, ,

کتاب جامع مهندسی داده: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی عملی

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 جامع مهندسی داده: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی عملی

موضوع کلی: مهندسی داده و زیرساخت‌های نرم‌افزاری

موضوع میانی: طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های پردازش داده

🎓 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 مهندسی داده و زیرساخت‌های نرم‌افزاری
  • 2. اصول طراحی سیستم‌های نرم‌افزاری مقیاس‌پذیر
  • 3. مفاهیم کلیدی در معماری نرم‌افزار
  • 4. چرخه حیات توسعه نرم‌افزار (SDLC)
  • 5. روش‌های توسعه چابک (Agile) و اسکرام
  • 6. مبانی پایگاه‌های داده رابطه‌ای (SQL)
  • 7. طراحی شمای پایگاه داده رابطه‌ای
  • 8. بهینه‌سازی کوئری‌های SQL
  • 9. مبانی پایگاه‌های داده NoSQL
  • 10. انواع پایگاه‌های داده NoSQL و موارد استفاده
  • 11. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 12. معماری هادوپ (Hadoop) و اکوسیستم آن
  • 13. سیستم فایل توزیع شده هادوپ (HDFS)
  • 14. مدیریت منابع در هادوپ (YARN)
  • 15. پردازش دسته‌ای با MapReduce
  • 16. مقدمه‌ای بر پردازش جریانی (Stream Processing)
  • 17. Apache Spark: معماری و اصول
  • 18. کار با Spark Core برای پردازش دسته‌ای
  • 19. Spark SQL برای پردازش داده‌های ساختاریافته
  • 20. Spark Streaming برای پردازش داده‌های جریانی
  • 21. Apache Kafka: معماری و اصول
  • 22. تولید و مصرف پیام در Kafka
  • 23. مدیریت موضوعات (Topics) و پارتیشن‌ها در Kafka
  • 24. پایپ‌لاین‌های داده (Data Pipelines)
  • 25. اصول ETL (Extract, Transform, Load)
  • 26. ابزارهای ETL و پیاده‌سازی
  • 27. مقدمه‌ای بر Data Warehousing
  • 28. طراحی Data Warehouse: Star Schema و Snowflake Schema
  • 29. مفاهیم OLAP و OLTP
  • 30. هوش تجاری (Business Intelligence) و ابزارهای آن
  • 31. مقدمه‌ای بر Data Lake
  • 32. تفاوت Data Lake و Data Warehouse
  • 33. معماری Data Lake و اجزای آن
  • 34. ذخیره‌سازی داده در Data Lake (Parquet, ORC)
  • 35. مدیریت داده در Data Lake
  • 36. امنیت در سیستم‌های داده
  • 37. کنترل دسترسی و مجوزها
  • 38. رمزنگاری داده‌ها
  • 39. مقدمه‌ای بر مهندسی داده ابری
  • 40. سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری (مانند S3, ADLS)
  • 41. سرویس‌های پردازش ابری (مانند EMR, Databricks)
  • 42. سرویس‌های پایگاه داده ابری (مانند RDS, Aurora)
  • 43. معماری‌های داده مدرن
  • 44. معماری Lambda
  • 45. معماری Kappa
  • 46. معماری Delta Lake
  • 47. مقدمه‌ای بر مهندسی داده با پایتون
  • 48. کتابخانه‌های کلیدی پایتون برای داده (Pandas, NumPy)
  • 49. کار با Apache Spark با PySpark
  • 50. توسعه پایپ‌لاین‌های داده با Apache Airflow
  • 51. مدیریت وظایف و گردش کار با Airflow
  • 52. مانیتورینگ و لاگ‌گیری در سیستم‌های داده
  • 53. عیب‌یابی در سیستم‌های داده
  • 54. نظارت بر عملکرد (Performance Monitoring)
  • 55. بهبود عملکرد پایپ‌لاین‌های داده
  • 56. استقرار (Deployment) سیستم‌های داده
  • 57. مقدمه‌ای بر DevOps برای مهندسی داده
  • 58. کانتینرسازی (Containerization) با Docker
  • 59. ارکستراسیون کانتینر با Kubernetes
  • 60. مدیریت پیکربندی (Configuration Management)
  • 61. مقدمه‌ای بر کیفیت داده (Data Quality)
  • 62. قوانین و اعتبارسنجی داده
  • 63. پاکسازی داده (Data Cleaning)
  • 64. نظارت بر کیفیت داده
  • 65. مقدمه‌ای بر مهندسی داده در زمان واقعی (Real-time)
  • 66. الگوهای معماری برای پردازش زمان واقعی
  • 67. ابزارهای پردازش زمان واقعی (مانند Flink, Storm)
  • 68. کاربرد پردازش زمان واقعی در سناریوهای عملی
  • 69. مقدمه‌ای بر مدیریت کلان‌داده (Metadata Management)
  • 70. کاتالوگ داده (Data Catalog)
  • 71. ردیابی داده (Data Lineage)
  • 72. حاکمیت داده (Data Governance)
  • 73. مقدمه‌ای بر امنیت داده در مقیاس بزرگ
  • 74. رمزنگاری در حالت استراحت و در حال انتقال
  • 75. مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
  • 76. قوانین و مقررات حفاظت از داده
  • 77. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده برای یادگیری ماشین
  • 78. آماده‌سازی داده برای مدل‌های ML
  • 79. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 80. ذخیره‌سازی و سرویس‌دهی به ویژگی‌ها
  • 81. مقدمه‌ای بر اتوماسیون در مهندسی داده
  • 82. اسکریپت‌نویسی برای وظایف تکراری
  • 83. ابزارهای اتوماسیون گردش کار
  • 84. بهینه‌سازی فرآیندهای مهندسی داده
  • 85. مقدمه‌ای بر معماری‌های میکروسرویس و داده
  • 86. الگوهای ارتباطی بین میکروسرویس‌ها
  • 87. مدیریت داده در معماری میکروسرویس
  • 88. چالش‌های مهندسی داده در سیستم‌های توزیع شده
  • 89. مقدمه‌ای بر مباحث پیشرفته پایگاه‌های داده
  • 90. پایگاه‌های داده گراف (Graph Databases)
  • 91. پایگاه‌های داده ستونی (Columnar Databases)
  • 92. پایگاه‌های داده کلید-مقدار (Key-Value Stores)
  • 93. مقدمه‌ای بر مباحث پیشرفته پردازش داده
  • 94. پردازش گراف با Spark GraphX
  • 95. پردازش داده‌های مکانی-زمانی
  • 96. استفاده از ابزارهای مدیریت داده مدرن
  • 97. ابزارهای مدیریت داده در ابر
  • 98. پلتفرم‌های یکپارچه داده
  • 99. اصول و ابزارهای داده‌کاوی (Data Mining)
  • 100. تکنیک‌های خوشه‌بندی (Clustering)

📚 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 جامع مهندسی داده: از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی عملی”

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

پیمایش به بالا