کتاب جامع طراحی الگوریتم‌های پردازش موازی و مقیاس‌پذیر با مدل MapReduce با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع طراحی الگوریتم‌های پردازش موازی و مقیاس‌پذیر با مدل MapReduce

موضوع کلی: علوم داده و پردازش کلان‌داده (Big Data)

موضوع میانی: معماری و الگوهای طراحی در پردازش توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی رایانش توزیع‌شده و پردازش کلان‌داده
  • 2. آشنایی با مدل برنامه‌نویسی MapReduce
  • 3. معماری سیستم‌های پردازش موازی در محیط‌های توزیع‌شده
  • 4. مفاهیم کلیدی در مدل‌سازی داده‌ها برای پردازش موازی
  • 5. آشنایی با محیط اجرای آپاچی هدوپ و مدیریت منابع
  • 6. چرخه حیات یک کار در مدل نگاشت و کاهش
  • 7. الگوی طراحی فیلترینگ داده‌ها و استخراج ویژگی‌ها
  • 8. الگوی طراحی سازمان‌دهی داده‌ها و گروه‌بندی
  • 9. الگوی طراحی تفکیک داده‌ها و جداسازی هوشمند
  • 10. الگوی طراحی ترکیب داده‌ها و تجمیع نتایج
  • 11. الگوی طراحی پیوند داده‌ها در محیط توزیع‌شده
  • 12. الگوی طراحی سلسله‌مراتب در پردازش داده‌های حجیم
  • 13. الگوی طراحی شمارش معکوس و تحلیل فراوانی
  • 14. الگوی طراحی میانگین‌گیری و محاسبات آماری توزیع‌شده
  • 15. الگوی طراحی جستجوی متن و نمایه‌سازی معکوس
  • 16. الگوی طراحی تحلیل گراف در پردازش کلان‌داده
  • 17. الگوی طراحی مرتب‌سازی توزیع‌شده و مقیاس‌پذیر
  • 18. الگوی طراحی فشرده‌سازی داده‌ها برای بهینه‌سازی شبکه
  • 19. الگوی طراحی مدیریت فایل‌های کوچک و بهینه‌سازی ورودی
  • 20. الگوی طراحی استفاده از شمارنده‌ها برای پایش عملیات
  • 21. الگوی طراحی پیاده‌سازی فیلتر بلوم برای کاهش بار پردازشی
  • 22. الگوی طراحی استفاده از حافظه کش توزیع‌شده
  • 23. الگوی طراحی پردازش داده‌های غیرساختارمند و نیمه‌ساختارمند
  • 24. الگوی طراحی تحلیل لاگ‌های سیستمی و امنیتی
  • 25. الگوی طراحی تجمیع داده‌ها در سطح گره‌های محلی
  • 26. الگوی طراحی مدل‌سازی داده‌های زمانی و سری‌های زمانی
  • 27. الگوی طراحی پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 28. الگوی طراحی موازی‌سازی الگوریتم‌های جستجوی انبوه
  • 29. الگوی طراحی مدیریت خطا و بازیابی در پردازش توزیع‌شده
  • 30. الگوی طراحی بهینه‌سازی مصرف منابع در کلاستر
  • 31. استراتژی‌های پارتیشن‌بندی داده‌ها و توزیع بار
  • 32. تکنیک‌های بهینه‌سازی نگاشت‌گرها و کاهش‌دهنده‌ها
  • 33. بررسی چالش‌های گلوگاه در پردازش‌های توزیع‌شده
  • 34. تأثیر نوع فرمت فایل بر سرعت پردازش کلان‌داده
  • 35. امنیت در تبادل داده‌های توزیع‌شده در محیط‌های سازمانی
  • 36. مقیاس‌پذیری افقی در معماری‌های مبتنی بر MapReduce
  • 37. شبیه‌سازی و ارزیابی کارایی الگوریتم‌های پردازش موازی
  • 38. ترکیب مدل MapReduce با جریان‌های داده‌ای بلادرنگ
  • 39. مطالعه موردی کاربرد پردازش توزیع‌شده در سامانه‌های ملی
  • 40. پروژه‌های عملیاتی و پیاده‌سازی الگوهای طراحی در محیط واقعی
تگ‌ها: Big Data MapReduce الگوریتم‌های موازی پردازش توزیع‌شده پردازش داده‌های حجیم طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر علوم داده کلان‌داده معماری نرم‌افزار نقشه‌کاهش

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.