, ,

کتاب Apache Spark: معماری و اصول کلیدی

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 Apache Spark: معماری و اصول کلیدی

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 پردازش داده‌های بزرگ با آپاچی اسپارک
  • 2. آشنایی با اکوسیستم داده‌های بزرگ و نقش اسپارک
  • 3. تاریخچه و تکامل آپاچی اسپارک
  • 4. اهداف و مزایای استفاده از اسپارک
  • 5. معماری اصلی آپاچی اسپارک: درایور و اجزای اجرایی
  • 6. مفهوم Resilient Distributed Datasets (RDD)
  • 7. عملیات تبدیل (Transformations) روی RDDها
  • 8. عملیات اقدام (Actions) روی RDDها
  • 9. ساخت RDD از منابع مختلف
  • 10. ذخیره‌سازی و ماندگاری RDDها
  • 11. انواع پارتیشن‌بندی در RDDها
  • 12. بهینه‌سازی کارایی RDDها
  • 13. مقدمه‌ای بر Spark SQL و DataFrameها
  • 14. ساختار DataFrame و تفاوت آن با RDD
  • 15. ایجاد DataFrame از منابع مختلف
  • 16. عملیات مختلف روی DataFrameها
  • 17. توابع پنجره‌ای (Window Functions) در Spark SQL
  • 18. استفاده از SQL Query در Spark SQL
  • 19. بهینه‌سازی کارایی DataFrameها
  • 20. معرفی Spark Streaming برای پردازش داده‌های جریانی
  • 21. معماری Spark Streaming
  • 22. مفهوم DStreams (Discretized Streams)
  • 23. عملیات روی DStreams
  • 24. مدیریت وضعیت در Spark Streaming
  • 25. استفاده از Spark Streaming با Kafka
  • 26. استفاده از Spark Streaming با Flume
  • 27. استفاده از Spark Streaming با Kinesis
  • 28. پردازش داده‌های جریانی با Structured Streaming
  • 29. مقایسه Spark Streaming و Structured Streaming
  • 30. معرفی MLlib، کتابخانه یادگیری ماشین اسپارک
  • 31. الگوریتم‌های طبقه‌بندی در MLlib
  • 32. الگوریتم‌های رگرسیون در MLlib
  • 33. الگوریتم‌های خوشه‌بندی در MLlib
  • 34. مدل‌های کاهش ابعاد در MLlib
  • 35. سیستم‌های توصیه‌گر در MLlib
  • 36. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 37. تیونینگ هایپرپارامترها در MLlib
  • 38. ساخت خطوط لوله (Pipelines) در MLlib
  • 39. کار با داده‌های متنی و پردازش زبان طبیعی (NLP) در اسپارک
  • 40. کار با داده‌های گراف در اسپارک (GraphX)
  • 41. مقدمه‌ای بر GraphX
  • 42. ساخت گراف در GraphX
  • 43. عملیات اصلی روی گراف در GraphX
  • 44. الگوریتم‌های رایج گراف در GraphX
  • 45. کار با Spark Shell و PySpark
  • 46. اجرای برنامه‌های اسپارک
  • 47. مدیریت منابع در اسپارک (Standalone, YARN, Mesos)
  • 48. تنظیمات پیکربندی اسپارک
  • 49. مانیتورینگ و دیباگینگ برنامه‌های اسپارک
  • 50. بهینه‌سازی کارایی کلی اسپارک
  • 51. استراتژی‌های پارتیشن‌بندی پیشرفته
  • 52. کاهش shuffle در اسپارک
  • 53. استفاده از Caching و Persistence
  • 54. استفاده از Broadcast Variables
  • 55. استفاده از Accumulators
  • 56. مدیریت حافظه در اسپارک
  • 57. تکنیک‌های نمونه‌گیری (Sampling)
  • 58. مقدمه‌ای بر معماری توزیع‌شده اسپارک
  • 59. مراحل اجرای یک Job در اسپارک
  • 60. مفهوم Stage و Task
  • 61. مدیریت Taskها و زمان‌بندی (Scheduling)
  • 62. کار با Spark UI برای تحلیل کارایی
  • 63. مقدمه‌ای بر Spark Connect
  • 64. کار با Spark DataFrame API در زبان‌های مختلف
  • 65. کار با Spark SQL API در زبان‌های مختلف
  • 66. کار با Spark Streaming API در زبان‌های مختلف
  • 67. کار با MLlib API در زبان‌های مختلف
  • 68. کار با GraphX API در زبان‌های مختلف
  • 69. پیکربندی پیشرفته برای YARN
  • 70. پیکربندی پیشرفته برای Mesos
  • 71. پیکربندی پیشرفته برای Kubernetes
  • 72. ملاحظات امنیتی در اکوسیستم اسپارک
  • 73. یکپارچه‌سازی اسپارک با Hadoop HDFS
  • 74. یکپارچه‌سازی اسپارک با Apache Hive
  • 75. یکپارچه‌سازی اسپارک با Apache Kafka
  • 76. یکپارچه‌سازی اسپارک با پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 77. یکپارچه‌سازی اسپارک با پایگاه‌های داده NoSQL
  • 78. استفاده از اسپارک برای تحلیل داده‌های کلان مالی (با رعایت قوانین)
  • 79. استفاده از اسپارک برای تحلیل داده‌های کلان سلامت (با رعایت قوانین)
  • 80. استفاده از اسپارک برای تحلیل داده‌های کلان صنعتی (با رعایت قوانین)
  • 81. استفاده از اسپارک برای تحلیل داده‌های کلان کشاورزی (با رعایت قوانین)
  • 82. مقدمه‌ای بر مبانی شرعی اقتصادی در بانکداری بدون ربا
  • 83. اصول عقود اسلامی در معاملات بانکی
  • 84. کاربرد اسپارک در پیاده‌سازی سیستم‌های بانکی اسلامی
  • 85. تحلیل ریسک اعتباری با اسپارک در چارچوب شرعی
  • 86. امنیت داده‌ها در سیستم‌های مالی با اسپارک (با رعایت قوانین)
  • 87. مدیریت داده‌های حجیم در حوزه خانواده با رویکرد اسلامی
  • 88. کاربرد اسپارک در تحلیل داده‌های فرهنگی و اجتماعی (با رعایت چارچوب)
  • 89. اصول اخلاقی در پردازش داده‌های کلان
  • 90. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در پردازش اسپارک
  • 91. ملاحظات قانونی در پردازش داده‌ها در ایران
  • 92. قوانین مربوط به جرائم رایانه‌ای و امنیت سایبری
  • 93. نقش اسپارک در توسعهٔ زیرساخت‌های داده‌ای کشور
  • 94. مقدمه‌ای بر مبانی فقهی در حوزهٔ علم داده
  • 95. مسئولیت‌پذیری در استفاده از فناوری‌های داده‌محور
  • 96. نمونه‌های کاربردی موفق از اسپارک در ایران (با رعایت چارچوب)
  • 97. تکنیک‌های پیشرفتهٔ بهینه‌سازی 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب Apache Spark: معماری و اصول کلیدی”

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

پیمایش به بالا