, ,

کتاب مبانی و کاربردهای اکوسیستم هادوپ برای تحلیل داده‌های بزرگ

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 مبانی و کاربردهای اکوسیستم هادوپ برای تحلیل داده‌های بزرگ

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم کامپیوتر

موضوع میانی: پردازش داده‌های کلان و سیستم‌های توزیع‌شده

🎓 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. 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مبانی و کاربردهای اکوسیستم هادوپ برای تحلیل داده‌های بزرگ”

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

پیمایش به بالا