سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ساخت اپلیکیشن‌های داده مدرن با دیتابریکس لیک‌هوس

کتاب ساخت اپلیکیشن‌های داده مدرن با دیتابریکس لیک‌هوس

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 ساخت اپلیکیشن‌های داده مدرن با دیتابریکس لیک‌هوس

موضوع کلی: مهندسی داده و پلتفرم‌های ابری

موضوع میانی: پلتفرم‌های داده یکپارچه

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده و اهمیت آن
  • 2. مفاهیم کلیدی در مهندسی داده
  • 3. معرفی پلتفرم‌های ابری برای داده
  • 4. مزایای استفاده از ابر در مدیریت داده
  • 5. آشنایی با معماری لیک‌هوس
  • 6. اصول طراحی پلتفرم‌های داده یکپارچه
  • 7. مراحل چرخه عمر داده
  • 8. جمع‌آوری داده از منابع متنوع
  • 9. ذخیره‌سازی داده در محیط ابری
  • 10. انواع فرمت‌های داده و کاربرد آن‌ها
  • 11. مفاهیم پردازش داده دسته‌ای (Batch Processing)
  • 12. مفاهیم پردازش داده جریانی (Streaming Processing)
  • 13. معرفی دیتابریکس
  • 14. معماری دیتابریکس لیک‌هوس
  • 15. کار با نوت‌بوک‌های دیتابریکس
  • 16. زبان‌های برنامه‌نویسی در دیتابریکس (Python, SQL, Scala)
  • 17. مقدمه‌ای بر Apache Spark
  • 18. مفاهیم Spark SQL
  • 19. کار با DataFrame ها در Spark
  • 20. بهینه‌سازی کوئری‌ها در Spark
  • 21. مدیریت داده در لیک‌هوس
  • 22. لایه‌های ذخیره‌سازی در لیک‌هوس (Bronze, Silver, Gold)
  • 23. مهاجرت داده به لایه Bronze
  • 24. پاکسازی و اعتبارسنجی داده در لایه Silver
  • 25. تبدیل و تجمیع داده در لایه Gold
  • 26. کار با جداول Delta Lake
  • 27. قابلیت‌های ACID در Delta Lake
  • 28. مدیریت نسخه‌بندی (Time Travel) در Delta Lake
  • 29. بهینه‌سازی جداول Delta
  • 30. استفاده از Unity Catalog برای مدیریت داده
  • 31. مدیریت دسترسی به داده‌ها در Unity Catalog
  • 32. حاکمیت داده و امنیت در دیتابریکس
  • 33. مقدمه‌ای بر ساخت اپلیکیشن‌های داده
  • 34. طراحی اپلیکیشن‌های داده مبتنی بر لیک‌هوس
  • 35. توسعه اپلیکیشن‌های تحلیل داده
  • 36. ساخت داشبوردهای تعاملی
  • 37. استفاده از ابزارهای BI با دیتابریکس
  • 38. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در دیتابریکس
  • 39. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 40. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 41. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
  • 42. کار با MLflow در دیتابریکس
  • 43. ساخت اپلیکیشن‌های داده جریانی
  • 44. پردازش رویدادها در زمان واقعی
  • 45. ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌های جریانی
  • 46. معرفی Kafka و ادغام آن با دیتابریکس
  • 47. استفاده از Structured Streaming در دیتابریکس
  • 48. ساخت اپلیکیشن‌های داده برای هوش تجاری
  • 49. طراحی انبار داده (Data Warehouse) در لیک‌هوس
  • 50. بهینه‌سازی عملکرد انبار داده
  • 51. مدل‌سازی داده برای BI
  • 52. استفاده از SQL Analytics برای تحلیل داده
  • 53. مقدمه‌ای بر Data Mesh
  • 54. اصول طراحی Data Mesh
  • 55. پیاده‌سازی Data Mesh با دیتابریکس
  • 56. مدیریت داده‌ها به عنوان محصول
  • 57. استفاده از API ها برای دسترسی به داده
  • 58. اتصال به منابع داده خارجی
  • 59. امنیت در پلتفرم‌های ابری
  • 60. مدیریت هزینه‌ها در ابر
  • 61. بهینه‌سازی منابع محاسباتی
  • 62. پایش و مانیتورینگ پلتفرم داده
  • 63. مستندسازی پلتفرم داده
  • 64. مقدمه‌ای بر DevOps برای داده
  • 65. پیاده‌سازی CI/CD برای پایپ‌لاین‌های داده
  • 66. خودکارسازی فرآیندهای داده
  • 67. مدیریت خطا و بازیابی
  • 68. طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
  • 69. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 70. تکنیک‌های پیشرفته داده‌کاوی
  • 71. تحلیل داده‌های بزرگ
  • 72. کاربرد داده در تصمیم‌گیری‌های سازمانی
  • 73. اخلاق در مهندسی داده
  • 74. حریم خصوصی داده‌ها
  • 75. قوانین و مقررات حفاظت از داده
  • 76. استفاده مسئولانه از داده
  • 77. مقدمه‌ای بر اقتصاد داده
  • 78. مدل‌های کسب‌وکار مبتنی بر داده
  • 79. فرصت‌های شغلی در مهندسی داده
  • 80. آینده مهندسی داده و پلتفرم‌های ابری
  • 81. مروری بر معماری‌های مدرن داده
  • 82. استفاده از هوش مصنوعی در مهندسی داده
  • 83. تکنیک‌های پیشرفته پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 84. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 85. کاربرد داده در صنعت سلامت
  • 86. کاربرد داده در صنعت مالی
  • 87. کاربرد داده در صنعت خرده‌فروشی
  • 88. کاربرد داده در صنعت تولید
  • 89. برنامه‌ریزی برای استقرار پلتفرم داده
  • 90. ارزیابی و انتخاب ابزارهای مناسب
  • 91. تست و اعتبارسنجی پلتفرم داده
  • 92. مدیریت تغییرات در پلتفرم داده
  • 93. فرهنگ داده در سازمان
  • 94. آموزش و توانمندسازی تیم داده
  • 95. نقش رهبری در موفقیت پلتفرم داده
  • 96. ارزیابی بازگشت سرمایه (ROI) در پلتفرم داده
  • 97. چالش‌های پیاده‌سازی پلتفرم داده
  • 98. درس‌های آموخته از پروژه‌های داده
  • 99. برنامه‌ریزی برای آینده پلتفرم داده
  • 100. نکات کلیدی برای موفقیت در مهندسی 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.