سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب جاوا برای توسعه‌دهندگان Beam

کتاب جاوا برای توسعه‌دهندگان Beam

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 جاوا برای توسعه‌دهندگان Beam

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: جاوا (Java)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر Apache Beam و مفاهیم پردازش داده‌های جریانی
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Apache Beam
  • 3. معرفی جاوا و ابزارهای مرتبط برای توسعه Beam
  • 4. اولین برنامه Beam: پردازش خطوط فایل متنی
  • 5. مفاهیم اولیه Beam: PCollection، PTransform، Pipeline
  • 6. ساختار Pipeline در Apache Beam
  • 7. کار با PCollection: تبدیل‌ها و عملیات پایه
  • 8. فیلتر کردن داده‌ها در PCollection
  • 9. نگاشت (Map) داده‌ها در PCollection
  • 10. جمع‌آوری (Group By Key) و تجمیع داده‌ها
  • 11. استفاده از Transformهای ترکیبی (Composite Transforms)
  • 12. مدیریت وضعیت (State) در پردازش جریانی
  • 13. مدیریت تایم‌اوت (Timeouts) و پنجره‌ها (Windows)
  • 14. انواع پنجره‌ها: پنجره‌های ثابت (Fixed Windows)
  • 15. انواع پنجره‌ها: پنجره‌های لغزان (Sliding Windows)
  • 16. انواع پنجره‌ها: پنجره‌های جلسه (Session Windows)
  • 17. مدیریت رویدادهای خارج از نوبت (Late Events)
  • 18. استفاده از Triggerها برای کنترل زمان پردازش پنجره‌ها
  • 19. مدیریت Watermark در پردازش جریانی
  • 20. مقدمه‌ای بر مدل داده‌ای Apache Beam (Row, Schema)
  • 21. کار با Row و Schema در Beam
  • 22. تبدیل داده‌های ورودی به فرمت Beam (مانند JSON، CSV)
  • 23. خواندن داده از منابع مختلف (فایل، Kafka، Pub/Sub)
  • 24. نوشتن داده در مقاصد مختلف (فایل، پایگاه داده، BigQuery)
  • 25. اتصال به Kafka برای پردازش پیام‌های جریانی
  • 26. اتصال به Google Cloud Pub/Sub
  • 27. پردازش داده‌های BigQuery با Apache Beam
  • 28. مفاهیم توزیع‌شده در Beam
  • 29. مدیریت خطا و استثناها در Beam
  • 30. دیباگ کردن برنامه‌های Beam
  • 31. تست نویسی برای برنامه‌های Beam
  • 32. معرفی Dataflow به عنوان یک موتور اجرای Beam
  • 33. پیکربندی اجرای Beam در Dataflow
  • 34. نظارت و مانیتورینگ برنامه‌های Dataflow
  • 35. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های Beam
  • 36. استفاده از UDF (User Defined Functions) در Beam
  • 37. کار با Transformهای داخلی Beam (ParDo, GroupByKey, Combine)
  • 38. پیاده‌سازی ParDo برای پردازش سفارشی
  • 39. استفاده از GroupByKey برای تجمیع داده‌ها
  • 40. پیاده‌سازی Combine برای عملیات تجمیعی پیچیده
  • 41. مدیریت منابع در Dataflow
  • 42. Scaling خودکار در Dataflow
  • 43. مقدمه‌ای بر پردازش دسته‌ای (Batch Processing) با Beam
  • 44. مقایسه پردازش دسته‌ای و جریانی با Beam
  • 45. کاربرد Beam در ETL (Extract, Transform, Load)
  • 46. پیاده‌سازی ETL با Beam
  • 47. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با Beam
  • 48. استفاده از Beam برای پیش‌پردازش داده‌های ML
  • 49. آموزش مدل‌های ML با استفاده از Beam (با چارچوب‌های مجاز)
  • 50. پیش‌بینی با مدل‌های ML با استفاده از Beam
  • 51. مفاهیم پیشرفته پنجره‌گذاری و Triggerها
  • 52. مدیریت حالت پیچیده (Complex State)
  • 53. استفاده از Transformهای Asynchronous
  • 54. مقدمه‌ای بر Graphهای پردازشی در Beam
  • 55. ساخت Graphهای پردازشی پیچیده
  • 56. کار با DoFnهای سفارشی
  • 57. اصول طراحی API در Beam
  • 58. استانداردهای کدنویسی برای پروژه‌های Beam
  • 59. مدیریت وابستگی‌ها در پروژه‌های Beam
  • 60. استفاده از ابزارهای Build (Maven، Gradle)
  • 61. مستندسازی کد Beam
  • 62. معرفی Apache Flink به عنوان یک موتور اجرای جایگزین (در صورت نیاز و با احتیاط)
  • 63. مقایسه Beam با سایر فریم‌ورک‌های پردازش داده
  • 64. ملاحظات امنیتی در پردازش داده‌های جریانی
  • 65. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی
  • 66. مقدمه‌ای بر معماری‌های پردازش داده مدرن
  • 67. استفاده از Beam در اکوسیستم ابری (AWS، Azure)
  • 68. پردازش داده‌های IoT با Beam
  • 69. کاربرد Beam در تحلیل لاگ‌ها
  • 70. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با Beam
  • 71. مقدمه‌ای بر پردازش گراف (Graph Processing) با Beam
  • 72. پیاده‌سازی الگوریتم‌های گراف با Beam
  • 73. مفاهیم Fault Tolerance در Beam
  • 74. بازیابی از خطا در پردازش جریانی
  • 75. بهبود زمان تأخیر (Latency) در برنامه‌های Beam
  • 76. بهبود توان عملیاتی (Throughput) در برنامه‌های Beam
  • 77. استفاده از Beam برای تحلیل داده‌های مالی (با رعایت مقررات)
  • 78. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های مکانی (Spatial Data)
  • 79. تحلیل داده‌های مکانی با Beam
  • 80. کاربرد Beam در پردازش زبان طبیعی (NLP) (با رعایت چارچوب)
  • 81. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر (Image Processing) با Beam (با رعایت چارچوب)
  • 82. استفاده از Beam برای ساخت داشبوردهای زنده
  • 83. مفاهیم Data Lineage با Beam
  • 84. ردیابی داده‌ها در Pipelineهای Beam
  • 85. بهینه‌سازی مصرف حافظه در Beam
  • 86. مدیریت پارتیشن‌بندی داده‌ها
  • 87. استفاده از Schema Evolution در Beam
  • 88. مقدمه‌ای بر پردازش رویدادهای پیچیده (CEP)
  • 89. پیاده‌سازی CEP با Beam
  • 90. کاربرد Beam در تشخیص تقلب (با چارچوب مشخص)
  • 91. مقدمه‌ای بر Data Observability با Beam
  • 92. ابزارهای مانیتورینگ و لاگینگ برای Beam
  • 93. استفاده از Beam در توسعه برنامه‌های Real-time
  • 94. ملاحظات مربوط به مقیاس‌پذیری (Scalability)
  • 95. مدیریت تنظیمات (Configuration Management)
  • 96. مقدمه‌ای بر ACID properties در پردازش داده
  • 97. کاربرد Beam در Big Data Analytics
  • 98. مقدمه‌ای بر Data Governance با Beam
  • 99. اصول طراحی Pipelineهای قابل نگهداری
  • 100. استراتژی‌های استقرار (Deployment) برنامه‌های Beam

📚 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.