کتاب تحلیل داده‌های بزرگ در ابر صنعتی 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 تحلیل داده‌های بزرگ در ابر صنعتی

موضوع کلی: فناوری و نوآوری‌های صنعتی

موضوع میانی: ابر محاسبات (Cloud Computing) در صنعت

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفاهیم پایه تحلیل داده‌های بزرگ
  • 2. معماری سیستم‌های داده‌های بزرگ
  • 3. معرفی پلتفرم‌های ابری برای داده‌های بزرگ
  • 4. ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ در ابر
  • 5. پردازش توزیع‌شده داده‌ها با Hadoop
  • 6. مقدمه‌ای بر MapReduce
  • 7. بهینه‌سازی الگوریتم‌های MapReduce
  • 8. کار با فایل‌سیستم HDFS
  • 9. مقدمه‌ای بر پایگاه داده NoSQL
  • 10. انواع پایگاه داده‌های NoSQL (Key-Value, Document, Column-Family, Graph)
  • 11. MongoDB: مبانی و کاربردها
  • 12. Cassandra: طراحی و پیاده‌سازی
  • 13. HBase: ساختار و مدیریت داده
  • 14. Spark: مقدمه‌ای و نصب
  • 15. پردازش داده‌های جریانی با Spark Streaming
  • 16. Spark SQL: پرس‌وجو و تحلیل داده
  • 17. یادگیری ماشین در Spark MLlib
  • 18. تصویرسازی داده‌ها با استفاده از ابزارهای ابری
  • 19. امنیت داده‌ها در ابر
  • 20. مدیریت دسترسی و احراز هویت در سیستم‌های داده‌های بزرگ
  • 21. مقایسه‌ی سرویس‌های ابری: AWS، Azure، Google Cloud
  • 22. استقرار و مدیریت خوشه‌های Hadoop در ابر
  • 23. مانیتورینگ و عیب‌یابی سیستم‌های داده‌های بزرگ
  • 24. مقایسه‌ی Hadoop و Spark
  • 25. بهینه‌سازی عملکرد Spark
  • 26. تحلیل داده‌های زمانی با استفاده از ابزارهای ابری
  • 27. پیش‌بینی سری‌های زمانی با مدل‌های یادگیری ماشین
  • 28. تحلیل احساسات در داده‌های متنی
  • 29. پردازش زبان طبیعی (NLP) با Spark
  • 30. شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 31. کاهش ابعاد داده‌ها با استفاده از PCA
  • 32. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با استفاده از Graph Databases
  • 33. تحلیل رفتار مشتری با استفاده از داده‌های بزرگ
  • 34. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین
  • 35. بهینه‌سازی زنجیره تامین با استفاده از تحلیل داده‌های بزرگ
  • 36. تشخیص تقلب با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 37. مدیریت ریسک با استفاده از تحلیل داده‌های بزرگ
  • 38. تحلیل داده‌های حسگرها (Sensor Data)
  • 39. تحلیل داده‌های تصویری با استفاده از یادگیری عمیق
  • 40. کاربرد داده‌های بزرگ در بازاریابی
  • 41. کاربرد داده‌های بزرگ در حوزه سلامت
  • 42. کاربرد داده‌های بزرگ در صنعت مالی
  • 43. کاربرد داده‌های بزرگ در صنایع تولیدی
  • 44. استفاده از داده‌های بزرگ در مدیریت منابع انسانی
  • 45. تحلیل داده‌های جغرافیایی (Geospatial Data)

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.