سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله داده با IBM Data Engineering

کتاب طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله داده با IBM Data Engineering

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 طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله داده با IBM Data Engineering

موضوع کلی: مهندسی داده

موضوع میانی: مدیریت و پردازش داده‌های سازمانی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مهندسی داده در سازمان
  • 2. مفاهیم کلیدی مدیریت داده
  • 3. انواع داده و مدل‌های داده
  • 4. معماری‌های داده سازمانی
  • 5. ذخیره‌سازی داده‌های رابطه‌ای
  • 6. ذخیره‌سازی داده‌های غیررابطه‌ای
  • 7. مفاهیم پایگاه داده NoSQL
  • 8. انتخاب پایگاه داده مناسب
  • 9. طراحی طرح‌واره پایگاه داده
  • 10. بهینه‌سازی طرح‌واره پایگاه داده
  • 11. مقدمه‌ای بر خطوط لوله داده
  • 12. اجزای کلیدی خط لوله داده
  • 13. طراحی خطوط لوله داده ETL
  • 14. طراحی خطوط لوله داده ELT
  • 15. ابزارهای اتوماسیون خطوط لوله داده
  • 16. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
  • 17. معماری هادوپ و اکوسیستم آن
  • 18. پردازش دسته‌ای با Apache Spark
  • 19. پردازش جریانی با Apache Kafka
  • 20. ذخیره‌سازی داده‌های ابری
  • 21. پلتفرم‌های داده ابری IBM
  • 22. خدمات IBM Cloud برای داده
  • 23. مدیریت داده‌های متاداده
  • 24. کاتالوگ داده و حکمرانی داده
  • 25. امنیت داده در خطوط لوله
  • 26. ملاحظات حریم خصوصی داده
  • 27. استانداردهای کیفیت داده
  • 28. پایش و نگهداری خطوط لوله داده
  • 29. عیب‌یابی در خطوط لوله داده
  • 30. پیاده‌سازی خطوط لوله داده عملیاتی
  • 31. تست و اعتبارسنجی خطوط لوله داده
  • 32. مقدمه‌ای بر تحلیل داده
  • 33. انواع تحلیل داده
  • 34. ابزارهای تحلیل داده IBM
  • 35. مصورسازی داده با ابزارهای IBM
  • 36. مفاهیم یادگیری ماشین در مهندسی داده
  • 37. آماده‌سازی داده برای یادگیری ماشین
  • 38. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 39. مقدمه‌ای بر داده‌های زمان واقعی
  • 40. پردازش داده‌های زمان واقعی
  • 41. پلتفرم‌های داده جریانی IBM
  • 42. طراحی معماری داده‌های جریانی
  • 43. مدیریت کیفیت داده‌های جریانی
  • 44. استفاده از داده در تصمیم‌گیری سازمانی
  • 45. مفاهیم هوش تجاری (BI)
  • 46. ابزارهای هوش تجاری IBM
  • 47. ساخت داشبوردهای مدیریتی
  • 48. تحلیل داده‌های مشتریان
  • 49. تحلیل داده‌های مالی
  • 50. تحلیل داده‌های عملیاتی
  • 51. امنیت داده در محیط ابری
  • 52. مدیریت دسترسی به داده
  • 53. قوانین و مقررات داده در ایران
  • 54. حاکمیت شرکتی داده
  • 55. اصول طراحی پایگاه داده اسلامی
  • 56. بانکداری بدون ربا و داده‌ها
  • 57. عقود اسلامی در مدیریت داده
  • 58. مدیریت داده در صنعت بیمه اسلامی
  • 59. ملاحظات شرعی در جمع‌آوری داده
  • 60. اصول اخلاقی در مهندسی داده
  • 61. تکنیک‌های پاکسازی داده
  • 62. پیش‌پردازش داده برای مدل‌سازی
  • 63. مقیاس‌پذیری در معماری داده
  • 64. طراحی برای تحمل خطا
  • 65. مدیریت پیکربندی خطوط لوله داده
  • 66. استفاده از کانتینرها در مهندسی داده
  • 67. هماهنگ‌سازی داده‌ها
  • 68. همگام‌سازی داده‌ها
  • 69. مهاجرت داده‌ها
  • 70. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری داده
  • 71. بازیابی فاجعه داده
  • 72. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 73. الگوهای داده‌کاوی
  • 74. کاربرد داده‌کاوی در کسب‌وکار
  • 75. تحلیل سری‌های زمانی
  • 76. پیش‌بینی با استفاده از داده
  • 77. مدیریت داده‌های مکانی
  • 78. مدیریت داده‌های گراف
  • 79. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT)
  • 80. پردازش داده‌های IoT
  • 81. امنیت داده در IoT
  • 82. استفاده از داده در اتوماسیون صنعتی
  • 83. استانداردهای تبادل داده
  • 84. APIها در مهندسی داده
  • 85. پروتکل‌های ارتباطی داده
  • 86. مدیریت چرخه عمر داده
  • 87. آرشیو کردن داده‌ها
  • 88. حذف امن داده‌ها
  • 89. مفاهیم انبار داده (Data Warehouse)
  • 90. مفاهیم دریاچه داده (Data Lake)
  • 91. تفاوت انبار داده و دریاچه داده
  • 92. معماری‌های مدرن داده
  • 93. پلتفرم‌های داده یکپارچه
  • 94. مدیریت داده‌های غیرساختاریافته
  • 95. پردازش زبان طبیعی (NLP) در داده‌ها
  • 96. استفاده از NLP در تحلیل متن
  • 97. مقدمه‌ای بر بلاک‌چین و داده
  • 98. کاربرد بلاک‌چین در امنیت داده
  • 99. مفاهیم داده‌های توزیع‌شده
  • 100. هماهنگ‌سازی داده‌های توزیع‌شده

📚 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.