سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Understanding Spark's Internals

کتاب Understanding Spark's Internals

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 Understanding Spark's Internals

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Apache Spark

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. آشنایی با معماری Apache Spark
  • 2. تاریخچه و سیر تکاملی Spark
  • 3. مفاهیم کلیدی Spark: RDD، DataFrame، DataSet
  • 4. نصب و پیکربندی Spark
  • 5. محیط‌های اجرایی Spark: Local، Standalone، YARN، Mesos
  • 6. نوشتن اولین برنامه Spark
  • 7. کار با RDDها: ایجاد، عملیات تحول و عملیات واکنشی
  • 8. عملیات پایه‌ای RDD: map، filter، reduce
  • 9. عملیات پیشرفته RDD: join، groupByKey، sortByKey
  • 10. کار با DataFrameها: ایجاد، نمایش و انواع داده
  • 11. عملیات پایه‌ای DataFrame: select، filter، groupBy
  • 12. عملیات پیشرفته DataFrame: join، union، window functions
  • 13. کار با DataSetها: مزایا و تفاوت با DataFrame
  • 14. Serialization در Spark: Java، Kryo
  • 15. تنظیمات و بهینه‌سازی Spark
  • 16. مدیریت حافظه در Spark
  • 17. نکات مربوط به Garbage Collection
  • 18. ساختار و عملکرد Spark Driver
  • 19. اجزای Spark Executor: Task، Core، Memory
  • 20. نحوه اجرای Job و Stage در Spark
  • 21. مفهوم DAG (Directed Acyclic Graph)
  • 22. بهینه‌سازی DAG و اجرای موازی
  • 23. Spark SQL: کوئری زدن بر روی داده‌ها
  • 24. ساختار Spark SQL Optimizer
  • 25. روش‌های بهینه‌سازی کوئری در Spark SQL
  • 26. Spark Streaming: پردازش داده‌های جریانی
  • 27. مفاهیم کلیدی Spark Streaming: DStreams
  • 28. عملیات پایه‌ای DStreams: map، filter، reduceByKeyAndWindow
  • 29. عملیات پیشرفته DStreams: join، union، transform
  • 30. Spark Structured Streaming: نسل جدید پردازش جریانی
  • 31. مفاهیم کلیدی Structured Streaming: DataFrame-based
  • 32. پردازش داده‌های جریانی با Structured Streaming
  • 33. کار با منابع داده متنوع در Structured Streaming
  • 34. مدیریت حالت (State Management) در Structured Streaming
  • 35. Spark MLlib: یادگیری ماشین در Spark
  • 36. انواع الگوریتم‌های MLlib: طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی
  • 37. پیش‌پردازش داده‌ها در MLlib
  • 38. ارزیابی مدل‌ها در MLlib
  • 39. کار با GraphX: پردازش گراف در Spark
  • 40. مفاهیم پایه‌ای GraphX: Vertex، Edge، Graph
  • 41. عملیات پایه‌ای GraphX: mapVertices، mapEdges
  • 42. الگوریتم‌های رایج GraphX: PageRank، Connected Components
  • 43. Spark Ecosystem: Spark Shell، PySpark، SparkR
  • 44. کار با PySpark: نوشتن برنامه‌های Python برای Spark
  • 45. کار با SparkR: نوشتن برنامه‌های R برای Spark
  • 46. تنظیمات پیشرفته Spark: پارامترهای پیکربندی
  • 47. مانیتورینگ و دیباگینگ برنامه‌های Spark
  • 48. Spark UI: ابزار مانیتورینگ و تحلیل
  • 49. شناسایی و رفع Bottleneckها در Spark
  • 50. بهینه‌سازی استفاده از حافظه در Spark
  • 51. استفاده از Checkpointing برای تحمل خطا
  • 52. مدیریت منابع در محیط‌های کلاستر
  • 53. Spark و Big Data: چالش‌ها و راهکارها
  • 54. مقایسه Spark با Hadoop MapReduce
  • 55. Spark و Data Lake
  • 56. Spark و Data Warehouse
  • 57. Spark و NoSQL Databases
  • 58. Spark و Cloud Platforms (AWS, Azure, GCP)
  • 59. امنیت در Spark
  • 60. ملاحظات امنیتی در پردازش داده‌های حساس
  • 61. پیاده‌سازی احراز هویت و مجوز در Spark
  • 62. Spark و حریم خصوصی داده‌ها
  • 63. ملاحظات مربوط به داده‌های شخصی
  • 64. Spark و پردازش داده‌های حجیم در ایران
  • 65. مقررات ناظر بر پردازش داده‌ها در ایران
  • 66. نکات فنی و عملیاتی برای استفاده از Spark در پروژه‌های داخلی
  • 67. انطباق با قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران در پردازش داده
  • 68. پردازش داده‌های مالی مطابق با قوانین بانک مرکزی
  • 69. پردازش داده‌های سلامت مطابق با پروتکل‌های وزارت بهداشت
  • 70. مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌ها مطابق با الزامات قانونی
  • 71. کاربرد Spark در هوشمندسازی و دولت الکترونیک
  • 72. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های صنعتی
  • 73. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های کشاورزی
  • 74. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های حمل و نقل
  • 75. کاربرد Spark در حوزه انرژی
  • 76. کاربرد Spark در حوزه سلامت و درمان
  • 77. کاربرد Spark در حوزه آموزش
  • 78. کاربرد Spark در حوزه فرهنگی و گردشگری
  • 79. کاربرد Spark در حوزه بانکی و مالی
  • 80. کاربرد Spark در حوزه گمرک و تجارت
  • 81. کاربرد Spark در حوزه مدیریت شهری
  • 82. کاربرد Spark در حوزه پژوهش و توسعه
  • 83. کاربرد Spark در حوزه سازمان‌های دولتی
  • 84. کاربرد Spark در حوزه شرکت‌های خصوصی
  • 85. کاربرد Spark در حوزه استارتاپ‌ها
  • 86. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های Spark
  • 87. استانداردهای کدنویسی در Spark
  • 88. مدیریت کد و همکاری تیمی در پروژه‌های Spark
  • 89. تست و اعتبارسنجی برنامه‌های Spark
  • 90. مستندسازی پروژه‌های Spark
  • 91. آینده Spark و روندهای نوظهور
  • 92. Spark و پردازش داده‌های Real-time پیشرفته
  • 93. Spark و هوش مصنوعی مولد
  • 94. Spark و یادگیری عمیق
  • 95. Spark و محاسبات کوانتومی (در آینده)
  • 96. آخرین به‌روزرسانی‌ها و ویژگی‌های Spark
  • 97. مطالعات موردی موفق از پیاده‌سازی Spark در ایران
  • 98. چالش‌های پیاده‌سازی Spark در مقیاس بزرگ
  • 99. راهکارهای عملی برای غلبه بر چالش‌ها
  • 100. مفاهیم پیشرفته در بهینه‌سازی Spark

📚 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.