کتاب تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) با MongoDB Aggregation
, ,

کتاب تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) با MongoDB Aggregation

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000048838 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , ,

📚 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 تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) با MongoDB Aggregation

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: مانگودی‌بی (MongoDB)

🎓 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 پایگاه داده‌های NoSQL و MongoDB
  • 2. نصب و پیکربندی MongoDB
  • 3. مفاهیم کلیدی MongoDB: اسناد، مجموعه‌ها، پایگاه‌های داده
  • 4. مبانی زبان پرس‌وجوی MongoDB
  • 5. عملیات CRUD پایه در MongoDB
  • 6. شاخص‌گذاری (Indexing) در MongoDB برای بهبود عملکرد
  • 7. مبانی Aggregation Pipeline در MongoDB
  • 8. مراحل اولیه Aggregation: $match و $project
  • 9. فیلتر کردن داده‌ها با $match در Aggregation
  • 10. شکل‌دهی مجدد اسناد با $project در Aggregation
  • 11. تغییر نام فیلدها و حذف فیلدهای غیرضروری با $project
  • 12. استفاده از $redact برای کنترل دسترسی به داده‌ها
  • 13. عملیات گروه بندی داده‌ها با $group
  • 14. محاسبه مقادیر تجمعی در $group (sum, avg, count)
  • 15. یافتن مقادیر حداقل و حداکثر با $group
  • 16. دسته‌بندی داده‌ها بر اساس چندین فیلد با $group
  • 17. انجام عملیات بر روی زیرمجموعه‌ای از فیلدها در $group
  • 18. استفاده از $unwind برای تبدیل آرایه‌ها به اسناد مجزا
  • 19. پردازش اسناد ایجاد شده توسط $unwind
  • 20. ترکیب اسناد با $lookup (مشابه JOIN)
  • 21. انجام عملیات $lookup بر روی مجموعه‌های داخلی
  • 22. مدیریت داده‌های تودرتو (Nested Data) در Aggregation
  • 23. استفاده از $addFields برای افزودن فیلدهای جدید
  • 24. محاسبات ریاضی در $addFields
  • 25. استفاده از $set به جای $addFields
  • 26. عملیات شرطی در Aggregation با $cond
  • 27. استفاده از $ifNull برای مدیریت مقادیر نال
  • 28. عملیات رشته‌ای در Aggregation
  • 29. استفاده از $concat و $substr
  • 30. عملیات تاریخ و زمان در Aggregation
  • 31. استفاده از $dateToString و $year
  • 32. عملیات عددی در Aggregation
  • 33. استفاده از $multiply و $divide
  • 34. مرتب‌سازی نتایج Aggregation با $sort
  • 35. مدیریت تعداد نتایج با $limit و $skip
  • 36. استفاده از $facet برای اجرای چندین Aggregation Pipeline به طور موازی
  • 37. پردازش نتایج $facet
  • 38. استفاده از $graphLookup برای پیمایش گراف‌ها
  • 39. مدل‌سازی داده‌ها برای Aggregationهای پیچیده
  • 40. بهینه‌سازی Aggregation Pipeline
  • 41. عیب‌یابی Aggregation Pipeline
  • 42. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 43. چالش‌های تحلیل داده‌های بزرگ
  • 44. نقش MongoDB در اکوسیستم Big Data
  • 45. مفاهیم MapReduce در MongoDB (به عنوان جایگزین Aggregation در موارد خاص)
  • 46. استفاده از MapReduce برای پردازش موازی
  • 47. مقایسه Aggregation Pipeline و MapReduce
  • 48. کاربرد Aggregation در تحلیل داده‌های مالی (چارچوب بانکی بدون ربا)
  • 49. کاربرد Aggregation در تحلیل داده‌های بازاریابی
  • 50. کاربرد Aggregation در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی (با رعایت حریم خصوصی)
  • 51. کاربرد Aggregation در تحلیل داده‌های علمی (با رعایت چارچوب علمی)
  • 52. کاربرد Aggregation در تحلیل داده‌های مدیریتی
  • 53. کاربرد Aggregation در بهینه‌سازی فرآیندهای سازمانی
  • 54. استفاده از Aggregation برای گزارش‌گیری پویا
  • 55. ایجاد داشبوردهای مدیریتی با MongoDB Aggregation
  • 56. تحلیل روندها با Aggregation
  • 57. پیش‌بینی روندها با استفاده از داده‌های تجمعی Aggregation
  • 58. شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها
  • 59. استفاده از Aggregation برای تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 60. کاربرد Aggregation در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 61. ملاحظات امنیتی در کار با داده‌های بزرگ در MongoDB
  • 62. مدیریت دسترسی و مجوزها در MongoDB
  • 63. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها در MongoDB
  • 64. انتقال داده‌ها به MongoDB
  • 65. استقرار MongoDB در محیط‌های ابری (با رعایت قوانین)
  • 66. نکات پیشرفته در $group: $addToSet, $first, $last
  • 67. استفاده از $bucket و $bucketAuto برای گروه‌بندی خودکار
  • 68. نکات پیشرفته در $lookup: $let, $pipeline
  • 69. استفاده از $project با توابع کمکی (helper functions)
  • 70. استفاده از $expr برای مقایسه‌های پیچیده
  • 71. استفاده از $log, $log10, $ln
  • 72. استفاده از $pow, $sqrt
  • 73. عملیات مقایسه‌ای: $eq, $ne, $gt, $lt, $gte, $lte
  • 74. عملیات منطقی: $and, $or, $not
  • 75. استفاده از $switch برای شرط‌های چندگانه
  • 76. استفاده از $map برای اعمال تابع بر روی عناصر آرایه
  • 77. استفاده از $filter برای فیلتر کردن عناصر آرایه
  • 78. استفاده از $reduce برای تجمیع عناصر آرایه
  • 79. استفاده از $size برای دریافت تعداد عناصر آرایه
  • 80. استفاده از $indexOfArray و $indexOfBytes
  • 81. استفاده از $slice برای استخراج زیرمجموعه‌ای از آرایه
  • 82. استفاده از $arrayElemAt برای دسترسی به یک عنصر خاص
  • 83. استفاده از $concatArrays برای الحاق آرایه‌ها
  • 84. استفاده از $isArray برای بررسی نوع فیلد
  • 85. استفاده از $type برای بررسی نوع داده فیلد
  • 86. کاربرد Aggregation در تحلیل داده‌های آماری
  • 87. مبانی تحلیل آماری در MongoDB
  • 88. شناسایی توزیع داده‌ها با Aggregation
  • 89. محاسبه واریانس و انحراف معیار با Aggregation
  • 90. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با MongoDB (با رویکرد علمی)
  • 91. استفاده از Aggregation برای آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های ML
  • 92. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده‌های بزرگ (با رعایت چارچوب اسلامی)
  • 93. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 94. مسئولیت‌پذیری در استفاده از داده‌ها
  • 95. جمع‌بندی مباحث Aggregation و گام‌های بعدی
  • 96. مسیرهای یادگیری پیشرفته در MongoDB و تحلیل داده

📚 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 تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data) با MongoDB Aggregation”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا