کتاب آموزش جامع مهندسی داده با Apache Spark و Delta Lake به زبان پایتون و اسکالا با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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 آموزش جامع مهندسی داده با Apache Spark و Delta Lake به زبان پایتون و اسکالا

موضوع کلی: علوم داده و مهندسی کلان‌داده

موضوع میانی: معماری دریاچه داده (Data Lakehouse) و پردازش توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی مهندسی داده و معرفی معماری مدرن دریاچه داده
  • 2. نقش و جایگاه مهندسی داده در سازمان‌های داده‌محور
  • 3. معرفی پلتفرم Apache Spark و اکوسیستم پردازش توزیع‌شده
  • 4. برپایی محیط توسعه و پیکربندی اولیه برای کار با Spark
  • 5. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای پردازش داده‌های حجیم
  • 6. مبانی زبان اسکالا در بستر Spark و مفاهیم تابعی
  • 7. آشنایی با معماری Lakehouse و گذار از انبار داده سنتی
  • 8. ساختار حافظه و مدیریت منابع در کلاستر اسپارک
  • 9. مفاهیم هسته‌ای RDD در اسپارک و مدیریت توزیع داده
  • 10. کار با Spark SQL و نوشتن کوئری‌های بهینه
  • 11. مدیریت دیتافریم‌ها و عملیات تبدیل داده‌ها
  • 12. مبانی کار با Delta Lake و مزایای جداول دلتا
  • 13. مدیریت تراکنش‌های ACID در دریاچه داده
  • 14. نسخه‌بندی داده‌ها و قابلیت Time Travel در Delta Lake
  • 15. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی با تکنیک‌های Compaction و Z-Ordering
  • 16. استفاده از Delta Caching برای افزایش سرعت خواندن داده‌ها
  • 17. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های داده با Spark Structured Streaming
  • 18. پردازش داده‌های جریانی در لحظه و مدیریت وقایع
  • 19. تکنیک‌های پاکسازی و اعتبارسنجی داده‌ها در مسیر ورود
  • 20. مدیریت طرح‌واره و تکامل جداول در Delta Lake
  • 21. اتصال به منابع داده خارجی و سیستم‌های فایل توزیع‌شده
  • 22. بهینه‌سازی کارایی در پردازش‌های سنگین و جلوگیری از Shuffle
  • 23. مدیریت خطاهای رایج در پردازش توزیع‌شده
  • 24. شبیه‌سازی سناریوهای واقعی مهندسی داده در محیط Databricks
  • 25. طراحی لایه‌های ذخیره‌سازی داده شامل Bronze و Silver و Gold
  • 26. استراتژی‌های پارتیشن‌بندی داده‌ها برای بهبود کوئری‌ها
  • 27. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در محیط‌های توزیع‌شده
  • 28. مانیتورینگ و عیب‌یابی کلاسترهای اسپارک
  • 29. تکنیک‌های تست و خودکارسازی پایپ‌لاین‌های داده
  • 30. مستندسازی و استقرار پروژه‌های مهندسی داده در محیط تولید
تگ‌ها: Apache Spark Data Engineering Data Lakehouse آپاچی اسپارک پردازش توزیع شده دلتا لیک دیتابریکس کلان داده معماری دریاچه داده مهندسی داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.