کتاب کارگاه جامع پاکسازی و پیشپردازش دادههای حجیم با استفاده از PySpark با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 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.