کتاب مهندسی داده با Apache Spark در Azure Synapse Analytics

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 مهندسی داده با Apache Spark در Azure Synapse Analytics

موضوع کلی: مهندسی داده

موضوع میانی: پردازش داده‌های کلان با استفاده از ابزارهای متن‌باز

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی مهندسی داده در Azure Synapse Analytics
  • 2. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های کلان
  • 3. معماری Azure Synapse Analytics
  • 4. آشنایی با Apache Spark
  • 5. مفهوم Pool در Azure Synapse Spark
  • 6. ایجاد و پیکربندی Spark Pool
  • 7. اتصال به داده‌ها در Azure Data Lake Storage
  • 8. خواندن و نوشتن داده‌ها با Spark
  • 9. فرمت‌های داده‌ای رایج (Parquet, Delta Lake)
  • 10. مقدمه‌ای بر زبان PySpark
  • 11. عملیات پایه PySpark (DataFrame API)
  • 12. دستورات select, filter, groupBy
  • 13. توابع آماری و تجمیعی در PySpark
  • 14. کار با انواع داده در PySpark
  • 15. مدیریت Schema در PySpark
  • 16. پیوستن (Join) داده‌ها در PySpark
  • 17. عملیات Union و Intersect
  • 18. استفاده از Window Functions
  • 19. مقدمه‌ای بر Spark SQL
  • 20. نوشتن کوئری‌های SQL در Spark
  • 21. ترکیب PySpark و Spark SQL
  • 22. بهینه‌سازی عملکرد PySpark
  • 23. نکات و ترفندهای نوشتن کد PySpark
  • 24. مدیریت منابع در Spark Pool
  • 25. نظارت بر اجرای Jobها در Spark
  • 26. عیب‌یابی Jobهای Spark
  • 27. مقدمه‌ای بر Delta Lake
  • 28. ویژگی‌های Delta Lake (ACID Transactions)
  • 29. زمان‌سفر (Time Travel) در Delta Lake
  • 30. بهینه‌سازی Delta Lake (Optimize, Vacuum)
  • 31. استفاده از Delta Lake برای Data Warehousing
  • 32. مقدمه‌ای بر Data Engineering Pipelines
  • 33. ساخت Pipelineهای داده در Azure Synapse
  • 34. زمان‌بندی اجرای Pipelineها
  • 35. پارامترسازی در Pipelineها
  • 36. انتقال داده با Azure Data Factory (در Synapse)
  • 37. اتصال به منابع داده خارجی
  • 38. استفاده از Copy Activity
  • 39. استفاده از Lookup Activity
  • 40. استفاده از ForEach Activity
  • 41. استفاده از If Condition Activity
  • 42. مدیریت خطا در Pipelineها
  • 43. لاگ‌برداری و مانیتورینگ Pipelineها
  • 44. مقدمه‌ای بر Data Governance
  • 45. اصول Data Governance در Azure
  • 46. امنیت داده در Azure Synapse
  • 47. کنترل دسترسی بر روی Spark Pool
  • 48. کنترل دسترسی بر روی داده‌ها
  • 49. رمزنگاری داده‌ها
  • 50. مفاهیم Data Catalog
  • 51. استفاده از Azure Purview (با چارچوب رسمی)
  • 52. مقدمه‌ای بر Data Modeling
  • 53. انواع مدل‌های داده (Dimensional Modeling)
  • 54. طراحی استار اسکما (Star Schema)
  • 55. طراحی اسنیک اسکما (Snowflake Schema)
  • 56. مدل‌سازی داده برای تحلیل
  • 57. مدل‌سازی داده برای گزارش‌گیری
  • 58. استفاده از ابزارهای مدل‌سازی (با رویکرد رسمی)
  • 59. مقدمه‌ای بر Big Data Architectures
  • 60. معماری Lambda
  • 61. معماری Kappa
  • 62. معماری Lakehouse
  • 63. مقایسه معماری‌های کلان داده
  • 64. نقش Spark در معماری‌های کلان داده
  • 65. امنیت در معماری‌های کلان داده
  • 66. مقدمه‌ای بر MLOps (با رویکرد مهندسی داده)
  • 67. نقش مهندس داده در MLOps
  • 68. آماده‌سازی داده برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 69. استفاده از Spark برای Feature Engineering
  • 70. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین (با چارچوب رسمی)
  • 71. پایش مدل‌های یادگیری ماشین (با چارچوب رسمی)
  • 72. مقدمه‌ای بر DataOps
  • 73. اصول DataOps
  • 74. پیاده‌سازی DataOps در Azure Synapse
  • 75. اتوماسیون در DataOps
  • 76. مقدمه‌ای بر Azure Databricks (به عنوان مقایسه)
  • 77. مقایسه Spark در Synapse و Databricks
  • 78. ملاحظات هزینه در Azure Synapse Spark
  • 79. نکات پایانی برای مهندسان داده
  • 80. تمرین عملی: تحلیل داده‌های فروش
  • 81. تمرین عملی: ساخت Pipeline پردازش لاگ
  • 82. تمرین عملی: مدل‌سازی داده برای داشبورد
  • 83. تمرین عملی: بهینه‌سازی یک Job کند Spark
  • 84. تمرین عملی: پیاده‌سازی Delta Lake برای داده‌های جریان
  • 85. تمرین عملی: تنظیمات امنیتی پیشرفته
  • 86. تمرین عملی: مانیتورینگ و عیب‌یابی پیشرفته
  • 87. مروری بر ابزارهای متن‌باز مرتبط
  • 88. جمع‌بندی مباحث پیشرفته
  • 89. آینده مهندسی داده با Spark
  • 90. منابع تکمیلی و مطالعات بیشتر
  • 91. مبانی ذخیره‌سازی داده در Azure
  • 92. مبانی شبکه‌سازی در Azure برای Synapse
  • 93. مدیریت Cluster در Spark
  • 94. استفاده از Notebooks در Synapse
  • 95. نوشتن کد با زبان Scala در Spark (مقدماتی)
  • 96. مقدمه‌ای بر Spark Streaming (با رویکرد Batch)
  • 97. مدیریت Metadata در Synapse
  • 98. استفاده از Azure Key Vault برای امنیت

📚 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.