اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی راهکارهای تحلیل داده با استفاده از Azure Databricks

کتاب پیاده‌سازی راهکارهای تحلیل داده با استفاده از Azure Databricks

تگ‌ها: Azure Data Analytics Azure Databricks پیاده سازی راهکار داده تحلیل داده فناوری اطلاعات کلان داده مهندسی داده مهندسی نرم افزار

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی راهکارهای تحلیل داده با استفاده از Azure Databricks

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: تحلیل داده و کلان‌داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده و کلان‌داده
  • 2. مبانی مهندسی نرم‌افزار و فنّاوری اطلاعات
  • 3. مفاهیم کلیدی در تحلیل داده
  • 4. کاربرد تحلیل داده در صنایع مختلف
  • 5. معرفی پلتفرم Azure Databricks
  • 6. معماری Azure Databricks
  • 7. نصب و پیکربندی محیط Databricks
  • 8. مخازن داده در Azure
  • 9. اتصال به منابع داده متنوع
  • 10. مبانی کار با Apache Spark
  • 11. Spark SQL برای تحلیل داده
  • 12. Spark Streaming برای داده‌های زنده
  • 13. Machine Learning با Spark MLlib
  • 14. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 15. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 16. پیش‌پردازش داده‌ها در Databricks
  • 17. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 18. انتخاب و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 19. مدل‌های طبقه‌بندی (Classification)
  • 20. مدل‌های رگرسیون (Regression)
  • 21. مدل‌های خوشه‌بندی (Clustering)
  • 22. مدل‌های سری زمانی (Time Series)
  • 23. مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
  • 24. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
  • 25. استقرار مدل‌ها در Azure
  • 26. ابزارهای بصری‌سازی داده در Databricks
  • 27. مقدمه‌ای بر بصری‌سازی داده
  • 28. نمودارهای رایج و کاربرد آن‌ها
  • 29. طراحی داشبوردهای تحلیلی
  • 30. مقدمه‌ای بر کلان‌داده (Big Data)
  • 31. چالش‌های کلان‌داده
  • 32. معماری‌های کلان‌داده
  • 33. ذخیره‌سازی کلان‌داده (Data Lakes)
  • 34. پردازش کلان‌داده
  • 35. ابزارهای اکوسیستم کلان‌داده
  • 36. مبانی Apache Hadoop
  • 37. HDFS و YARN
  • 38. MapReduce (مفهومی)
  • 39. Apache Hive
  • 40. Apache Spark (مرور عمیق‌تر)
  • 41. Spark Core API
  • 42. Spark SQL (کاربردهای پیشرفته)
  • 43. Spark Streaming (کاربردهای پیشرفته)
  • 44. Spark MLlib (کاربردهای پیشرفته)
  • 45. Spark GraphX (مقدماتی)
  • 46. امنیت در محیط Databricks
  • 47. مدیریت دسترسی و احراز هویت
  • 48. امنیت داده‌ها و رمزنگاری
  • 49. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 50. اصول حاکمیت داده (Data Governance)
  • 51. استانداردهای کیفیت داده
  • 52. مدیریت فراداده (Metadata Management)
  • 53. ابزارهای مدیریت فراداده
  • 54. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (Business Intelligence)
  • 55. تفاوت تحلیل داده و هوش تجاری
  • 56. نرم‌افزارهای هوش تجاری
  • 57. طراحی انبار داده (Data Warehousing)
  • 58. مفاهیم انبار داده
  • 59. مدل‌سازی ابعادی (Dimensional Modeling)
  • 60. ETL (Extract, Transform, Load)
  • 61. مقدمه‌ای بر Azure Data Factory
  • 62. ساخت پایپ‌لاین‌های ETL/ELT
  • 63. اتوماسیون فرآیندهای داده
  • 64. مانیتورینگ و گزارش‌دهی در Databricks
  • 65. Logging و Auditing
  • 66. Troubleshooting در Databricks
  • 67. بهینه‌سازی هزینه‌ها در Azure Databricks
  • 68. مدیریت منابع محاسباتی
  • 69. انتخاب مناسب ماشین‌ها (VMs)
  • 70. استفاده از Spot Instances (در صورت امکان و انطباق)
  • 71. مقدمه‌ای بر DevOps برای تحلیل داده
  • 72. CI/CD در Databricks
  • 73. خودکارسازی تست‌ها
  • 74. پایش عملکرد سیستم‌های تحلیل داده
  • 75. نکات پیشرفته در Spark SQL
  • 76. بهینه‌سازی کوئری‌های Spark
  • 77. استفاده از Caching و Persistence
  • 78. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 79. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده
  • 80. کتابخانه‌های یادگیری عمیق (TensorFlow/PyTorch - مفهومی)
  • 81. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 82. کاربرد NLP در تحلیل داده
  • 83. تکنیک‌های پایه NLP
  • 84. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 85. کاربرد بینایی ماشین در تحلیل داده
  • 86. تکنیک‌های پایه بینایی ماشین
  • 87. مدیریت پروژه‌های تحلیل داده
  • 88. فازهای مختلف پروژه تحلیل داده
  • 89. تیم‌سازی و نقش‌ها در پروژه
  • 90. اخلاق در تحلیل داده
  • 91. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 92. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (Explainable AI)
  • 93. ملاحظات قانونی و مقرراتی (با تأکید بر قوانین ایران)
  • 94. حفظ امنیت و محرمانگی داده‌های حساس
  • 95. تحلیل داده برای تصمیم‌گیری استراتژیک
  • 96. مطالعات موردی موفق در ایران
  • 97. آینده تحلیل داده و کلان‌داده
  • 98. روندهای نوظهور در صنعت داده
  • 99. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.