سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی پردازش داده‌های کلان با Amazon EMR

کتاب مبانی پردازش داده‌های کلان با Amazon EMR

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 مبانی پردازش داده‌های کلان با Amazon EMR

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: پردازش و تحلیل داده‌های کلان (Big Data)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های کلان
  • 2. معرفی Amazon EMR
  • 3. تاریخچه پردازش داده‌های کلان
  • 4. چرا داده‌های کلان مهم هستند؟
  • 5. چالش‌های پردازش داده‌های کلان
  • 6. معرفی اکوسیستم Hadoop
  • 7. مفاهیم کلیدی Hadoop
  • 8. HDFS: سیستم فایل توزیع شده
  • 9. YARN: مدیریت منابع در Hadoop
  • 10. MapReduce: مدل برنامه‌نویسی توزیع شده
  • 11. معماری Amazon EMR
  • 12. مزایای استفاده از Amazon EMR
  • 13. موارد استفاده از Amazon EMR
  • 14. نصب و راه‌اندازی اولیه EMR
  • 15. ایجاد اولین کلاستر EMR
  • 16. پیکربندی کلاستر EMR
  • 17. انواع نمونه‌ها در EMR
  • 18. انتخاب نوع نمونه مناسب
  • 19. مدیریت هزینه‌های EMR
  • 20. مقیاس‌پذیری کلاستر EMR
  • 21. نظارت بر عملکرد کلاستر
  • 22. ابزارهای مانیتورینگ EMR
  • 23. لاگ‌های EMR
  • 24. امنیت در EMR
  • 25. کنترل دسترسی در EMR
  • 26. رمزنگاری داده‌ها در EMR
  • 27. اتصال به کلاسترهای EMR
  • 28. اجرای برنامه‌های Spark در EMR
  • 29. مقدمه‌ای بر Apache Spark
  • 30. معماری Spark
  • 31. Spark SQL
  • 32. Spark Streaming
  • 33. Spark MLlib
  • 34. اجرای برنامه‌های Hive در EMR
  • 35. مقدمه‌ای بر Apache Hive
  • 36. ساختار HiveQL
  • 37. اجرای پرس‌وجوهای Hive
  • 38. اجرای برنامه‌های Presto در EMR
  • 39. مقدمه‌ای بر Presto
  • 40. پرس‌وجوهای تعاملی با Presto
  • 41. اتصال Presto به منابع داده
  • 42. اجرای برنامه‌های Flink در EMR
  • 43. مقدمه‌ای بر Apache Flink
  • 44. پردازش جریانی با Flink
  • 45. پردازش دسته‌ای با Flink
  • 46. جایگزین‌های MapReduce
  • 47. انتخاب ابزار مناسب پردازش
  • 48. نحوه ذخیره‌سازی داده‌های کلان
  • 49. قالب‌های داده در EMR
  • 50. Parquet
  • 51. Avro
  • 52. فشرده‌سازی داده‌ها
  • 53. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی
  • 54. مدیریت داده‌ها در EMR
  • 55. پایگاه‌های داده رابطه‌ای و NoSQL
  • 56. ادغام داده‌ها
  • 57. کیفیت داده‌ها
  • 58. پاکسازی داده‌ها
  • 59. اعتبارسنجی داده‌ها
  • 60. انتقال داده به EMR
  • 61. AWS Glue برای ETL
  • 62. AWS Data Pipeline
  • 63. انتقال داده از S3 به EMR
  • 64. انتقال داده از RDS به EMR
  • 65. انتقال داده از DynamoDB به EMR
  • 66. پردازش داده‌های زمان واقعی
  • 67. معماری پردازش جریانی
  • 68. استفاده از Kinesis با EMR
  • 69. استفاده از Kafka با EMR
  • 70. تحلیل داده‌های اکتشافی
  • 71. مصورسازی داده‌ها
  • 72. ابزارهای مصورسازی با EMR
  • 73. Amazon QuickSight
  • 74. Tableau
  • 75. Power BI
  • 76. یادگیری ماشین با EMR
  • 77. مقدمه‌ای بر MLlib
  • 78. ساخت مدل‌های پیش‌بینی
  • 79. خوشه‌بندی داده‌ها
  • 80. تحلیل احساسات
  • 81. توصیه‌گرها
  • 82. بهینه‌سازی عملکرد EMR
  • 83. تنظیم پارامترهای Spark
  • 84. تنظیم پارامترهای Hive
  • 85. تنظیم پارامترهای Hadoop
  • 86. مدیریت حافظه در EMR
  • 87. مدیریت I/O در EMR
  • 88. عیب‌یابی کلاسترهای EMR
  • 89. خطاهای رایج در EMR
  • 90. رفع مشکلات عملکردی
  • 91. نکات امنیتی پیشرفته
  • 92. مدیریت دسترسی متمرکز
  • 93. سیاست‌های IAM
  • 94. یکپارچه‌سازی با سرویس‌های AWS دیگر
  • 95. AWS Lambda با EMR
  • 96. AWS Step Functions با EMR
  • 97. AWS CloudFormation با EMR
  • 98. ساخت راه‌حل‌های داده‌ای پیچیده
  • 99. معماری داده‌های مدرن
  • 100. پلتفرم‌های داده یکپارچه

📚 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.