| نام محصول به انگلیسی | Master Apache Spark using Spark SQL and PySpark 3 |
|---|---|
| نام محصول به فارسی | دوره جامع Apache Spark با Spark SQL و PySpark 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 جامع Apache Spark با Spark SQL و PySpark بر روی فلش 32GB
به دنیای پردازش داده‌های بزرگ خوش آمدید! این دوره آموزشی جامع، شما را با Apache Spark، یکی از قدرتمندترین فریم‌ورک‌های پردازش داده در دنیای امروز آشنا می‌کند. در این دوره، شما با استفاده از Spark SQL و PySpark، مهارت‌های لازم برای تحلیل و پردازش داده‌های حجیم را به دست خواهید آورد. این دوره بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود و امکان دسترسی آسان و همیشگی به محتوای آموزشی را برای شما فراهم می‌کند.
چرا Apache Spark؟
در عصر داده‌های بزرگ، توانایی پردازش و تحلیل حجم عظیمی از اطلاعات، یک مهارت حیاتی به شمار می‌رود. Apache Spark، با سرعت و انعطاف‌پذیری بی‌نظیر خود، به شما این امکان را می‌دهد که داده‌ها را به سرعت پردازش کرده، بینش‌های ارزشمندی استخراج کنید و تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرید. Spark در زمینه‌های مختلفی از جمله یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، تحلیل داده‌های وب و پردازش داده‌های بلادرنگ (Real-time) کاربرد دارد.
آنچه در این دوره خواهید آموخت
این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که شما را از سطح مبتدی به یک متخصص Spark تبدیل کند. سرفصل‌های اصلی دوره عبارتند از:
- مقدمه: آشنایی با مفاهیم پایه پردازش داده‌های بزرگ، معرفی Apache Spark و معماری آن.
- نصب و راه‌اندازی Spark: راه‌اندازی محیط توسعه Spark با استفاده از ابزارهای مختلف و بررسی تنظیمات ضروری.
- Spark SQL: یادگیری Spark SQL برای کوئری‌نویسی و دسترسی به داده‌ها با استفاده از زبان SQL.
- PySpark: استفاده از PySpark، کتابخانه Python برای کار با Spark، و انجام عملیات‌های پیشرفته پردازش داده.
- DataFrames و Datasets: کار با ساختارهای داده‌ای Spark، از جمله DataFrames و Datasets، و انجام عملیات‌های transform و action.
- پردازش داده‌های ساخت‌یافته و نیمه‌ساخت‌یافته: خواندن و نوشتن داده‌ها از فرمت‌های مختلف، از جمله CSV، JSON، Parquet و …
- بهینه‌سازی عملکرد: تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد Spark برای افزایش سرعت پردازش داده.
- یادگیری ماشین با Spark: معرفی کتابخانه MLlib برای انجام عملیات‌های یادگیری ماشین بر روی داده‌های بزرگ.
- پیاده‌سازی پروژه‌های عملی: انجام پروژه‌های عملی برای تثبیت آموخته‌ها و کسب تجربه عملی.
مزایای شرکت در این دوره
با شرکت در این دوره، شما از مزایای زیر بهره‌مند خواهید شد:
- یادگیری عملی: این دوره بر پایه آموزش‌های عملی و پروژه‌محور استوار است. شما با انجام پروژه‌های واقعی، مهارت‌های خود را در عمل به کار خواهید گرفت.
- محتوای جامع: دوره شامل تمامی مفاهیم و ابزارهای لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص Spark است.
- پشتیبانی کامل: در طول دوره، از پشتیبانی کامل مدرسین و کارشناسان بهره‌مند خواهید بود.
- دسترسی آسان: محتوای دوره بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود که امکان دسترسی آسان و همیشگی به محتوای آموزشی را برای شما فراهم می‌کند.
- به‌روز بودن: محتوای دوره به طور مداوم به‌روزرسانی می‌شود تا با آخرین نسخه‌های Spark و تکنولوژی‌های مرتبط همگام باشد.
