سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پردازش گراف با GraphX در Spark

کتاب پردازش گراف با GraphX در 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 پردازش گراف با GraphX در Spark

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Apache Spark

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش گراف در Spark
  • 2. آشنایی با مفاهیم پایه گراف
  • 3. انواع گراف‌ها و کاربردهای آن‌ها
  • 4. مبانی GraphX در Spark
  • 5. معماری GraphX
  • 6. انواع داده در GraphX (Vertex, Edge, Property)
  • 7. ساخت گراف در GraphX
  • 8. بارگذاری داده‌های گراف از منابع خارجی
  • 9. عملیات پایه‌ای روی گراف‌ها
  • 10. فیلتر کردن راس‌ها و یال‌ها
  • 11. تغییر ویژگی‌های راس‌ها و یال‌ها
  • 12. مرتب‌سازی گراف
  • 13. توابع پرکاربرد GraphX
  • 14. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پردازش گراف
  • 15. الگوریتم PageRank
  • 16. الگوریتم Connected Components
  • 17. الگوریتم Triangle Counting
  • 18. الگوریتم Label Propagation
  • 19. الگوریتم Shortest Path
  • 20. پیاده‌سازی الگوریتم‌های سفارشی
  • 21. استفاده از Pregel API
  • 22. مفاهیم Pregel
  • 23. طراحی الگوریتم‌های Pregel
  • 24. مدیریت وضعیت در Pregel
  • 25. بهینه‌سازی الگوریتم‌های Pregel
  • 26. کاربرد GraphX در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 27. تحلیل میزان نفوذ کاربران
  • 28. شناسایی جوامع و گروه‌ها
  • 29. تشخیص الگوهای ارتباطی
  • 30. پیش‌بینی روابط
  • 31. کاربرد GraphX در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 32. ساخت سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر گراف
  • 33. توصیه محصولات
  • 34. توصیه محتوا
  • 35. شخصی‌سازی توصیه‌ها
  • 36. کاربرد GraphX در تحلیل داده‌های علمی
  • 37. تحلیل شبکه‌های بیولوژیکی
  • 38. تحلیل شبکه‌های استنادی
  • 39. تحلیل شبکه‌های داده‌های جغرافیایی
  • 40. کاربرد GraphX در امنیت سایبری
  • 41. شناسایی حملات و تهدیدات
  • 42. تحلیل مسیرهای حمله
  • 43. مدیریت ریسک امنیتی
  • 44. کاربرد GraphX در تحلیل داده‌های مالی
  • 45. تشخیص تقلب
  • 46. تحلیل ریسک اعتباری
  • 47. مدیریت سرمایه‌گذاری
  • 48. کاربرد GraphX در تحلیل داده‌های ترافیک
  • 49. بهینه‌سازی مسیرها
  • 50. تحلیل الگوهای ترافیکی
  • 51. مدیریت جریان ترافیک
  • 52. کاربرد GraphX در بهینه‌سازی شبکه‌ها
  • 53. بهینه‌سازی شبکه‌های مخابراتی
  • 54. بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع
  • 55. بهینه‌سازی شبکه‌های لجستیک
  • 56. کاربرد GraphX در پردازش زبان طبیعی
  • 57. تحلیل معنایی متن
  • 58. مدل‌سازی روابط بین کلمات
  • 59. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار
  • 60. کاربرد GraphX در بازیابی اطلاعات
  • 61. بهبود نتایج جستجو
  • 62. رتبه‌بندی اسناد
  • 63. شناسایی اطلاعات مرتبط
  • 64. کاربرد GraphX در تحلیل داده‌های مکانی
  • 65. مدل‌سازی روابط مکانی
  • 66. تحلیل الگوهای مکانی
  • 67. مدیریت داده‌های مکانی
  • 68. کاربرد GraphX در داده‌کاوی
  • 69. کشف الگوهای پنهان
  • 70. طبقه‌بندی و خوشه‌بندی داده‌ها
  • 71. پیش‌بینی رفتار کاربران
  • 72. کاربرد GraphX در یادگیری ماشین
  • 73. استخراج ویژگی از گراف‌ها
  • 74. ساخت مدل‌های یادگیری ماشین مبتنی بر گراف
  • 75. یادگیری عمیق بر روی گراف‌ها (GNN)
  • 76. مقدمه‌ای بر GNN
  • 77. انواع معماری‌های GNN
  • 78. کاربرد GNN در مسائل مختلف
  • 79. آموزش و ارزیابی مدل‌های GNN
  • 80. بهینه‌سازی پردازش گراف در Spark
  • 81. تکنیک‌های Partitioning
  • 82. تکنیک‌های Caching
  • 83. تکنیک‌های Serialization
  • 84. مدیریت حافظه در GraphX
  • 85. مقایسه GraphX با سایر فریم‌ورک‌های پردازش گراف
  • 86. Apache Giraph
  • 87. NetworkX
  • 88. Neo4j
  • 89. مزایا و معایب GraphX
  • 90. نکات پیشرفته در GraphX
  • 91. مدیریت گراف‌های بزرگ
  • 92. پردازش گراف‌های پویا
  • 93. استفاده از GraphX در محیط‌های توزیع‌شده
  • 94. ملاحظات امنیتی در پردازش گراف
  • 95. اصول اخلاقی در تحلیل داده‌های گراف
  • 96. پروژه‌های عملی با GraphX
  • 97. ساخت یک سیستم توصیه‌گر ساده
  • 98. تحلیل یک شبکه اجتماعی کوچک
  • 99. تحلیل داده‌های ترافیک شهری
  • 100. آموزش GNN برای طبقه‌بندی گره‌ها

📚 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.