سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب معماری داده‌های نوین با دیتابریکس و دلتا لیک

کتاب معماری داده‌های نوین با دیتابریکس و دلتا لیک

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 معماری داده‌های نوین با دیتابریکس و دلتا لیک

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: مدیریت داده و هوش تجاری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر معماری داده‌های نوین
  • 2. مفاهیم کلیدی دریاچه داده (Data Lake)
  • 3. معرفی دلتا لیک (Delta Lake)
  • 4. مزایای دلتا لیک نسبت به فرمت‌های سنتی
  • 5. معماری دریاچه خانه‌ای (Lakehouse)
  • 6. مقایسه دریاچه داده، انبار داده و دریاچه خانه‌ای
  • 7. اصول طراحی دریاچه خانه‌ای
  • 8. پایگاه داده‌های رابطه‌ای در مقابل پایگاه داده‌های NoSQL
  • 9. نقش پایگاه داده‌های رابطه‌ای در معماری نوین
  • 10. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های حجیم (Big Data)
  • 11. چالش‌های مدیریت داده‌های حجیم
  • 12. معرفی اکوسیستم دیتابریکس (Databricks)
  • 13. آشنایی با پلتفرم دیتابریکس
  • 14. ساختار و اجزای دیتابریکس
  • 15. کار با نوت‌بوک‌ها در دیتابریکس
  • 16. زبان‌های برنامه‌نویسی در دیتابریکس (Python, Scala, SQL)
  • 17. مفاهیم کلیدی دلتا لیک
  • 18. جدول‌های دلتا (Delta Tables)
  • 19. عملیات ACID در دلتا لیک
  • 20. تراکنش‌ها و تاریخچه در دلتا لیک
  • 21. نسخه‌بندی (Versioning) در دلتا لیک
  • 22. عملیات خواندن و نوشتن در دلتا لیک
  • 23. بهینه‌سازی عملکرد جداول دلتا
  • 24. فشرده‌سازی داده‌ها در دلتا لیک
  • 25. سازگاری با فرمت‌های پارکت (Parquet)
  • 26. مدیریت داده‌های جریانی (Streaming Data) با دلتا لیک
  • 27. معرفی مفهوم مهندسی داده (Data Engineering)
  • 28. مراحل چرخه حیات داده
  • 29. طراحی جریان‌های داده
  • 30. استفاده از دلتا لیک برای پردازش جریانی
  • 31. زمان‌بندی وظایف در دیتابریکس
  • 32. مفاهیم هوش تجاری (Business Intelligence)
  • 33. کاربرد هوش تجاری در سازمان‌ها
  • 34. ابزارهای هوش تجاری
  • 35. رابطه هوش تجاری با معماری داده
  • 36. مقدمه‌ای بر علم داده (Data Science)
  • 37. نقش علم داده در معماری نوین
  • 38. ابزارهای علم داده در دیتابریکس
  • 39. یادگیری ماشین (Machine Learning) در دیتابریکس
  • 40. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 41. یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
  • 42. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 43. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 44. استفاده از MLflow در دیتابریکس
  • 45. مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
  • 46. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 47. مقدمه‌ای بر داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
  • 48. مدیریت داده‌های نیمه‌ساختاریافته با دلتا لیک
  • 49. استفاده از SQL در دیتابریکس
  • 50. مفاهیم پیشرفته SQL
  • 51. بهینه‌سازی کوئری‌ها در دیتابریکس
  • 52. امنیت داده‌ها در دیتابریکس
  • 53. مدیریت دسترسی به داده‌ها
  • 54. رمزنگاری داده‌ها
  • 55. مطابقت با قوانین حریم خصوصی داده‌ها (با رویکرد داخلی)
  • 56. مدیریت هزینه‌ها در دیتابریکس
  • 57. بهینه‌سازی مصرف منابع
  • 58. نظارت بر عملکرد کلاسترها
  • 59. مقدمه‌ای بر حکمرانی داده (Data Governance)
  • 60. اهمیت حکمرانی داده
  • 61. اصول حکمرانی داده
  • 62. پیاده‌سازی حکمرانی داده در دیتابریکس
  • 63. کیفیت داده (Data Quality)
  • 64. اهمیت کیفیت داده
  • 65. روش‌های ارزیابی کیفیت داده
  • 66. ابزارهای بهبود کیفیت داده در دیتابریکس
  • 67. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
  • 68. الگوهای اکتشافی در داده‌ها
  • 69. کاربرد داده‌کاوی در معماری نوین
  • 70. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 71. کاربرد NLP در تحلیل داده‌ها
  • 72. ابزارهای NLP در دیتابریکس
  • 73. مقدمه‌ای بر گراف‌های دانش (Knowledge Graphs)
  • 74. ساخت و مدیریت گراف‌های دانش
  • 75. کاربرد گراف‌های دانش در هوش تجاری
  • 76. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT) و داده‌های آن
  • 77. پردازش داده‌های IoT در دیتابریکس
  • 78. معماری‌های مقیاس‌پذیر داده
  • 79. اصول طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
  • 80. مطالعات موردی در معماری داده‌های نوین
  • 81. آینده معماری داده و دلتا لیک
  • 82. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
  • 83. کاربرد دلتا لیک در تحلیل داده‌های مالی (با چارچوب مجاز)
  • 84. مدیریت داده‌های مشتریان (با رعایت قوانین)
  • 85. استفاده از دلتا لیک برای گزارش‌دهی داخلی
  • 86. بهینه‌سازی زیرساخت داده با دیتابریکس
  • 87. مقدمه‌ای بر انبار داده مدرن
  • 88. تفاوت انبار داده سنتی و مدرن
  • 89. نقش دلتا لیک در انبار داده مدرن
  • 90. آماده‌سازی داده برای تحلیل‌های پیشرفته
  • 91. بصری‌سازی داده‌ها در دیتابریکس
  • 92. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی (AI) و کاربردهای آن
  • 93. یادگیری عمیق (Deep Learning) در دیتابریکس
  • 94. مدیریت کلان‌داده‌ها با رویکرد اسلامی
  • 95. اصول اخلاقی در مدیریت داده
  • 96. مسئولیت‌پذیری در استفاده از داده
  • 97. امنیت و حریم خصوصی داده در چارچوب شرعی
  • 98. فرهنگ داده در سازمان
  • 99. توسعه مهارت‌های مرتبط با داده
  • 100. آینده شغلی در حوزه 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.