سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Spark برای پردازش داده‌های کلان

کتاب Spark برای پردازش داده‌های کلان

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 Spark برای پردازش داده‌های کلان

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Apache Spark

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. آشنایی با مفاهیم پردازش داده‌های کلان
  • 2. مقدمه‌ای بر Apache Spark
  • 3. نصب و راه‌اندازی Spark
  • 4. معماری Spark: Driver و Executor
  • 5. مفاهیم RDD: Resilient Distributed Datasets
  • 6. ایجاد و عملیات بر روی RDDها
  • 7. تبدیلات و اقدامات RDD
  • 8. عملیات پیشرفته RDD
  • 9. Spark SQL: معرفی و کاربردها
  • 10. ساختار داده‌ای DataFrame
  • 11. ایجاد و دستکاری DataFrameها
  • 12. عملیات پیشرفته DataFrame
  • 13. توابع پنجره‌ای در Spark SQL
  • 14. Spark Streaming: مفاهیم و معماری
  • 15. پردازش داده‌های جریانی با Spark Streaming
  • 16. مفاهیم DStream
  • 17. عملیات بر روی DStreamها
  • 18. Spark MLlib: یادگیری ماشین در Spark
  • 19. الگوریتم‌های طبقه‌بندی در MLlib
  • 20. الگوریتم‌های رگرسیون در MLlib
  • 21. الگوریتم‌های خوشه‌بندی در MLlib
  • 22. مدل‌های کاهش ابعاد
  • 23. تنظیم پارامتر مدل‌ها
  • 24. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 25. Spark GraphX: پردازش گراف در Spark
  • 26. مفاهیم گراف و عملیات پایه
  • 27. الگوریتم‌های رایج گراف
  • 28. کاربرد GraphX در تحلیل شبکه‌ها
  • 29. بهینه‌سازی عملکرد Spark
  • 30. استراتژی‌های پارتیشن‌بندی داده
  • 31. مدیریت حافظه در Spark
  • 32. اشکال‌زدایی و مانیتورینگ برنامه‌های Spark
  • 33. Spark و ذخیره‌سازهای داده
  • 34. کار با HDFS در Spark
  • 35. کار با پایگاه داده‌های رابطه‌ای
  • 36. کار با NoSQL در Spark
  • 37. امنیت در Spark
  • 38. مباحث پیشرفته در Spark
  • 39. Spark و معماری میکروسرویس
  • 40. پیاده‌سازی ETL با Spark
  • 41. تحلیل داده‌های لاگ با Spark
  • 42. پردازش داده‌های مکانی با Spark
  • 43. پردازش زبان طبیعی با Spark
  • 44. کاربرد Spark در حوزه سلامت
  • 45. کاربرد Spark در حوزه مالی
  • 46. کاربرد Spark در حوزه تجارت الکترونیک
  • 47. کاربرد Spark در صنعت نفت و گاز
  • 48. کاربرد Spark در مدیریت شهری
  • 49. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 50. پردازش داده‌های حسگرها با Spark
  • 51. سیستم‌های توصیه‌گر با Spark
  • 52. تحلیل سری‌های زمانی با Spark
  • 53. مدل‌سازی پیش‌بینانه با Spark
  • 54. تکنیک‌های نمونه‌برداری در داده‌های کلان
  • 55. مدیریت داده‌های نامتعادل
  • 56. پیش‌پردازش داده‌های خام
  • 57. پاکسازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 58. تبدیل ویژگی‌ها
  • 59. انتخاب ویژگی
  • 60. ایجاد ویژگی‌های جدید
  • 61. مدیریت داده‌های گمشده
  • 62. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت
  • 63. ارتباط داده‌ها و تحلیل آماری
  • 64. مفاهیم آماری پایه در تحلیل داده
  • 65. آزمون فرض آماری
  • 66. رگرسیون خطی چندگانه
  • 67. تحلیل عاملی
  • 68. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 69. تحلیل تشخیصی
  • 70. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 71. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 72. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 73. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 74. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 75. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر
  • 76. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش متن
  • 77. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 78. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 79. قواعد وابستگی
  • 80. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 81. خوشه‌بندی غیرسلسله‌مراتبی
  • 82. درخت تصمیم
  • 83. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 84. شبکه‌های بیزی
  • 85. یادگیری تقویتی
  • 86. مقدمه‌ای بر مهندسی داده
  • 87. اصول طراحی پایپ‌لاین داده
  • 88. ابزارهای ارکستراسیون پایپ‌لاین
  • 89. مدیریت فراداده
  • 90. کیفیت داده
  • 91. حاکمیت داده
  • 92. معماری‌های داده مدرن
  • 93. داده‌لیک و دیتامارت
  • 94. انباره داده
  • 95. داده‌خانه
  • 96. پلتفرم‌های داده یکپارچه
  • 97. ملاحظات اخلاقی در پردازش داده‌های کلان
  • 98. حریم خصوصی داده‌ها
  • 99. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 100. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی

📚 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.