کتاب کارگاه جامع پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های حجیم با استفاده از PySpark 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 کارگاه جامع پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های حجیم با استفاده از PySpark

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات

موضوع میانی: پردازش کلان‌داده‌ها با ابزارهای توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و معماری پردازش توزیع‌شده در Apache Spark
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه PySpark و پیکربندی کلاستر
  • 3. آشنایی با ساختار RDD و مفاهیم تغییرناپذیری در داده‌ها
  • 4. کار با DataFrameها به عنوان واحد اصلی پردازش داده‌های ساختاریافته
  • 5. اتصال به منابع داده‌ای مختلف از جمله فایل‌های CSV و JSON
  • 6. بررسی کیفیت داده‌ها و شناسایی مقادیر مفقود یا نامعتبر
  • 7. استفاده از توابع کتابخانه SQL برای فیلتر و انتخاب داده‌ها
  • 8. تکنیک‌های مدیریت مقادیر تهی و جایگزینی داده‌های گمشده
  • 9. پاکسازی رشته‌های متنی با استفاده از توابع پردازش متن در PySpark
  • 10. حذف داده‌های تکراری و یکسان‌سازی ردیف‌های مشابه
  • 11. تغییر نوع داده‌ها و اطمینان از صحت فرمت ستون‌ها
  • 12. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers) در مجموعه‌های حجیم
  • 13. استفاده از ابزارهای آماری برای تحلیل توزیع داده‌ها
  • 14. کار با تاریخ و زمان و استانداردسازی فرمت‌های زمانی
  • 15. اعتبارسنجی داده‌ها بر اساس قوانین کسب‌وکار و منطق برنامه
  • 16. مدیریت ستون‌های پیچیده شامل آرایه‌ها و ساختارهای تو در تو
  • 17. تکنیک‌های بهینه‌سازی کوئری‌ها برای افزایش سرعت پردازش
  • 18. استفاده از UDFها برای پیاده‌سازی منطق‌های سفارشی پاکسازی
  • 19. تجمیع و گروه‌بندی داده‌ها برای شناسایی ناهنجاری‌ها در مقیاس کلان
  • 20. کار با پنجره‌های زمانی و توابع Window برای تحلیل‌های ترتیبی
  • 21. ادغام و اتصال مجموعه‌داده‌های توزیع‌شده با استفاده از Joinها
  • 22. مدیریت حافظه و جلوگیری از خطای کمبود حافظه در پردازش‌های سنگین
  • 23. مانیتورینگ و عیب‌یابی فرآیندهای Spark با استفاده از Spark UI
  • 24. ذخیره‌سازی نتایج نهایی در قالب‌های بهینه مانند Parquet
  • 25. طراحی خط لوله (Pipeline) خودکار برای پاکسازی مستمر داده‌ها
  • 26. امنیت داده‌ها و رعایت اصول دسترسی در بسترهای توزیع‌شده
  • 27. مستندسازی مراحل پاکسازی و گزارش‌گیری از وضعیت سلامت داده‌ها
تگ‌ها: Big Data PySpark پاک‌سازی داده‌ها پای‌اسپارک پیش‌پردازش داده تحلیل داده‌های حجیم داده‌کاوی علم داده کلان‌داده مهندسی داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.