سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مهندسی داده با PySpark: مدیریت و پردازش جریان داده‌های هوشمند

کتاب مهندسی داده با PySpark: مدیریت و پردازش جریان داده‌های هوشمند

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 مهندسی داده با PySpark: مدیریت و پردازش جریان داده‌های هوشمند

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده و اهمیت جریان داده
  • 2. آشنایی با مفاهیم کلیدی پردازش جریان داده
  • 3. معرفی Apache Spark و معماری آن
  • 4. نصب و پیکربندی محیط توسعه PySpark
  • 5. مبانی زبان برنامه‌نویسی پایتون برای مهندسی داده
  • 6. ساختار داده‌ها در PySpark: RDDها و DataFrameها
  • 7. عملیات اساسی بر روی DataFrameها
  • 8. مقدمه‌ای بر Spark SQL و کوئری‌نویسی
  • 9. مدیریت داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
  • 10. مفاهیم انبار داده سنتی و مدرن
  • 11. معرفی Delta Lake و مزایای آن
  • 12. نصب و راه‌اندازی Delta Lake
  • 13. عملیات پایه‌ای Delta Lake: ایجاد، خواندن و نوشتن
  • 14. مدیریت نسخه‌بندی داده در Delta Lake
  • 15. تراکنش‌های ACID در Delta Lake
  • 16. بهینه‌سازی عملکرد Delta Lake
  • 17. فشرده‌سازی و پارتیشن‌بندی داده در Delta Lake
  • 18. مقدمه‌ای بر پردازش جریان داده (Stream Processing)
  • 19. معرفی Spark Structured Streaming
  • 20. معماری Spark Structured Streaming
  • 21. ایجاد و اجرای جریان‌های داده ساده
  • 22. تبدیل داده‌ها در جریان‌های داده
  • 23. توابع پنجره‌ای (Window Functions) در Structured Streaming
  • 24. مدیریت وضعیت (State Management) در جریان‌های داده
  • 25. تکنیک‌های ادغام (Aggregation) در جریان‌های داده
  • 26. پردازش داده‌های تجمعی (Incremental Processing)
  • 27. اتصال Structured Streaming به منابع داده مختلف
  • 28. منابع داده متداول برای جریان داده: Kafka
  • 29. پیکربندی Kafka برای Spark Structured Streaming
  • 30. پردازش داده‌های ورودی از Kafka
  • 31. منابع داده متداول برای جریان داده: فایل‌ها
  • 32. پردازش فایل‌های جدید به صورت جریانی
  • 33. منابع داده متداول برای جریان داده: پایگاه‌های داده
  • 34. اتصال به پایگاه‌های داده رابطه‌ای برای جریان داده
  • 35. استفاده از CDC (Change Data Capture) با Structured Streaming
  • 36. نوشتن داده‌های جریانی در Delta Lake
  • 37. بهینه‌سازی نوشتن جریان داده در Delta Lake
  • 38. مدیریت خطا و تحمل‌پذیری در جریان‌های داده
  • 39. مانیتورینگ و اشکال‌زدایی جریان‌های داده
  • 40. مفاهیم پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
  • 41. تفاوت‌های پردازش دسته‌ای و جریانی
  • 42. انتقال از پردازش دسته‌ای به جریانی
  • 43. معرفی مفاهیم انبار داده هوشمند
  • 44. معماری انبار داده مدرن
  • 45. نقش Delta Lake در انبار داده هوشمند
  • 46. مدیریت داده‌های بزرگ در انبار داده
  • 47. استراتژی‌های پاکسازی و اعتبارسنجی داده
  • 48. کیفیت داده و اهمیت آن در تحلیل
  • 49. تکنیک‌های پیشرفته برای بهبود کیفیت داده
  • 50. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌های هوشمند
  • 51. مفاهیم یادگیری ماشین در تحلیل داده
  • 52. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با PySpark
  • 53. استفاده از کتابخانه‌های MLlib در PySpark
  • 54. ادغام مدل‌های یادگیری ماشین با جریان‌های داده
  • 55. پیش‌بینی بلادرنگ با استفاده از مدل‌های ML
  • 56. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) بر روی جریان داده
  • 57. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در جریان داده
  • 58. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems) با Spark
  • 59. معماری سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر جریان داده
  • 60. پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر با Delta Lake
  • 61. امنیت داده در محیط‌های مهندسی داده
  • 62. مدیریت دسترسی به داده‌ها در Delta Lake
  • 63. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و در حال انتقال
  • 64. ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها
  • 65. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
  • 66. انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران در مهندسی داده
  • 67. چارچوب‌های قانونی برای مدیریت داده‌های حساس
  • 68. ملاحظات اخلاقی در پردازش و تحلیل داده
  • 69. کاربرد مهندسی داده در صنایع مختلف
  • 70. مهندسی داده در صنعت مالی
  • 71. مهندسی داده در صنعت مخابرات
  • 72. مهندسی داده در صنعت خرده‌فروشی
  • 73. مهندسی داده در حوزه سلامت
  • 74. مهندسی داده در حوزه دولتی و عمومی
  • 75. آینده مهندسی داده و روندهای نوظهور
  • 76. پردازش گراف در Spark
  • 77. پردازش داده‌های مکانی (Spatial Data Processing)
  • 78. اینترنت اشیاء (IoT) و مهندسی داده
  • 79. پردازش داده‌های صوتی و تصویری در جریان داده
  • 80. مباحث پیشرفته در Spark Structured Streaming
  • 81. بهینه‌سازی پیشرفته Delta Lake
  • 82. مدیریت انبار داده در مقیاس بزرگ
  • 83. چالش‌های عملیاتی در محیط‌های تولیدی
  • 84. ابزارهای مانیتورینگ و مدیریت چرخه عمر داده
  • 85. معرفی استانداردهای داده در ایران
  • 86. استفاده از داده‌های باز (Open Data) در چارچوب قانونی
  • 87. ارتباط با داده‌های خارجی و یکپارچه‌سازی داده
  • 88. ملاحظات عملیاتی برای پیاده‌سازی موفق
  • 89. معرفی ابزارهای ارکستراسیون جریان داده (مانند Airflow)
  • 90. مدیریت وابستگی‌ها در پروژه‌های مهندسی داده
  • 91. تمرینات عملی و پروژه‌های کاربردی
  • 92. طراحی یک انبار داده هوشمند با Delta Lake
  • 93. پیاده‌سازی یک سیستم تحلیل بلادرنگ
  • 94. ساخت یک داشبورد تعاملی با داده‌های جریانی
  • 95. پروژه‌های خلاقانه با استفاده از PySpark و Delta Lake
  • 96. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در مسیر 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.