, ,

کتاب مبانی پردازش داده‌های کلان با Amazon EMR

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 مبانی پردازش داده‌های کلان با Amazon EMR

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مهندسی نرم‌افزار

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

🎓 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 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مبانی پردازش داده‌های کلان با Amazon EMR”

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

پیمایش به بالا