سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای جامع بر دنیای کلان داده: مفاهیم، ابزارها و فرصت‌ها

کتاب مقدمه‌ای جامع بر دنیای کلان داده: مفاهیم، ابزارها و فرصت‌ها

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 مقدمه‌ای جامع بر دنیای کلان داده: مفاهیم، ابزارها و فرصت‌ها

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل اطلاعات

موضوع میانی: مبانی و کاربردهای کلان داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر کلان داده: تعریف و اهمیت
  • 2. تاریخچه کلان داده
  • 3. ویژگی‌های کلان داده: حجم، تنوع، سرعت
  • 4. کاربردهای کلان داده در صنایع مختلف
  • 5. چالش‌های پیاده‌سازی کلان داده
  • 6. معماری کلان داده: اجزا و مفاهیم
  • 7. ذخیره‌سازی کلان داده: پایگاه‌های داده رابطه‌ای و NoSQL
  • 8. مدل‌سازی داده در کلان داده
  • 9. انواع داده: ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته، بدون ساختار
  • 10. جمع‌آوری داده: منابع و روش‌ها
  • 11. پاکسازی و پیش‌پردازش داده
  • 12. تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 13. تجسم داده: نمودارها و داشبوردها
  • 14. مبانی آمار و احتمال در تحلیل داده
  • 15. یادگیری ماشین: مفاهیم پایه
  • 16. یادگیری نظارت‌شده
  • 17. یادگیری نظارت‌نشده
  • 18. یادگیری تقویتی
  • 19. الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 20. الگوریتم‌های رگرسیون
  • 21. خوشه‌بندی
  • 22. کاهش ابعاد
  • 23. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 24. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 25. کاربرد NLP در تحلیل متن
  • 26. مفاهیم یادگیری عمیق برای NLP
  • 27. مدل‌های زبانی
  • 28. استخراج اطلاعات از متن
  • 29. تحلیل احساسات
  • 30. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 31. مقدمه‌ای بر کلان داده در کسب‌وکار
  • 32. استراتژی کلان داده برای سازمان‌ها
  • 33. نقش کلان داده در تصمیم‌گیری مدیریتی
  • 34. مدیریت ریسک در پروژه‌های کلان داده
  • 35. امنیت داده و حریم خصوصی
  • 36. استانداردهای امنیت داده
  • 37. انطباق با مقررات حفاظت از داده
  • 38. اخلاق در استفاده از کلان داده
  • 39. مسئولیت‌پذیری در تحلیل داده
  • 40. تأثیر کلان داده بر مشاغل
  • 41. مهارت‌های مورد نیاز در حوزه کلان داده
  • 42. ابزارهای کلان داده: اکوسیستم هادوپ
  • 43. HDFS: سیستم فایل توزیع‌شده هادوپ
  • 44. MapReduce: مدل برنامه‌نویسی توزیع‌شده
  • 45. Apache Spark: پردازش سریع کلان داده
  • 46. Spark SQL و Spark Streaming
  • 47. Apache Kafka: پلتفرم جریان رویداد
  • 48. Apache Hive: انبار داده برای هادوپ
  • 49. Apache Pig: زبان برنامه‌نویسی سطح بالا
  • 50. ابزارهای NoSQL: MongoDB
  • 51. ابزارهای NoSQL: Cassandra
  • 52. ابزارهای NoSQL: Redis
  • 53. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی (AI)
  • 54. کاربرد AI در تحلیل کلان داده
  • 55. یادگیری عمیق برای بینایی ماشین
  • 56. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 57. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 58. پردازش تصویر با استفاده از کلان داده
  • 59. تحلیل داده‌های مکانی و جغرافیایی
  • 60. کاربرد کلان داده در بهداشت و درمان
  • 61. مدیریت سلامت با استفاده از کلان داده
  • 62. تحلیل داده‌های مالی و اقتصادی
  • 63. کاربرد کلان داده در بازاریابی
  • 64. شخصی‌سازی تجربه مشتری
  • 65. تحلیل رفتار مشتری
  • 66. کلان داده در بخش دولتی
  • 67. بهینه‌سازی خدمات عمومی با کلان داده
  • 68. کلان داده در صنعت تولید
  • 69. پیش‌بینی نگهداری و تعمیرات
  • 70. کلان داده در حمل‌ونقل
  • 71. بهینه‌سازی لجستیک
  • 72. کلان داده در انرژی
  • 73. مدیریت مصرف انرژی
  • 74. کلان داده در کشاورزی
  • 75. کشاورزی دقیق
  • 76. آینده کلان داده و روندهای نوظهور
  • 77. یادگیری ماشین قابل تفسیر (XAI)
  • 78. کلان داده و بلاکچین
  • 79. کلان داده و اینترنت اشیاء (IoT)
  • 80. تحلیل داده‌های IoT
  • 81. مقیاس‌پذیری در سیستم‌های کلان داده
  • 82. بهینه‌سازی عملکرد ابزارهای کلان داده
  • 83. مقدمه‌ای بر مهندسی داده
  • 84. نقش مهندس داده در چرخه حیات داده
  • 85. ساخت پایپ‌لاین‌های داده
  • 86. مدیریت داده‌های بزرگ
  • 87. کیفیت داده در مقیاس کلان
  • 88. معماری‌های مدرن کلان داده
  • 89. مفاهیم Data Lake و Data Warehouse
  • 90. ترکیب Data Lake و Data Warehouse
  • 91. پلتفرم‌های ابری برای کلان داده
  • 92. AWS برای کلان داده
  • 93. Azure برای کلان داده
  • 94. GCP برای کلان داده
  • 95. مطالعه موردی: پیاده‌سازی موفق کلان داده
  • 96. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های کلان داده
  • 97. آینده شغلی در حوزه کلان داده
  • 98. توسعه مهارت‌های لازم برای آینده
  • 99. نکات تکمیلی و منابع بیشتر

📚 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.