سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Deep Dive into Apache Spark

کتاب Deep Dive into Apache Spark

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 Deep Dive into Apache Spark

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Apache Spark

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. آشنایی با مفاهیم کلان داده و پردازش توزیع‌شده
  • 2. مقدمه‌ای بر آپاچی اسپارک و معماری آن
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط اسپارک
  • 4. مفاهیم پایه در اسپارک: RDD ها
  • 5. عملیات تبدیل بر روی RDD ها
  • 6. عملیات فراخوانی بر روی RDD ها
  • 7. کار با انواع داده‌های مختلف در RDD ها
  • 8. بهینه‌سازی عملکرد RDD ها
  • 9. مقدمه‌ای بر ساختارهای داده‌ای اسپارک: DataFrame ها
  • 10. ایجاد و کار با DataFrame ها
  • 11. عملیات بر روی DataFrame ها
  • 12. توابع و عملیات سفارشی در DataFrame ها
  • 13. بهینه‌سازی عملکرد DataFrame ها
  • 14. مقدمه‌ای بر ساختارهای داده‌ای اسپارک: DataSet ها
  • 15. ایجاد و کار با DataSet ها
  • 16. تفاوت‌های کلیدی بین RDD، DataFrame و DataSet
  • 17. کار با Spark SQL
  • 18. نوشتن کوئری‌های SQL در اسپارک
  • 19. اتصال اسپارک به منابع داده خارجی
  • 20. کار با JSON و Parquet در اسپارک
  • 21. پردازش داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
  • 22. مقدمه‌ای بر Spark Streaming
  • 23. پردازش داده‌های جریانی در زمان واقعی
  • 24. پیکربندی و مدیریت Spark Streaming
  • 25. کار با پنجره‌های زمانی در Spark Streaming
  • 26. مدیریت وضعیت در Spark Streaming
  • 27. اتصال Spark Streaming به منابع داده جریانی
  • 28. مقدمه‌ای بر Spark MLlib
  • 29. الگوریتم‌های یادگیری ماشین در Spark MLlib
  • 30. پیش‌پردازش داده‌ها در Spark MLlib
  • 31. ارزیابی مدل‌ها در Spark MLlib
  • 32. مدیریت Pipeline در Spark MLlib
  • 33. کار با ویژگی‌های گسسته و پیوسته
  • 34. تکنیک‌های مهندسی ویژگی در Spark MLlib
  • 35. مدل‌های دسته‌بندی در Spark MLlib
  • 36. مدل‌های رگرسیون در Spark MLlib
  • 37. مدل‌های خوشه‌بندی در Spark MLlib
  • 38. سیستم‌های توصیه‌گر در Spark MLlib
  • 39. پردازش زبان طبیعی با Spark MLlib
  • 40. کار با گراف‌ها در Spark GraphX
  • 41. عملیات پایه بر روی گراف‌ها در GraphX
  • 42. الگوریتم‌های گراف در GraphX
  • 43. پیاده‌سازی الگوریتم‌های گراف سفارشی
  • 44. کار با داده‌های مکانی در اسپارک
  • 45. مقدمه‌ای بر Spark Performance Tuning
  • 46. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه در اسپارک
  • 47. مدیریت منابع در اسپارک
  • 48. بهینه‌سازی اجرای کوئری‌ها
  • 49. استفاده از Caching و Persistence
  • 50. مدیریت Shuffle در اسپارک
  • 51. مانیتورینگ و دیباگ کردن برنامه‌های اسپارک
  • 52. کار با Spark UI
  • 53. مدیریت خطا در اسپارک
  • 54. استفاده از Spark History Server
  • 55. مقدمه‌ای بر Spark Architecture
  • 56. Driver و Executor ها در اسپارک
  • 57. مدیریت Cluster با Spark Standalone
  • 58. مدیریت Cluster با Apache Mesos
  • 59. مدیریت Cluster با Hadoop YARN
  • 60. استفاده از Kubernetes با اسپارک
  • 61. ارتباط بین اجزای اسپارک
  • 62. مدیریت وظایف (Tasks) و مراحل (Stages)
  • 63. برنامه‌ریزی اجرای وظایف (Task Scheduling)
  • 64. مدیریت داده‌های موقت (Intermediate Data)
  • 65. بهینه‌سازی I/O در اسپارک
  • 66. مقدمه‌ای بر اکوسیستم کلان داده
  • 67. ادغام اسپارک با Hadoop HDFS
  • 68. ادغام اسپارک با Apache Kafka
  • 69. ادغام اسپارک با Apache Cassandra
  • 70. ادغام اسپارک با پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 71. امنیت در اسپارک
  • 72. مدیریت دسترسی در اسپارک
  • 73. ملاحظات حقوقی و شرعی در پردازش داده‌ها
  • 74. حفظ حریم خصوصی داده‌ها طبق قوانین ایران
  • 75. استفاده از داده‌ها در چارچوب مقررات ملی
  • 76. اصول اخلاقی در تحلیل داده‌ها
  • 77. ملاحظات فرهنگی در تحلیل داده‌ها
  • 78. کاربرد اسپارک در صنعت بانکداری اسلامی
  • 79. کاربرد اسپارک در مدیریت سرمایه‌گذاری اسلامی
  • 80. کاربرد اسپارک در تحلیل ریسک مالی اسلامی
  • 81. کاربرد اسپارک در بهینه‌سازی زنجیره تأمین اسلامی
  • 82. کاربرد اسپارک در تحلیل داده‌های سلامت
  • 83. کاربرد اسپارک در تحلیل داده‌های آموزشی
  • 84. کاربرد اسپارک در مدیریت شهری
  • 85. کاربرد اسپارک در تحقیقات علمی
  • 86. مقدمه‌ای بر چالش‌های داده‌ای در ایران
  • 87. فرصت‌های پردازش داده در ایران
  • 88. آینده پردازش داده‌های کلان در ایران
  • 89. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در اسپارک

📚 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.