سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کار با داده‌های حجیم با Apache Spark

کتاب کار با داده‌های حجیم 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 کار با داده‌های حجیم با Apache Spark

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Apache Spark

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های حجیم
  • 2. آشنایی با اکوسیستم کلان‌داده
  • 3. مبانی Apache Spark
  • 4. معماری Spark: Driver, Executor, Cluster Manager
  • 5. Spark Core: RDD ها
  • 6. عملیات روی RDD ها: Transform و Action
  • 7. نحوه ساخت RDD
  • 8. انواع RDD ها
  • 9. RDD های موازی
  • 10. حافظه کش در RDD ها
  • 11. بهینه‌سازی RDD ها
  • 12. Spark SQL: DataFrames
  • 13. ساختار DataFrame
  • 14. عملیات روی DataFrames
  • 15. نحوه ساخت DataFrames
  • 16. Spark Streaming: پردازش جریانی داده
  • 17. مبانی Spark Streaming
  • 18. نحوه دریافت داده‌های جریانی
  • 19. عملیات روی DStreams
  • 20. مدیریت وضعیت در Spark Streaming
  • 21. Spark MLlib: یادگیری ماشین با Spark
  • 22. مبانی Spark MLlib
  • 23. الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 24. الگوریتم‌های رگرسیون
  • 25. خوشه‌بندی در Spark MLlib
  • 26. کاهش ابعاد
  • 27. ارزیابی مدل‌ها
  • 28. Spark GraphX: پردازش گراف
  • 29. مبانی GraphX
  • 30. ساخت گراف
  • 31. عملیات روی گراف
  • 32. الگوریتم‌های گراف
  • 33. Spark Shell و Notebook ها
  • 34. نصب و پیکربندی Spark
  • 35. اجرای برنامه‌های Spark
  • 36. اشکال‌زدایی برنامه‌های Spark
  • 37. بهینه‌سازی عملکرد Spark
  • 38. Memory Management در Spark
  • 39. Serialization در Spark
  • 40. تنظیم پارامترهای Spark
  • 41. Monitoring Spark Applications
  • 42. Spark UI
  • 43. Logging در Spark
  • 44. امنیت در Spark
  • 45. ذخیره‌سازی داده در Spark
  • 46. HDFS و Spark
  • 47. Amazon S3 و Spark
  • 48. Apache Cassandra و Spark
  • 49. Apache Kafka و Spark
  • 50. پایگاه‌های داده رابطه‌ای و Spark
  • 51. Data Warehousing با Spark
  • 52. Data Lake با Spark
  • 53. ETL با Spark
  • 54. Data Governance و Spark
  • 55. ملاحظات حقوقی و شرعی در داده‌های حجیم
  • 56. انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران در پردازش داده
  • 57. مدیریت داده‌های حساس
  • 58. حریم خصوصی داده‌ها
  • 59. اصول اخلاقی در تحلیل داده
  • 60. کاربرد Spark در امور بانکی و مالی (بدون ربا)
  • 61. کاربرد Spark در مدیریت منابع (با رعایت قوانین)
  • 62. کاربرد Spark در سیستم‌های اطلاعاتی (با رعایت قوانین)
  • 63. کاربرد Spark در هوش تجاری (BI)
  • 64. کاربرد Spark در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 65. کاربرد Spark در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 66. کاربرد Spark در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 67. کاربرد Spark در داده‌های مکانی
  • 68. کاربرد Spark در تحقیقات علمی
  • 69. کاربرد Spark در آموزش
  • 70. کاربرد Spark در سلامت (با رعایت قوانین)
  • 71. کاربرد Spark در کشاورزی
  • 72. کاربرد Spark در حمل و نقل
  • 73. کاربرد Spark در انرژی
  • 74. کاربرد Spark در تولید
  • 75. کاربرد Spark در سازمان‌های دولتی
  • 76. کاربرد Spark در کسب‌وکارهای کوچک و متوسط
  • 77. کاربرد Spark در استارتاپ‌ها
  • 78. تکنیک‌های پیشرفته RDD
  • 79. تکنیک‌های پیشرفته DataFrame
  • 80. تکنیک‌های پیشرفته Spark Streaming
  • 81. تکنیک‌های پیشرفته MLlib
  • 82. تکنیک‌های پیشرفته GraphX
  • 83. آینده Spark و پردازش کلان‌داده
  • 84. مباحث نوین در پردازش داده‌های حجیم
  • 85. مقایسه Spark با سایر فریم‌ورک‌های کلان‌داده
  • 86. چالش‌های پیاده‌سازی Spark
  • 87. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای Spark
  • 88. استقرار Spark در محیط‌های ابری
  • 89. استقرار Spark در محیط‌های داخلی (On-Premise)
  • 90. مدیریت هزینه‌ها در Spark
  • 91. آموزش و توسعه تیم Spark
  • 92. نکات کلیدی برای موفقیت در پروژه‌های Spark
  • 93. جمع‌بندی و گام‌های بعدی

📚 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.