, ,

کتاب مقدمه‌ای بر Apache Spark برای دانشمندان داده

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 مقدمه‌ای بر Apache Spark برای دانشمندان داده

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. آشنایی با مفاهیم کلان داده و نیاز به ابزارهای پردازش
  • 2. معرفی Apache Spark و معماری آن
  • 3. نصب و راه‌اندازی Spark (Standalone Mode)
  • 4. ساختار داده‌ای RDD (Resilient Distributed Dataset)
  • 5. عملیات پایه روی RDDها (Transformation & Action)
  • 6. کاربرد RDDها در پردازش داده‌های حجیم
  • 7. مقدمه‌ای بر Spark SQL و DataFrame
  • 8. ایجاد و کار با DataFrameها
  • 9. عملیات روی DataFrameها (Select, Filter, GroupBy)
  • 10. توابع پنجره‌ای (Window Functions) در Spark SQL
  • 11. کاربرد Spark SQL در تحلیل داده‌های ساختاریافته
  • 12. مقدمه‌ای بر Spark Streaming
  • 13. پردازش جریان داده با Spark Streaming
  • 14. تایم‌ویندوها (Windowing) در Spark Streaming
  • 15. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های جریانی
  • 16. کاربرد Spark Streaming در تحلیل بلادرنگ
  • 17. مقدمه‌ای بر Spark MLlib
  • 18. الگوریتم‌های یادگیری ماشین در MLlib
  • 19. پیش‌پردازش داده‌ها در MLlib
  • 20. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 21. کاربرد MLlib در ساخت مدل‌های پیش‌بینی
  • 22. مقدمه‌ای بر GraphX
  • 23. عملیات پایه روی گراف‌ها در GraphX
  • 24. الگوریتم‌های تحلیل گراف در GraphX
  • 25. کاربرد GraphX در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 26. نصب و راه‌اندازی Spark (Cluster Mode)
  • 27. پیکربندی Spark برای محیط کلاستر
  • 28. مدیریت منابع در Spark (YARN/Mesos)
  • 29. مانیتورینگ و دیباگینگ برنامه‌های Spark
  • 30. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های Spark
  • 31. تکنیک‌های Partitioning در Spark
  • 32. Caching و Persistence در Spark
  • 33. استفاده از Broadcast Variables
  • 34. استفاده از Accumulators
  • 35. کاربرد Spark در پردازش داده‌های لاگ
  • 36. تحلیل داده‌های حسگرها با Spark
  • 37. پردازش داده‌های سری زمانی با Spark
  • 38. استفاده از Spark برای ETL (Extract, Transform, Load)
  • 39. مقدمه‌ای بر Apache Kafka
  • 40. یکپارچه‌سازی Spark با Kafka
  • 41. پردازش داده‌های بلادرنگ از Kafka با Spark Streaming
  • 42. مقدمه‌ای بر Apache Cassandra
  • 43. یکپارچه‌سازی Spark با Cassandra
  • 44. کاربرد Spark برای خواندن و نوشتن در Cassandra
  • 45. مقدمه‌ای بر Apache Hive
  • 46. یکپارچه‌سازی Spark با Hive
  • 47. کاربرد Spark برای کوئری زدن Hive
  • 48. مقدمه‌ای بر Apache HBase
  • 49. یکپارچه‌سازی Spark با HBase
  • 50. کاربرد Spark برای خواندن و نوشتن در HBase
  • 51. مقدمه‌ای بر Apache Parquet
  • 52. کاربرد Parquet در ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 53. بهینه‌سازی خواندن و نوشتن Parquet با Spark
  • 54. مقدمه‌ای بر Apache ORC
  • 55. کاربرد ORC در ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 56. بهینه‌سازی خواندن و نوشتن ORC با Spark
  • 57. مقدمه‌ای بر Delta Lake
  • 58. ویژگی‌های Delta Lake
  • 59. یکپارچه‌سازی Spark با Delta Lake
  • 60. کاربرد Delta Lake برای مهندسی داده
  • 61. مقدمه‌ای بر Apache Flink (مقایسه با Spark)
  • 62. کاربردهای Spark در تحلیل داده‌های مالی
  • 63. کاربردهای Spark در تحلیل داده‌های پزشکی
  • 64. کاربرد Spark در پردازش زبان طبیعی
  • 65. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق با Spark
  • 66. کاربرد Spark در ساخت سیستم‌های توصیه‌گر
  • 67. مقدمه‌ای بر معماری داده‌های مدرن
  • 68. نقش Spark در اکوسیستم کلان داده
  • 69. امنیت در Spark
  • 70. حاکمیت داده در Spark
  • 71. مدیریت چرخه عمر داده با Spark
  • 72. مقدمه‌ای بر DataOps و نقش Spark
  • 73. مقدمه‌ای بر MLOps و نقش Spark
  • 74. ملاحظات اخلاقی در کار با داده‌های حجیم
  • 75. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در Spark
  • 76. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
  • 77. چارچوب‌های قانونی پردازش داده در ایران
  • 78. رعایت حدود شرعی در تحلیل داده
  • 79. ملاحظات فقهی در بانکداری بدون ربا با Spark
  • 80. کاربرد Spark در اقتصاد مقاومتی
  • 81. کاربرد Spark در توسعهٔ زیرساخت‌های ملی
  • 82. ملاحظات حقوقی در استفاده از داده‌ها
  • 83. استانداردهای فنی پردازش داده در ایران
  • 84. ملاحظات فرهنگی در تحلیل داده‌های اجتماعی
  • 85. کاربرد Spark در آموزش و پژوهش
  • 86. مقدمه‌ای بر نوآوری‌های داده‌محور در ایران
  • 87. نقش دانشمندان داده در پیشرفت علمی کشور
  • 88. مدیریت ریسک در پروژه‌های داده‌محور
  • 89. بهینه‌سازی هزینه‌ها در پردازش داده‌های حجیم
  • 90. کاربرد Spark در هوشمندسازی سازمانی
  • 91. مقدمه‌ای بر آیندهٔ پردازش داده‌های حجیم
  • 92. توسعهٔ مهارت‌های دانشمند داده در ایران
  • 93. اهمیت داده‌های پاک و استاندارد
  • 94. اصول مهندسی داده با رویکرد اسلامی
  • 95. مقدمه‌ای بر سیستم‌های اطلاعاتی مدیریت
  • 96. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های بازار کار
  • 97. تحلیل روندهای اقتصادی با Spark
  • 98. نقش Spark در مبارزه با فساد اقتصادی
  • 99. ملاحظات شرعی در معاملات رمزارزها (با تأکید بر مقررات)
  • 100. مقدمه‌ای بر مدیریت دانش سازمانی

📚 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 مقدمه‌ای بر Apache Spark برای دانشمندان داده”

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

پیمایش به بالا