پیش‌نیازهای دوره
برای شرکت در این دوره، داشتن دانش مقدماتی در زمینه‌های زیر ضروری است:
- زبان برنامه‌نویسی پایتون (Python): آشنایی با مفاهیم پایه پایتون، از جمله متغیرها، حلقه‌ها، توابع و کتابخانه‌ها.
- مفاهیم پایگاه داده: آشنایی با مفاهیم پایگاه داده‌ها، از جمله جداول، کوئری‌ها و SQL.
- دانش پایه کامپیوتر: آشنایی با مفاهیم اولیه کامپیوتر و سیستم‌عامل.
اگر در یکی از این زمینه‌ها ضعف دارید، نگران نباشید. منابع آموزشی تکمیلی برای تقویت دانش شما در این زمینه‌ها نیز در اختیار شما قرار خواهد گرفت.
سرفصل‌های دوره (جزئیات بیشتر)
بخش 1: مقدمه‌ای بر Apache Spark
- معرفی داده‌های بزرگ و چالش‌های آن
- آشنایی با Apache Spark و مزایای آن
- معماری Spark: Driver, Executors, Cluster Manager
- نصب و راه‌اندازی Spark
- محیط توسعه Spark: Spark Shell, Jupyter Notebook
بخش 2: Spark SQL
- مقدمه‌ای بر Spark SQL
- DataFrames و Datasets
- خواندن و نوشتن داده‌ها (CSV, JSON, Parquet)
- کوئری نویسی با SQL
- توابع SQL (UDFs, UDAFs)
- اتصال به پایگاه داده‌ها (MySQL, PostgreSQL)
بخش 3: PySpark
- مقدمه‌ای بر PySpark
- SparkContext و SparkSession
- کار با RDDs
- تبدیل (Transformations) و عمل (Actions)
- عملیات‌های پردازش داده: Select, Filter, GroupBy, Join
- کار با UDFs در PySpark
بخش 4: کار با DataFrames و Datasets
- ساخت DataFrames از منابع مختلف
- Schema و Data Types
- عملیات‌های داده‌ای بر روی DataFrames
- پردازش داده‌های پیچیده
- مدیریت داده‌های گمشده
- بهینه‌سازی عملکرد DataFrames
بخش 5: پردازش داده‌های ساخت‌یافته و نیمه‌ساخت‌یافته
- خواندن و نوشتن فایل‌های CSV و JSON
- کار با فایل‌های Parquet
- پردازش داده‌های XML
- کار با داده‌های Avro
- معرفی Spark Streaming (اختیاری)
بخش 6: بهینه‌سازی عملکرد Spark
- تنظیمات Spark و پیکربندی
- بهینه‌سازی پارتیشن‌بندی داده‌ها
- استفاده از Cache و Persist
- بهینه‌سازی Query Execution
- مانیتورینگ و عیب‌یابی
بخش 7: یادگیری ماشین با Spark (MLlib)
- معرفی MLlib
- الگوریتم‌های یادگیری ماشین: Linear Regression, Logistic Regression, Clustering, Classification
- تبدیل و آماده‌سازی داده‌ها
- مدل‌سازی و ارزیابی مدل
- انتخاب ویژگی‌ها
بخش 8: پروژه‌های عملی
- پروژه 1: تحلیل داده‌های فروشگاه اینترنتی
- پروژه 2: پیش‌بینی تقاضا با استفاده از MLlib
- پروژه 3: تحلیل داده‌های وب‌سایت
- و …
این دوره با هدف ارتقای مهارت‌های شما در زمینه پردازش داده‌های بزرگ و آماده‌سازی شما برای ورود به بازار کار طراحی شده است. با پیوستن به این دوره، شما به یک متخصص Apache Spark تبدیل خواهید شد و می‌توانید در پروژه‌های داده‌محور بزرگ، نقش موثری ایفا کنید. این فرصت را از دست ندهید و همین امروز به جمع ما بپیوندید!
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.