سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب برنامه‌نویسی شیءگرا برای داده‌های بزرگ (Big Data)

کتاب برنامه‌نویسی شیءگرا برای داده‌های بزرگ (Big Data)

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 برنامه‌نویسی شیءگرا برای داده‌های بزرگ (Big Data)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی شیءگرا
  • 2. مفاهیم پایه‌ای شیءگرایی: کلاس‌ها و اشیاء
  • 3. اصول SOLID در طراحی شیءگرا
  • 4. وراثت و پلی‌مورفیسم در برنامه‌نویسی شیءگرا
  • 5. کپسوله‌سازی و انتزاع در شیءگرایی
  • 6. الگوهای طراحی شیءگرا: کارخانه‌ها (Factories)
  • 7. الگوهای طراحی شیءگرا: ناظر (Observer)
  • 8. الگوهای طراحی شیءگرا: استراتژی (Strategy)
  • 9. الگوهای طراحی شیءگرا: سازنده (Builder)
  • 10. الگوهای طراحی شیءگرا: تک‌نسخه (Singleton)
  • 11. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های بزرگ
  • 12. چالش‌های داده‌های بزرگ: حجم، سرعت، تنوع
  • 13. معماری‌های پردازش داده‌های بزرگ
  • 14. مفاهیم پایه‌ای Apache Hadoop
  • 15. HDFS: سیستم فایل توزیع‌شده
  • 16. MapReduce: مدل برنامه‌نویسی توزیع‌شده
  • 17. Apache Spark: موتور پردازش سریع داده‌ها
  • 18. Spark Core: مفاهیم پایه‌ای
  • 19. Spark SQL: پردازش داده‌های ساختاریافته
  • 20. Spark Streaming: پردازش داده‌های جریانی
  • 21. Spark MLlib: یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 22. Spark GraphX: پردازش گراف توزیع‌شده
  • 23. مقدمه‌ای بر زبان برنامه‌نویسی پایتون برای داده‌ها
  • 24. ساختارهای داده پایتون: لیست‌ها، تاپل‌ها، دیکشنری‌ها
  • 25. کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 26. کتابخانه Pandas برای دستکاری و تحلیل داده‌ها
  • 27. کار با DataFrame در Pandas
  • 28. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها در Pandas
  • 29. تجسم داده‌ها با Matplotlib و Seaborn
  • 30. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 31. SQL: زبان پرس‌وجو ساختاریافته
  • 32. طراحی پایگاه داده رابطه‌ای
  • 33. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
  • 34. انواع پایگاه‌های داده NoSQL: کلید-مقدار، سندگرا
  • 35. Apache Cassandra: پایگاه داده ستون‌گرا توزیع‌شده
  • 36. MongoDB: پایگاه داده سندگرا
  • 37. Redis: حافظه نهان در حافظه و پایگاه داده کلید-مقدار
  • 38. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس‌ها
  • 39. ارتباط بین میکروسرویس‌ها: RESTful API
  • 40. مدیریت وضعیت در معماری میکروسرویس‌ها
  • 41. امنیت در میکروسرویس‌ها
  • 42. مقدمه‌ای بر طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
  • 43. کلاسترینگ و توازن بار (Load Balancing)
  • 44. ذخیره‌سازی توزیع‌شده و افزونه‌پذیر
  • 45. مدل‌های هماهنگ‌سازی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 46. مقدمه‌ای بر معماری رویداد-محور (Event-Driven Architecture)
  • 47. کاربردهای معماری رویداد-محور در داده‌های بزرگ
  • 48. Kafka: پلتفرم استریم توزیع‌شده
  • 49. RabbitMQ: صف پیام توزیع‌شده
  • 50. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 51. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 52. الگوریتم‌های طبقه‌بندی: رگرسیون لجستیک، ماشین بردار پشتیبان
  • 53. الگوریتم‌های خوشه‌بندی: K-Means
  • 54. الگوریتم‌های کاهش ابعاد: PCA
  • 55. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 56. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 57. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای داده‌های تصویری
  • 58. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 59. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 60. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
  • 61. مدل‌های زبانی و جاسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 62. تحلیل احساسات با NLP
  • 63. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 64. انواع سیستم‌های توصیه‌گر: مبتنی بر محتوا، مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
  • 65. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 66. مقدمه‌ای بر امنیت داده‌ها در سیستم‌های بزرگ
  • 67. رمزنگاری داده‌ها: در حالت سکون و در حال انتقال
  • 68. مدیریت دسترسی و احراز هویت
  • 69. ملاحظات قانونی و اخلاقی در پردازش داده‌های بزرگ
  • 70. حریم خصوصی داده‌ها و انطباق با مقررات
  • 71. مقدمه‌ای بر DevOps و Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)
  • 72. ابزارهای CI/CD برای داده‌های بزرگ
  • 73. نظارت و مدیریت عملکرد سیستم‌های داده بزرگ
  • 74. عیب‌یابی و رفع اشکال در سیستم‌های داده بزرگ
  • 75. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های داده بزرگ
  • 76. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری (Cloud Computing)
  • 77. خدمات پردازش داده‌های بزرگ در ابر (AWS, Azure, GCP)
  • 78. استفاده از سرویس‌های ابری برای مقیاس‌پذیری
  • 79. مدیریت هزینه در محیط‌های ابری
  • 80. مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی-زمانی (Spatio-Temporal Data)
  • 81. پردازش و تحلیل داده‌های مکانی-زمانی
  • 82. کاربرد داده‌های مکانی-زمانی در حوزه‌های مختلف
  • 83. مقدمه‌ای بر داده‌های گراف (Graph Data)
  • 84. مدل‌سازی داده‌های گراف
  • 85. تحلیل گراف با استفاده از Spark GraphX
  • 86. کاربردهای داده‌های گراف در شبکه‌های اجتماعی و سیستم‌های توصیه‌گر
  • 87. مقدمه‌ای بر داده‌های سری زمانی (Time Series Data)
  • 88. پیش‌بینی در داده‌های سری زمانی
  • 89. کاربرد داده‌های سری زمانی در تحلیل مالی و پیش‌بینی آب و هوا
  • 90. مقدمه‌ای بر داده‌های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و بدون ساختار
  • 91. استخراج اطلاعات از داده‌های مختلف
  • 92. تکنیک‌های ادغام داده‌ها از منابع گوناگون
  • 93. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی اخلاقی و مسئولانه
  • 94. سوگیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی و راه‌های مقابله
  • 95. شفافیت و توضیح‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 96. مقدمه‌ای بر داده‌های زیستی و پزشکی
  • 97. پردازش و تحلیل داده‌های ژنومیک
  • 98. کاربرد هوش مصنوعی در تشخیص و درمان بیماری‌ها
  • 99. مقدمه‌ای بر داده‌های مالی و اقتصادی
  • 100. تحلیل ریسک و پیش‌بینی بازار

📚 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.