف (CSV, JSON, Parquet)
  • 52. کار با پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 53. کار با NoSQL Databases
  • 54. ادغام Spark با Hadoop Ecosystem
  • 55. ادغام Spark با Kafka
  • 56. ادغام Spark با Cassandra
  • 57. ادغام Spark با HBase
  • 58. امنیت در Spark
  • 59. احراز هویت در Spark
  • 60. مجوزدهی در Spark
  • 61. رمزنگاری در Spark
  • 62. Spark و پردازش داده‌های عظیم
  • 63. تحلیل داده‌های حجیم با Spark
  • 64. مدل‌سازی داده‌های بزرگ با Spark
  • 65. تصویرسازی داده‌های بزرگ با Spark
  • 66. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های مالی
  • 67. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های سلامت
  • 68. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های بازاریابی
  • 69. کاربرد Spark در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 70. کاربرد Spark در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 71. کاربرد Spark در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 72. کاربرد Spark در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 73. کاربرد Spark در پردازش تصویر
  • 74. اصول معماری نرم‌افزار در اکوسیستم کلان داده
  • 75. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های کلان داده
  • 76. مدیریت چرخه حیات داده‌ها
  • 77. اصول مدیریت داده توزیع‌شده
  • 78. ساختارهای داده در پردازش توزیع‌شده
  • 79. الگوهای طراحی برای کلان داده
  • 80. ملاحظات مقیاس‌پذیری در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 81. روش‌های تست در برنامه‌های کلان داده
  • 82. ملاحظات استقرار و نگهداری سیستم‌های کلان داده
  • 83. اصول برنامه‌نویسی تابعی در Spark
  • 84. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 85. مروری بر ابزارهای اکوسیستم کلان داده
  • 86. تکامل اکوسیستم کلان داده
  • 87. آینده پردازش کلان داده
  • 88. ملاحظات اخلاقی در کار با داده‌های بزرگ
  • 89. حفظ حریم خصوصی در کلان داده
  • 90. مدیریت کیفیت داده‌ها
  • 91. جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌ها
  • 92. تحلیل اکتشافی داده‌ها
  • 93. انتخاب ویژگی
  • 94. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 95. تنظیم ابرپارامترها

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.