, ,

کتاب تخصصی تحلیل کلان داده با Apache Spark: از مقدماتی تا پیشرفته

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 تخصصی تحلیل کلان داده با Apache Spark: از مقدماتی تا پیشرفته

موضوع کلی: علم داده و تحلیل کلان داده

موضوع میانی: پردازش و تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از ابزارهای پیشرفته

🎓 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. مقدمه ای بر کلان داده و اکوسیستم آن
  • 2. مفاهیم بنیادی Apache Spark
  • 3. نصب و پیکربندی Spark
  • 4. ساختار Spark: RDD ها
  • 5. عملیات اولیه بر روی RDD ها
  • 6. تبدیل ها و اقدامات RDD
  • 7. کار با داده های ساختاریافته در Spark
  • 8. Spark SQL و DataFrame ها
  • 9. عملیات پیشرفته DataFrame
  • 10. توابع پنجره ای در Spark SQL
  • 11. Spark Streaming: پردازش داده های جریانی
  • 12. مفاهیم اصلی Spark Streaming
  • 13. تبدیل ها و اقدامات Streaming
  • 14. مدیریت حالت در Spark Streaming
  • 15. Spark MLlib: یادگیری ماشین با Spark
  • 16. الگوریتم های یادگیری ماشین در MLlib
  • 17. پیش پردازش داده ها در MLlib
  • 18. ارزیابی مدل ها در MLlib
  • 19. مدیریت خوشه Spark (Standalone)
  • 20. نظارت بر اجرای برنامه های Spark
  • 21. بهینه سازی عملکرد Spark
  • 22. تکنیک های Partitioning و Caching
  • 23. ذخیره سازی و بازیابی داده ها با Spark
  • 24. کار با فرمت های داده ای مختلف (Parquet, ORC)
  • 25. Spark GraphX: پردازش گراف
  • 26. مفاهیم پایه GraphX
  • 27. عملیات بر روی گراف ها در GraphX
  • 28. الگوریتم های گراف در GraphX
  • 29. مقدمه ای بر مدیریت داده های حجیم
  • 30. انواع معماری های کلان داده
  • 31. چالش های پردازش کلان داده
  • 32. مقدمه ای بر پردازش توزیع شده
  • 33. مفاهیم MapReduce
  • 34. تفاوت Spark با MapReduce
  • 35. معماری Spark: Driver و Executor
  • 36. نصب Spark در محیط های مختلف (Local, Cluster)
  • 37. پیکربندی منابع در Spark
  • 38. تنظیمات Spark برای عملکرد بهتر
  • 39. کار با Spark Shell
  • 40. مقدمه ای بر DataFrame API
  • 41. ایجاد DataFrame از منابع مختلف
  • 42. فیلتر کردن و انتخاب ستون ها در DataFrame
  • 43. عملیات گروه بندی و تجمیع در DataFrame
  • 44. ترکیب و ادغام DataFrame ها
  • 45. کار با داده های Null و مقادیر گمشده
  • 46. انواع داده در Spark SQL
  • 47. عملیات Join در DataFrame ها
  • 48. استفاده از UDF ها در Spark SQL
  • 49. بهینه سازی کوئری های Spark SQL
  • 50. مقدمه ای بر Spark Streaming
  • 51. معماری Spark Streaming
  • 52. ایجاد Stream ها از منابع مختلف
  • 53. تبدیل های Streaming
  • 54. اقدامات Streaming
  • 55. مدیریت خطا و تحمل پذیری در Streaming
  • 56. کار با Checkpointing در Streaming
  • 57. افزایش مقیاس پذیری Streaming
  • 58. مقدمه ای بر MLlib
  • 59. کتابخانه های MLlib
  • 60. الگوریتم های طبقه بندی
  • 61. الگوریتم های رگرسیون
  • 62. الگوریتم های خوشه بندی
  • 63. سیستم های توصیه گر
  • 64. مدیریت ویژگی ها (Feature Engineering)
  • 65. انتخاب ویژگی ها
  • 66. ارزیابی مدل های یادگیری ماشین
  • 67. کار با Pipeline ها در MLlib
  • 68. مدیریت مدل ها در MLlib
  • 69. مقدمه ای بر GraphX
  • 70. مدل داده ای GraphX
  • 71. ایجاد گراف از RDD
  • 72. تبدیلات گراف
  • 73. اقدامات گراف
  • 74. الگوریتم های اصلی GraphX (PageRank, Connected Components)
  • 75. کار با GraphFrames
  • 76. مقدمه ای بر اکوسیستم Hadoop
  • 77. HDFS و YARN
  • 78. ابزارهای اکوسیستم Hadoop (Hive, Pig)
  • 79. کار با Spark روی YARN
  • 80. Spark با Kubernetes
  • 81. ملاحظات امنیتی در Spark
  • 82. تست و دیباگ برنامه های Spark
  • 83. نظارت و مانیتورینگ برنامه های Spark
  • 84. بهینه سازی حافظه در Spark
  • 85. تنظیمات Garbage Collection
  • 86. استفاده از Broadcast Variables و Accumulators
  • 87. کار با Spark Thrift Server
  • 88. مقدمه ای بر ETL با Spark
  • 89. پیاده سازی Pipeline های ETL با Spark
  • 90. مدیریت خطا در فرآیندهای ETL
  • 91. کار با داده های Time Series در Spark
  • 92. تحلیل داده های مکانی با Spark
  • 93. مقدمه ای بر یادگیری عمیق با Spark
  • 94. Spark و کتابخانه های یادگیری عمیق
  • 95. آینده کلان داده و Spark
  • 96. مطالعات موردی (Case Studies) در کلان داده
  • 97. کار عملی با مجموعه داده های واقعی
  • 98. پیاده سازی یک پروژه تحلیلی کامل با Spark
  • 99. جمع بندی و مرور مفاهیم کلیدی
  • 100. ملاحظات پایانی در تحلیل کلان 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب تخصصی تحلیل کلان داده با Apache Spark: از مقدماتی تا پیشرفته”

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

پیمایش به بالا