, ,

کتاب Data Engineering Best Practices with Spark

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 Data Engineering Best Practices with Spark

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Apache Spark

🎓 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 کلان‌داده
  • 2. آشنایی با Apache Spark و معماری آن
  • 3. نصب و پیکربندی Spark
  • 4. مبانی Spark Core: RDDها
  • 5. عملیات تبدیل و اقدام بر روی RDDها
  • 6. کار با فایل‌های داده در Spark
  • 7. مقدمه‌ای بر Spark SQL و DataFrames
  • 8. عملیات بر روی DataFrames
  • 9. توابع پنجره‌ای در Spark SQL
  • 10. بهینه‌سازی پرس‌وجوها در Spark SQL
  • 11. آشنایی با Spark Streaming
  • 12. پردازش داده‌های جریانی با Spark
  • 13. مدیریت وضعیت در Spark Streaming
  • 14. مقدمه‌ای بر Spark MLlib
  • 15. یادگیری ماشین با Spark MLlib: پیش‌پردازش داده
  • 16. یادگیری ماشین با Spark MLlib: الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 17. یادگیری ماشین با Spark MLlib: الگوریتم‌های رگرسیون
  • 18. یادگیری ماشین با Spark MLlib: خوشه‌بندی
  • 19. یادگیری ماشین با Spark MLlib: کاهش ابعاد
  • 20. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در Spark
  • 21. مقدمه‌ای بر GraphX
  • 22. پردازش گراف با GraphX
  • 23. بهینه‌سازی عملکرد Spark
  • 24. نظارت و اشکال‌زدایی برنامه‌های Spark
  • 25. الگوهای طراحی در مهندسی داده با Spark
  • 26. پایگاه‌های داده NoSQL و Spark
  • 27. یکپارچه‌سازی Spark با Kafka
  • 28. یکپارچه‌سازی Spark با Hadoop HDFS
  • 29. یکپارچه‌سازی Spark با S3
  • 30. مدیریت امنیت در Spark
  • 31. مقدمه‌ای بر Delta Lake
  • 32. کار با Delta Lake برای مهندسی داده
  • 33. بهینه‌سازی Delta Lake
  • 34. مقدمه‌ای بر Apache Flink
  • 35. مقایسه Spark و Flink
  • 36. مقدمه‌ای بر مهندسی داده در کلان‌داده
  • 37. طراحی معماری کلان‌داده
  • 38. مدیریت چرخه عمر داده
  • 39. کیفیت داده و اعتبارسنجی
  • 40. پاکسازی داده‌ها با Spark
  • 41. تبدیل داده‌ها برای تحلیل
  • 42. انتقال داده‌ها (ETL) با Spark
  • 43. بارگذاری داده‌ها (ELT) با Spark
  • 44. مقدمه‌ای بر Data Warehousing
  • 45. ساخت Data Mart با Spark
  • 46. طراحی مدل‌های داده‌ای استار اسکما
  • 47. طراحی مدل‌های داده‌ای اسن فلیک
  • 48. مقدمه‌ای بر Data Lakehouse
  • 49. پیاده‌سازی Data Lakehouse با Spark
  • 50. مدیریت فراداده (Metadata Management)
  • 51. کاتالوگ داده (Data Catalog)
  • 52. حاکمیت داده (Data Governance)
  • 53. امنیت داده‌ها در اکوسیستم کلان‌داده
  • 54. مقررات حفظ حریم خصوصی داده‌ها (مانند GDPR/CCPA – با رویکرد داخلی)
  • 55. مقدمه‌ای بر DevOps برای مهندسی داده
  • 56. CI/CD برای pipelines داده
  • 57. اتوماسیون تست در مهندسی داده
  • 58. مانیتورینگ و هشداردهی در pipelines داده
  • 59. مدیریت پیکربندی در محیط کلان‌داده
  • 60. مقدمه‌ای بر Data Observability
  • 61. اصول طراحی مقیاس‌پذیر در Spark
  • 62. بهینه‌سازی حافظه و دیسک در Spark
  • 63. مدیریت منابع در Spark (YARN/Kubernetes)
  • 64. تکنیک‌های Partitioning در Spark
  • 65. Caching و Persistence در Spark
  • 66. Broadcast Variables و Accumulators
  • 67. کدنویسی کارآمد در Spark (Scala/Python)
  • 68. استفاده از UDFها با احتیاط
  • 69. بهینه‌سازی Join Operations
  • 70. استفاده از Kryo Serializer
  • 71. مدیریت کتابخانه‌های خارجی در Spark
  • 72. استراتژی‌های استقرار Spark
  • 73. Spark در محیط‌های ابری (AWS, Azure, GCP – با رویکرد داخلی)
  • 74. ملاحظات مربوط به هزینه‌ها در Spark
  • 75. مقدمه‌ای بر Data Mesh
  • 76. اصول Data Mesh و پیاده‌سازی آن
  • 77. تیم‌های داده‌ای در مدل Data Mesh
  • 78. پلتفرم‌های داده‌ای در مدل Data Mesh
  • 79. امنیت و حاکمیت در Data Mesh
  • 80. ملاحظات اخلاقی در مهندسی داده
  • 81. مسئولیت‌پذیری در استفاده از داده
  • 82. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و داده
  • 83. نقش مهندسی داده در هوش مصنوعی
  • 84. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و داده
  • 85. ملاحظات مربوط به داده‌های حجیم در یادگیری عمیق
  • 86. برنامه‌ریزی برای پروژه‌های مهندسی داده
  • 87. مدیریت ریسک در پروژه‌های داده
  • 88. مستندسازی در مهندسی داده
  • 89. یادگیری مداوم و به‌روزرسانی دانش
  • 90. آینده مهندسی داده با Spark
  • 91. آخرین روندها در اکوسیستم Spark
  • 92. نکات پیشرفته برای 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب Data Engineering Best Practices with Spark”

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

پیمایش به بالا