سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی و کاربردهای اکوسیستم هادوپ برای تحلیل داده‌های بزرگ

کتاب مبانی و کاربردهای اکوسیستم هادوپ برای تحلیل داده‌های بزرگ

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 مبانی و کاربردهای اکوسیستم هادوپ برای تحلیل داده‌های بزرگ

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم کامپیوتر

موضوع میانی: پردازش داده‌های کلان و سیستم‌های توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی پردازش داده‌های کلان
  • 2. معرفی اکوسیستم هادوپ
  • 3. تاریخچه و تکامل هادوپ
  • 4. معماری هادوپ: HDFS
  • 5. طراحی HDFS: بلاک‌ها و کپی‌های داده
  • 6. مدیریت داده در HDFS
  • 7. دستورات پایه HDFS
  • 8. مقدمه‌ای بر MapReduce
  • 9. چرخه حیات MapReduce
  • 10. فاز Map در MapReduce
  • 11. فاز Reduce در MapReduce
  • 12. نمونه‌های ساده MapReduce
  • 13. ورودی و خروجی MapReduce
  • 14. تنظیمات MapReduce
  • 15. کار با پارتیشن‌کننده‌ها
  • 16. تنظیم‌کننده‌ها در MapReduce
  • 17. توابع ترکیبی (Combiner)
  • 18. مدیریت وضعیت در MapReduce
  • 19. Hadoop YARN: مدیریت منابع
  • 20. معماری YARN
  • 21. مدیریت برنامه‌های کاربردی در YARN
  • 22. زمان‌بند در YARN
  • 23. نمونه‌های کاربردی YARN
  • 24. نصب و پیکربندی هادوپ (تک گره)
  • 25. نصب و پیکربندی هادوپ (چند گره)
  • 26. ابزارهای مدیریتی هادوپ
  • 27. مانیتورینگ هادوپ
  • 28. امنیت در هادوپ
  • 29. مقدمه‌ای بر Spark
  • 30. معماری Spark
  • 31. RDDs در Spark
  • 32. عملیات تبدیل و اکشن در Spark
  • 33. Spark SQL
  • 34. Spark Streaming
  • 35. Machine Learning با MLlib
  • 36. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 37. مقدمه‌ای بر Hive
  • 38. معماری Hive
  • 39. عملیات پایه HiveQL
  • 40. ساخت جداول در Hive
  • 41. بارگذاری داده در Hive
  • 42. کوئری زدن در Hive
  • 43. انواع داده در Hive
  • 44. پارتیشن‌بندی جداول در Hive
  • 45. شاخص‌گذاری در Hive
  • 46. بهینه‌سازی کوئری‌های Hive
  • 47. مقدمه‌ای بر Pig
  • 48. معماری Pig
  • 49. زبان Pig Latin
  • 50. عملیات پایه Pig Latin
  • 51. برنامه‌های کاربردی Pig
  • 52. مقدمه‌ای بر HBase
  • 53. معماری HBase
  • 54. عملیات پایه HBase
  • 55. مدل داده HBase
  • 56. کاربرد HBase در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 57. مقدمه‌ای بر ZooKeeper
  • 58. معماری ZooKeeper
  • 59. کاربرد ZooKeeper در هادوپ
  • 60. مقدمه‌ای بر Flume
  • 61. معماری Flume
  • 62. کاربرد Flume در جمع‌آوری داده
  • 63. مقدمه‌ای بر Sqoop
  • 64. معماری Sqoop
  • 65. کاربرد Sqoop در انتقال داده
  • 66. پردازش داده‌های جریانی
  • 67. مفاهیم داده‌های جریانی
  • 68. معرفی Kafka
  • 69. معماری Kafka
  • 70. کاربرد Kafka در هادوپ
  • 71. مقدمه‌ای بر NoSQL
  • 72. انواع پایگاه داده‌های NoSQL
  • 73. کاربرد پایگاه داده‌های NoSQL در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 74. مقایسه پایگاه داده‌های رابطه‌ای و NoSQL
  • 75. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 76. الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 77. الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 78. قوانین انجمنی
  • 79. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 80. ارزیابی مدل‌ها
  • 81. کاربرد داده‌کاوی در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 82. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 83. یادگیری با نظارت
  • 84. یادگیری بدون نظارت
  • 85. یادگیری تقویتی
  • 86. شبکه‌های عصبی
  • 87. یادگیری عمیق
  • 88. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 89. مباحث پیشرفته در هادوپ
  • 90. بهینه‌سازی عملکرد هادوپ
  • 91. مدیریت خطا و بازیابی در هادوپ
  • 92. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی هادوپ
  • 93. آینده پردازش داده‌های کلان
  • 94. نمونه‌های واقعی تحلیل داده‌های بزرگ
  • 95. پروژه‌های عملی در اکوسیستم هادوپ
  • 96. اخلاق در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 97. حریم خصوصی داده‌ها
  • 98. امنیت داده‌ها در اکوسیستم هادوپ
  • 99. تجسم داده‌ها
  • 100. ابزارهای تجسم داده‌ها

📚 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.