کتاب راهکارهای نوین تحلیل و مدیریت جریان‌های داده با Apache Spark در زیرساخت‌های سازمانی 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 راهکارهای نوین تحلیل و مدیریت جریان‌های داده با Apache Spark در زیرساخت‌های سازمانی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل کلان‌داده‌ها

موضوع میانی: پردازش توزیع‌شده و مهندسی داده با آپاچی اسپارک

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و معماری پردازش توزیع‌شده در آپاچی اسپارک
  • 2. آشنایی با مدل برنامه‌نویسی و انتزاع RDD در اسپارک
  • 3. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی عملیات در Spark Core
  • 4. کار با مجموعه‌های داده ساختاریافته در Spark SQL
  • 5. تبدیل داده‌های بدون ساختار به جداول رابطه‌ای
  • 6. تکنیک‌های بارگذاری داده از منابع مختلف و پایگاه‌های داده
  • 7. آشنایی با ساختار DataFrame و Dataset در مقیاس بزرگ
  • 8. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای SQL در محیط‌های توزیع‌شده
  • 9. مدیریت خطاهای رایج و پایداری در خوشه‌های اسپارک
  • 10. معرفی پردازش جریان با Spark Structured Streaming
  • 11. طراحی خط لوله پردازش بلادرنگ داده‌ها
  • 12. اتصال به منابع داده جریانی مانند Kafka
  • 13. مدیریت وضعیت و پنجره‌بندی زمانی در پردازش جریان
  • 14. استراتژی‌های کوئری‌نویسی بهینه برای کاهش تاخیر
  • 15. مبانی یادگیری ماشین توزیع‌شده با کتابخانه MLlib
  • 16. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های پیش‌بینی
  • 17. پیاده‌سازی الگوریتم‌های رگرسیون در مقیاس کلان
  • 18. خوشه‌بندی و تحلیل الگوها با استفاده از اسپارک
  • 19. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 20. مدیریت منابع و زمان‌بندی وظایف در کلاستر (YARN و Kubernetes)
  • 21. تنظیم پارامترهای اجرایی برای بهبود کارایی کلاستر
  • 22. مانیتورینگ و عیب‌یابی برنامه‌های اسپارک با Spark UI
  • 23. مدیریت سطوح دسترسی در محیط‌های اشتراکی
  • 24. یکپارچه‌سازی اسپارک با سیستم‌های فایل توزیع‌شده HDFS
  • 25. استفاده از فرمت‌های ذخیره‌سازی بهینه نظیر Parquet و Avro
  • 26. تکنیک‌های پارتیشن‌بندی داده‌ها برای افزایش سرعت پردازش
  • 27. مدیریت وابستگی‌ها و کتابخانه‌های خارجی در پروژه‌های اسپارک
  • 28. تست و اشکال‌زدایی کدهای توزیع‌شده
  • 29. پیاده‌سازی معماری Lambda در پردازش داده‌ها
  • 30. استراتژی‌های انتقال داده میان حافظه و دیسک
  • 31. به‌کارگیری Broadcast Variables و Accumulators
  • 32. مدیریت داده‌های حجیم با استفاده از توابع مرتبه بالاتر
  • 33. بهینه‌سازی عملیات Shuffle در کلاسترهای بزرگ
  • 34. امنیت داده‌ها در حال انتقال و در حال سکون
  • 35. پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل گزارش‌گیری خودکار
  • 36. استقرار و عملیاتی‌سازی مدل‌های پردازش داده در محیط تولید
  • 37. بررسی موردی تحلیل داده‌های لاگ سازمانی
  • 38. آینده‌نگری و توسعه زیرساخت‌های داده‌محور با اسپارک
تگ‌ها: Apache Spark Spark Streaming آپاچی اسپارک پردازش توزیع شده پردازش کلان داده تحلیل کلان داده زیرساخت داده‌ای علم داده مدیریت جریان داده مهندسی داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.