| نام محصول به انگلیسی | Udemy – Apache Spark for Java Developers 2019-4 – |
|---|---|
| نام محصول به فارسی | دوره آپاچی اسپارک برای توسعهدهندگان جاوا بر روی فلش 32GB |
| زبان | انگلیسی با زیرنویس فارسی |
| نوع محصول | آموزش ویدیویی |
| نحوه تحویل | ارائه شده بر روی فلش مموری |
🎓 مجموعهای بینظیر
- زیرنویس کاملاً فارسی برای درک آسان و سریع
- ارائهشده روی فلش 32 گیگابایتی
- آماده ارسال فوری به سراسر کشور
📚 شروع یادگیری از همین امروز — فرصت رشد را از دست نده!
جهت پیگیری سفارش، میتوانید از طریق واتساپ با شماره 09395106248 یا آیدی تلگرامی @ma_limbs در تماس باشید.
دوره آپاچی اسپارک برای توسعهدهندگان جاوا بر روی فلش 32GB
آیا به دنبال یادگیری نحوه استفاده از آپاچی اسپارک برای پردازش دادههای بزرگ در جاوا هستید؟ این دوره جامع شما را با اصول و مفاهیم اسپارک آشنا میکند و شما را برای پیادهسازی پروژههای واقعی آماده میسازد. این دوره بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه میشود و به شما امکان دسترسی آسان و سریع به محتوای آموزشی را میدهد.
آنچه در این دوره خواهید آموخت
این دوره شما را از یک مبتدی به یک توسعهدهنده اسپارک ماهر تبدیل میکند. در این دوره، شما با مفاهیم کلیدی اسپارک، از جمله RDDها (Resilient Distributed Datasets)، DataFrames، Spark SQL، Spark Streaming و Spark MLlib آشنا خواهید شد.
- آشنایی با آپاچی اسپارک: درک مفاهیم اساسی اسپارک، معماری و اجزای آن.
- کار با RDDها: نحوه ایجاد، تبدیل و عمل بر روی RDDها.
- DataFrames و Spark SQL: استفاده از DataFrames برای کار با دادههای ساختیافته و اجرای کوئریها با Spark SQL.
- Spark Streaming: پردازش دادههای جریانی در زمان واقعی.
- Spark MLlib: استفاده از کتابخانه یادگیری ماشین اسپارک برای تجزیه و تحلیل دادهها و ساخت مدلها.
- پیادهسازی پروژههای عملی: تمرین و تجربه عملی با مثالهای واقعی.
- بهینهسازی عملکرد اسپارک: تکنیکهای افزایش سرعت و کارایی برنامههای اسپارک.
مزایای شرکت در این دوره
شرکت در این دوره مزایای متعددی برای شما به همراه خواهد داشت:
- افزایش مهارتهای فنی: یادگیری تکنولوژی قدرتمند آپاچی اسپارک.
- بهبود چشمانداز شغلی: تقاضای زیاد برای متخصصان اسپارک در بازار کار.
- یادگیری عملی: آموزش مبتنی بر مثالهای واقعی و پروژههای کاربردی.
- دسترسی آسان: دورهها بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه میشوند.
- پشتیبانی: دسترسی به پشتیبانی و رفع اشکال در طول دوره.
پیشنیازهای دوره
برای شرکت در این دوره، پیشنیازهای زیر توصیه میشود:
- آشنایی با زبان برنامهنویسی جاوا: درک مفاهیم اساسی جاوا، از جمله کلاسها، اشیاء و حلقهها.
- آشنایی با مفاهیم پایگاه داده: درک مفاهیم پایگاه داده و SQL.
- آشنایی با مفاهیم سیستمعامل لینوکس: دانش پایه در مورد سیستمعامل لینوکس (اختیاری، اما مفید).
- تمایل به یادگیری: علاقه به یادگیری تکنولوژیهای جدید و پردازش دادههای بزرگ.
سرفصلهای دوره
این دوره به بخشهای مختلفی تقسیم شده است که هر کدام به یک جنبه از آپاچی اسپارک میپردازد. در ادامه، به برخی از سرفصلهای مهم دوره اشاره میکنیم:
بخش 1: مقدمه
- آشنایی با آپاچی اسپارک و کاربردهای آن
- معماری اسپارک
- نصب و راهاندازی اسپارک
- محیط توسعه (IDE)
بخش 2: کار با RDDها
- مفاهیم RDD (Resilient Distributed Datasets)
- ایجاد RDDها از منابع مختلف داده
- تبدیلها و عملگرهای RDD
- عملگرهای Action در RDD
- مثالهای عملی: شمارش کلمات، فیلتر کردن دادهها
بخش 3: DataFrames و Spark SQL
- مفاهیم DataFrames و DataSet
- ایجاد DataFrames از RDDها و منابع داده دیگر
- Spark SQL و نحوه استفاده از آن
- عملیات CRUD (Create, Read, Update, Delete) با Spark SQL
- اجرای کوئریها با SQL
بخش 4: Spark Streaming
- مفاهیم Spark Streaming
- پردازش دادههای جریانی از منابع مختلف
- پنجرههای زمانی (Windowing)
- عملگرهای Windowing
- پیادهسازی یک سیستم پردازش دادههای جریانی
بخش 5: Spark MLlib
- معرفی MLlib (کتابخانه یادگیری ماشین اسپارک)
- پیشپردازش دادهها
- الگوریتمهای یادگیری ماشین (رگرسیون، طبقهبندی، خوشهبندی)
- ارزیابی مدلها
- مثالهای عملی: ساخت مدل پیشبینی
بخش 6: بهینهسازی عملکرد اسپارک
- تنظیمات SparkConf و SparkContext
- بهینهسازی ذخیرهسازی دادهها
- بهینهسازی پارتیشنبندی
- بهینهسازی حافظه
مثالهای عملی و پروژهها
این دوره شامل مثالهای عملی و پروژههای کاربردی برای درک بهتر مفاهیم و تسلط بر مهارتهای اسپارک است. در طول دوره، شما با پیادهسازی پروژههای زیر آشنا خواهید شد:
- تجزیه و تحلیل دادههای وبسایت: استفاده از اسپارک برای تجزیه و تحلیل دادههای وبسایت و شناسایی الگوها.
- پردازش دادههای سنسور: پردازش دادههای دریافتی از سنسورها در زمان واقعی با استفاده از Spark Streaming.
- ساخت سیستم توصیه گر: استفاده از MLlib برای ساخت یک سیستم توصیه گر بر اساس دادههای موجود.
- تجزیه و تحلیل شبکههای اجتماعی: استفاده از اسپارک برای تجزیه و تحلیل دادههای شبکههای اجتماعی و شناسایی ترندها.
جمعبندی
این دوره یک فرصت عالی برای یادگیری آپاچی اسپارک و تبدیل شدن به یک توسعهدهنده ماهر در زمینه پردازش دادههای بزرگ است. با شرکت در این دوره، شما نه تنها دانش و مهارتهای لازم را به دست خواهید آورد، بلکه با پروژههای عملی و مثالهای کاربردی، تجربه ارزشمندی نیز کسب خواهید کرد. این دوره بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه میشود، که این امکان را به شما میدهد که در هر زمان و مکانی به مطالب آموزشی دسترسی داشته باشید. این دوره یک سرمایهگذاری ارزشمند برای آینده شغلی شما در دنیای دادههای بزرگ خواهد بود.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.