سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ابزارها و تکنیک‌های نوین در مدیریت داده‌های عظیم

کتاب ابزارها و تکنیک‌های نوین در مدیریت داده‌های عظیم

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 ابزارها و تکنیک‌های نوین در مدیریت داده‌های عظیم

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر کلان داده و اهمیت آن
  • 2. مفاهیم بنیادی کلان داده (Big Data)
  • 3. ویژگی‌های کلان داده (حجم، سرعت، تنوع، صحت، ارزش)
  • 4. معماری سیستم‌های کلان داده
  • 5. اکوسیستم هادوپ (Hadoop Ecosystem)
  • 6. آشنایی با HDFS (سیستم فایل توزیع شده هادوپ)
  • 7. مفاهیم MapReduce و پردازش موازی
  • 8. کاربرد MapReduce در تحلیل کلان داده
  • 9. آشنایی با YARN (مدیریت منابع در هادوپ)
  • 10. ابزارهای پردازش کلان داده: Spark
  • 11. مقدمه‌ای بر Apache Spark
  • 12. مزایای Spark نسبت به MapReduce
  • 13. Spark Core و مفاهیم RDD
  • 14. پردازش دسته‌ای (Batch Processing) با Spark
  • 15. پردازش جریانی (Stream Processing) با Spark
  • 16. Spark SQL و تحلیل داده‌های ساختاریافته
  • 17. Spark MLlib برای یادگیری ماشین
  • 18. GraphX برای پردازش گراف
  • 19. ذخیره‌سازی کلان داده: NoSQL Databases
  • 20. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
  • 21. انواع پایگاه‌های داده NoSQL: Key-Value Stores
  • 22. کاربرد Redis و Memcached
  • 23. انواع پایگاه‌های داده NoSQL: Document Databases
  • 24. کاربرد MongoDB
  • 25. انواع پایگاه‌های داده NoSQL: Column-Family Stores
  • 26. کاربرد Cassandra
  • 27. انواع پایگاه‌های داده NoSQL: Graph Databases
  • 28. کاربرد Neo4j
  • 29. مدیریت داده‌های کلان در ابر (Cloud)
  • 30. سرویس‌های کلان داده در AWS (Amazon Web Services)
  • 31. سرویس‌های کلان داده در Azure (Microsoft Azure)
  • 32. سرویس‌های کلان داده در Google Cloud Platform (GCP)
  • 33. انتقال و بارگذاری داده‌ها (Data Ingestion)
  • 34. ابزارهای جمع‌آوری داده: Apache Kafka
  • 35. مفاهیم Kafka: Producer, Consumer, Broker
  • 36. کاربرد Kafka در پردازش جریانی
  • 37. ابزارهای جمع‌آوری داده: Apache Flume
  • 38. ابزارهای جمع‌آوری داده: Apache Sqoop
  • 39. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها (Data Cleaning & Preprocessing)
  • 40. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 41. مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 42. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 43. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 44. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 45. تحلیل اکتشافی داده‌ها (Exploratory Data Analysis - EDA)
  • 46. مصورسازی داده‌ها (Data Visualization)
  • 47. ابزارهای مصورسازی: Matplotlib و Seaborn
  • 48. ابزارهای مصورسازی: Tableau و Power BI
  • 49. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • 50. یادگیری تحت نظارت (Supervised Learning)
  • 51. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
  • 52. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 53. الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification Algorithms)
  • 54. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 55. ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines - SVM)
  • 56. درخت تصمیم (Decision Trees)
  • 57. جنگل تصادفی (Random Forests)
  • 58. الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering Algorithms)
  • 59. K-Means Clustering
  • 60. Hierarchical Clustering
  • 61. DBSCAN
  • 62. الگوریتم‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 63. تحلیل مولفه‌های اصلی (Principal Component Analysis - PCA)
  • 64. t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
  • 65. مدل‌های سری زمانی (Time Series Models)
  • 66. ARIMA و SARIMA
  • 67. شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 68. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
  • 69. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 70. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing - NLP)
  • 71. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 72. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 73. شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition - NER)
  • 74. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 75. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
  • 76. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 77. یادگیری عمیق در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 78. امنیت در کلان داده (Big Data Security)
  • 79. حفظ حریم خصوصی داده‌ها (Data Privacy)
  • 80. رمزنگاری داده‌ها (Data Encryption)
  • 81. مدیریت دسترسی و احراز هویت
  • 82. ملاحظات اخلاقی در کلان داده (Ethical Considerations)
  • 83. سوگیری در داده‌ها و الگوریتم‌ها (Bias in Data & Algorithms)
  • 84. شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری (Transparency & Explainability)
  • 85. کاربردهای عملی کلان داده در صنایع مختلف
  • 86. کلان داده در حوزه بهداشت و درمان
  • 87. کلان داده در حوزه مالی و بانکی (مطابق مقررات)
  • 88. کلان داده در حوزه بازاریابی و فروش
  • 89. کلان داده در حوزه حمل و نقل و لجستیک
  • 90. کلان داده در حوزه دولت الکترونیک
  • 91. آینده کلان داده و روندهای نوین
  • 92. هوش مصنوعی و کلان داده
  • 93. اینترنت اشیاء (IoT) و تولید داده
  • 94. تحلیل داده‌های بلادرنگ (Real-time Analytics)
  • 95. مفاهیم Data Lakehouse
  • 96. مدیریت چرخه عمر داده (Data Lifecycle Management)
  • 97. آموزش و توسعه مهارت‌های کلان داده
  • 98. ارزیابی و انتخاب ابزارهای کلان داده
  • 99. نقش متخصص کلان داده در سازمان
  • 100. موفقیت در پروژه‌های کلان داده

📚 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.