سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مهندسی داده با Apache Spark

کتاب مهندسی داده با 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 مهندسی داده با Apache Spark

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Apache Spark

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده و کلان‌داده
  • 2. آشنایی با اکوسیستم Apache Spark
  • 3. نصب و پیکربندی Apache Spark
  • 4. مبانی Spark Core: RDDها
  • 5. عملیات روی RDDها: تبدیل‌ها و اقدامات
  • 6. بهینه‌سازی عملکرد RDDها
  • 7. Spark SQL: مقدمه و ساختار داده
  • 8. کار با DataFrameها
  • 9. عملیات روی DataFrameها
  • 10. توابع و عبارات SQL در Spark
  • 11. Spark Streaming: پردازش داده‌های جریانی
  • 12. مبانی Spark Streaming
  • 13. عملیات روی استریم‌ها
  • 14. مدیریت وضعیت در Spark Streaming
  • 15. Spark MLlib: یادگیری ماشین با Spark
  • 16. مقدمه‌ای بر MLlib
  • 17. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده در MLlib
  • 18. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌نشده در MLlib
  • 19. کار با Pipelineها در MLlib
  • 20. Spark GraphX: پردازش گراف با Spark
  • 21. مبانی GraphX
  • 22. عملیات روی گراف‌ها
  • 23. الگوریتم‌های گراف در GraphX
  • 24. ذخیره‌سازی و بازیابی داده در Spark
  • 25. فرمت‌های داده‌ای رایج (Parquet, ORC)
  • 26. کار با پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 27. کار با NoSQL
  • 28. استقرار Spark
  • 29. مدیریت منابع با YARN
  • 30. استقرار روی Kubernetes
  • 31. Spark در محیط‌های ابری (AWS, Azure, GCP)
  • 32. امنیت در Spark
  • 33. اصول امنیت داده در Spark
  • 34. احراز هویت و مجوزدهی
  • 35. رمزنگاری داده‌ها
  • 36. ملاحظات حقوقی و اخلاقی در مهندسی داده
  • 37. انطباق با قوانین حفاظت از داده
  • 38. حریم خصوصی و ملاحظات شرعی
  • 39. مسئولیت‌پذیری در مهندسی داده
  • 40. مدل‌سازی داده در Spark
  • 41. طراحی طرح‌واره برای DataFrameها
  • 42. مدل‌سازی ابعادی
  • 43. مدل‌سازی رابطه‌ای در Spark
  • 44. پاکسازی و پیش‌پردازش داده
  • 45. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
  • 46. مقداردهی گمشده
  • 47. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده
  • 48. مهندسی ویژگی
  • 49. ایجاد ویژگی‌های جدید
  • 50. انتخاب ویژگی
  • 51. تبدیل ویژگی‌ها
  • 52. پردازش زبان طبیعی با Spark
  • 53. مبانی NLP در Spark
  • 54. توکن‌سازی و حذف کلمات توقف
  • 55. استخراج ویژگی متنی (TF-IDF)
  • 56. تحلیل احساسات با Spark
  • 57. کار با داده‌های مکانی-زمانی
  • 58. مبانی داده‌های مکانی
  • 59. عملیات مکانی در Spark
  • 60. تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 61. سیستم‌های توصیه‌گر با Spark
  • 62. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 63. فیلترینگ مشارکتی
  • 64. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 65. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 66. پردازش تصویر با Spark
  • 67. مبانی پردازش تصویر
  • 68. استفاده از کتابخانه‌های پردازش تصویر
  • 69. کاربردها در مهندسی داده
  • 70. اتوماسیون فرآیندهای داده
  • 71. طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله داده (Data Pipelines)
  • 72. مانیتورینگ و مدیریت خطوط لوله
  • 73. بهبود مستمر خطوط لوله داده
  • 74. مباحث پیشرفته در Spark Core
  • 75. بهینه‌سازی حافظه و دیسک
  • 76. تنظیمات پیشرفته Spark
  • 77. استفاده از UDFها (توابع تعریف‌شده توسط کاربر)
  • 78. مباحث پیشرفته در Spark SQL
  • 79. بهینه‌سازی پرس‌وجو
  • 80. کار با داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
  • 81. پارتیشن‌بندی و کشینگ در Spark SQL
  • 82. مباحث پیشرفته در Spark Streaming
  • 83. پردازش رویداد-محور (Event-Time Processing)
  • 84. مدیریت خطاهای جریانی
  • 85. اتصال به منابع داده خارجی
  • 86. مباحث پیشرفته در Spark MLlib
  • 87. آموزش مدل‌های پیچیده
  • 88. ارزیابی و انتخاب مدل
  • 89. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 90. مباحث پیشرفته در GraphX
  • 91. کاربرد GraphX در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 92. تحلیل جریان اطلاعات
  • 93. شناسایی جوامع در گراف‌ها
  • 94. اکوسیستم داده‌های کلان و Spark
  • 95. نقش Spark در معماری‌های داده مدرن
  • 96. مقایسه Spark با ابزارهای دیگر (Hadoop MapReduce, Flink)
  • 97. روندهای آینده در مهندسی داده و Spark
  • 98. مطالعات موردی از کاربرد Spark در صنایع مختلف
  • 99. کاربرد Spark در حوزه مالی و بانکی (بدون ربا)
  • 100. کاربرد Spark در حوزه سلامت

📚 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.