, ,

کتاب زمان‌بندی پیشرفته Apache Spark در کوبرنتیز با YuniKorn: راهنمای عملی برای مهندسان داده

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 زمان‌بندی پیشرفته Apache Spark در کوبرنتیز با YuniKorn: راهنمای عملی برای مهندسان داده

موضوع کلی: مدیریت و ارکستراسیون داده‌های بزرگ در محیط‌های ابری

موضوع میانی: بهینه‌سازی زمان‌بندی پردازش‌های داده با استفاده از ابزارهای متن‌باز در کوبرنتیز

🎓 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. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ و معماری‌های ابری
  • 2. مبانی کوبرنتیز برای پردازش داده
  • 3. معرفی Apache Spark برای پردازش داده‌های بزرگ
  • 4. آشنایی با YuniKorn به عنوان زمان‌بند کوبرنتیز
  • 5. نصب و پیکربندی YuniKorn در محیط کوبرنتیز
  • 6. مفاهیم کلیدی زمان‌بندی در YuniKorn
  • 7. سیاست‌های زمان‌بندی در YuniKorn
  • 8. صف‌ها (Queues) و اولویت‌بندی در YuniKorn
  • 9. مدیریت منابع در YuniKorn
  • 10. یکپارچه‌سازی YuniKorn با Apache Spark
  • 11. پیکربندی Spark برای استفاده از YuniKorn
  • 12. اجرای اولین برنامه Spark با YuniKorn
  • 13. زمان‌بندی وظایف Spark با اولویت‌های مختلف
  • 14. مدیریت منابع پویا برای وظایف Spark
  • 15. مانیتورینگ و گزارش‌دهی در YuniKorn
  • 16. تنظیمات پیشرفته YuniKorn برای Spark
  • 17. عیب‌یابی برنامه‌های Spark زمان‌بندی شده توسط YuniKorn
  • 18. بهینه‌سازی عملکرد Spark با YuniKorn
  • 19. مدیریت چندین برنامه Spark همزمان
  • 20. استفاده از YuniKorn در محیط‌های چند مستأجری (Multi-tenancy)
  • 21. امنیت در YuniKorn و Spark
  • 22. ملاحظات عملیاتی YuniKorn
  • 23. مقایسه YuniKorn با سایر زمان‌بندهای Spark
  • 24. مقدمه‌ای بر معماری Cloud-Native
  • 25. اصول طراحی برنامه‌های Cloud-Native
  • 26. میکروسرویس‌ها و مدیریت داده
  • 27. کانتینرسازی با Docker
  • 28. مبانی کوبرنتیز: Pods, Deployments, Services
  • 29. شبکه‌بندی در کوبرنتیز
  • 30. ذخیره‌سازی در کوبرنتیز
  • 31. مدیریت پیکربندی و Secret ها
  • 32. Helm برای مدیریت برنامه‌های کوبرنتیز
  • 33. مقدمه‌ای بر Apache Spark
  • 34. معماری Spark: Driver, Executors, Cluster Manager
  • 35. Spark Core API
  • 36. Spark SQL و DataFrames
  • 37. Spark Streaming
  • 38. Spark MLlib (برای کاربردهای مجاز)
  • 39. ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های حجیم
  • 40. فرمت‌های داده‌ای رایج (Parquet, ORC)
  • 41. مخازن داده (Data Lakes)
  • 42. مخازن داده مدیریت شده
  • 43. اصول مهندسی داده
  • 44. طراحی پایپ‌لاین‌های داده
  • 45. اتوماسیون پایپ‌لاین‌های داده
  • 46. کیفیت داده و اعتبارسنجی
  • 47. نظارت بر پایپ‌لاین‌های داده
  • 48. امنیت در پردازش داده
  • 49. حریم خصوصی داده‌ها
  • 50. قوانین مربوط به داده‌ها و اطلاعات
  • 51. مقدمه‌ای بر مدیریت داده در ابر
  • 52. خدمات مدیریت داده در ابر (AWS, Azure, GCP)
  • 53. مقایسه خدمات مدیریت داده ابری
  • 54. استفاده از خدمات ابری برای Spark
  • 55. استفاده از خدمات ابری برای کوبرنتیز
  • 56. مدیریت هزینه در محیط‌های ابری
  • 57. بهینه‌سازی هزینه پردازش داده
  • 58. استراتژی‌های مهاجرت به ابر
  • 59. چالش‌های مهاجرت داده به ابر
  • 60. معماری‌های داده مدرن
  • 61. داده‌کاوی و تحلیل داده (با رویکرد مجاز)
  • 62. تصویرسازی داده (با رویکرد مجاز)
  • 63. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (با رویکرد مجاز)
  • 64. مبانی یادگیری ماشین در Spark
  • 65. کاربرد MLlib در مسائل مجاز
  • 66. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در ابر
  • 67. مدیریت چرخه عمر مدل‌های ML
  • 68. مقدمه‌ای بر معماری‌های رویداد-محور (Event-Driven)
  • 69. پردازش رویدادهای آنی (Real-time)
  • 70. Kafka به عنوان کارگزار پیام
  • 71. یکپارچه‌سازی Spark Streaming با Kafka
  • 72. مدیریت وضعیت در پردازش جریانی
  • 73. اصول طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
  • 74. الگوهای مقیاس‌پذیری افقی و عمودی
  • 75. مقاومت در برابر خطا (Fault Tolerance)
  • 76. بازیابی از خطا در سیستم‌های توزیع شده
  • 77. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های توزیع شده
  • 78. مقدمه‌ای بر DevOps و MLOps
  • 79. اصول CI/CD برای داده
  • 80. اتوماسیون تست در مهندسی داده
  • 81. مدیریت پیکربندی زیرساخت
  • 82. پایش و هشداردهی در سیستم‌های داده
  • 83. بهینه‌سازی عملکرد کلی سیستم
  • 84. ملاحظات امنیتی در معماری‌های داده
  • 85. مستندسازی فنی سیستم‌های داده
  • 86. راهنمای عملی برای مهندسان داده
  • 87. پروژه‌های عملی با Spark و YuniKorn
  • 88. مطالعات موردی موفق در صنعت (با رویکرد مجاز)
  • 89. آینده پردازش داده در ابر
  • 90. روندهای نوظهور در مدیریت داده
  • 91. جمع‌بندی و نگاه به آینده
  • 92. توسعه ابزارها و پلاگین‌های YuniKorn
  • 93. فرهنگ سازمانی و تیم‌سازی در مهندسی داده
  • 94. مدیریت دانش در پروژه‌های داده
  • 95. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی مهارت‌ها
  • 96. مسئولیت‌پذیری در مهندسی داده
  • 97. اصول اخلاقی در کار با داده
  • 98. استانداردهای بین‌المللی در مهندسی داده
  • 99. مقاومت در برابر تغییرات و نوآوری
  • 100. نقش مهندس داده در سازمان

📚 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 زمان‌بندی پیشرفته Apache Spark در کوبرنتیز با YuniKorn: راهنمای عملی برای مهندسان داده”

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

پیمایش به بالا