سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب الگوریتم‌های داده برای مقیاس‌پذیری با Hadoop و Spark

کتاب الگوریتم‌های داده برای مقیاس‌پذیری با Hadoop و Spark

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 الگوریتم‌های داده برای مقیاس‌پذیری با Hadoop و Spark

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: پردازش داده‌های کلان و سیستم‌های توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش کلان داده
  • 2. مبانی سیستم‌های توزیع‌شده
  • 3. معماری Hadoop: HDFS و MapReduce
  • 4. مفاهیم اساسی Spark
  • 5. انتقال داده‌ها در Hadoop
  • 6. کار با فایل‌های بزرگ در HDFS
  • 7. اصول برنامه‌نویسی MapReduce
  • 8. مقدمه‌ای بر Spark Core
  • 9. اجرای برنامه‌های Spark
  • 10. بهینه‌سازی برنامه‌های Spark
  • 11. Spark SQL و DataFrameها
  • 12. کار با داده‌های ساختاریافته در Spark
  • 13. Spark Streaming برای پردازش بلادرنگ
  • 14. مبانی پردازش جریان داده
  • 15. مفاهیم اصلی Kafka
  • 16. تولید و مصرف پیام در Kafka
  • 17. پایداری داده در Kafka
  • 18. Spark با Kafka: ادغام جریان داده
  • 19. کار با داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  • 20. فرمت‌های داده: JSON، Avro، Parquet
  • 21. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های کلان
  • 22. پایگاه‌های داده NoSQL برای داده‌های کلان
  • 23. MongoDB و ذخیره‌سازی سندگرا
  • 24. Cassandra و ذخیره‌سازی ستون‌گرا
  • 25. HBase و ذخیره‌سازی جدولی
  • 26. مدیریت داده‌های کلان
  • 27. کیفیت داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 28. پاکسازی و اعتبارسنجی داده‌ها
  • 29. تبدیل و غنی‌سازی داده‌ها
  • 30. امنیت در سیستم‌های کلان داده
  • 31. احراز هویت و مجوز دسترسی
  • 32. رمزنگاری داده‌ها
  • 33. نظارت و مدیریت سیستم‌های کلان داده
  • 34. ابزارهای مانیتورینگ Hadoop و Spark
  • 35. مدیریت منابع با YARN
  • 36. بهینه‌سازی عملکرد Spark
  • 37. تنظیم پارامترهای Spark
  • 38. استفاده از Spark MLlib برای یادگیری ماشین
  • 39. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در مقیاس کلان
  • 40. الگوریتم‌های طبقه‌بندی در Spark
  • 41. الگوریتم‌های خوشه‌بندی در Spark
  • 42. الگوریتم‌های رگرسیون در Spark
  • 43. پردازش گراف با Spark GraphX
  • 44. مفاهیم پایه گراف
  • 45. الگوریتم‌های گراف در Spark
  • 46. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 47. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 48. تکنیک‌های اکتشاف الگو
  • 49. قوانین وابستگی
  • 50. مقدمه‌ای بر تحلیل زمانی
  • 51. تحلیل سری‌های زمانی
  • 52. پیش‌بینی در سری‌های زمانی
  • 53. کار با داده‌های مکانی-زمانی
  • 54. مقدمه‌ای بر هوش تجاری
  • 55. ساخت داشبوردهای تحلیلی
  • 56. گزارش‌گیری از داده‌های کلان
  • 57. کار با ابزارهای BI
  • 58. مقدمه‌ای بر مفاهیم داده‌محور
  • 59. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
  • 60. استراتژی‌های داده‌محور
  • 61. مدیریت چرخه عمر داده
  • 62. ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 63. پردازش داده‌ها
  • 64. تحلیل داده‌ها
  • 65. ارائه نتایج تحلیل
  • 66. اصول مهندسی نرم‌افزار در سیستم‌های کلان
  • 67. طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
  • 68. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های کلان
  • 69. استقرار سیستم‌های کلان داده
  • 70. مدیریت پیکربندی
  • 71. اتوماسیون استقرار
  • 72. مقدمه‌ای بر DevOps در داده
  • 73. نقش DevOps در پردازش کلان
  • 74. ابزارهای DevOps برای داده
  • 75. فرهنگ DevOps در تیم‌های داده
  • 76. ملاحظات اخلاقی در پردازش کلان داده
  • 77. حریم خصوصی داده‌ها
  • 78. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 79. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های داده
  • 80. آینده پردازش کلان داده
  • 81. روندهای نوظهور در صنعت داده
  • 82. تکنولوژی‌های آینده
  • 83. چالش‌های آینده در پردازش کلان
  • 84. کاربرد پردازش کلان در صنایع مختلف
  • 85. مالی و بانکی
  • 86. بهداشت و درمان
  • 87. خرده‌فروشی و تجارت الکترونیک
  • 88. صنعتی و تولیدی
  • 89. حمل و نقل و لجستیک
  • 90. انرژی و منابع طبیعی
  • 91. پروژه‌های عملی در پردازش کلان داده
  • 92. انتخاب ابزار مناسب
  • 93. طراحی معماری سیستم
  • 94. پیاده‌سازی و تست
  • 95. ارزیابی و بهینه‌سازی
  • 96. مدیریت پروژه در حوزه داده
  • 97. متدولوژی‌های چابک برای پروژه‌های داده
  • 98. برنامه‌ریزی و زمان‌بندی
  • 99. مدیریت ریسک در پروژه‌های داده
  • 100. ارتباطات و ذینفعان در پروژه‌های 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.