اکسپرس 24
کتاب اعتبارسنجی و پاکسازی داده‌های حجیم با استفاده از Spark و Dask

کتاب اعتبارسنجی و پاکسازی داده‌های حجیم با استفاده از Spark و Dask

تگ‌ها: Big Data Spark اسپارک اعتبارسنجی داده پاکسازی داده پردازش کلان داده تحلیل داده داده کاوی دسک مهندسی داده

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 اعتبارسنجی و پاکسازی داده‌های حجیم با استفاده از Spark و Dask

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و علوم داده

موضوع میانی: پردازش و تحلیل داده‌های کلان

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر داده‌های حجیم و چالش‌های اعتبارسنجی
  • 2. مفاهیم اساسی پردازش داده‌های توزیع‌شده
  • 3. آشنایی با Apache Spark و معماری آن
  • 4. آشنایی با Dask و اکوسیستم آن
  • 5. مقایسه Spark و Dask برای اعتبارسنجی داده
  • 6. نصب و پیکربندی محیط Spark
  • 7. نصب و پیکربندی محیط Dask
  • 8. مفاهیم اولیه DataFrames در Spark
  • 9. مفاهیم اولیه DataFrames در Dask
  • 10. عملیات اساسی بر روی DataFrames
  • 11. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها در Spark
  • 12. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها در Dask
  • 13. تبدیلات و عملیات تحلیلی با Spark
  • 14. تبدیلات و عملیات تحلیلی با Dask
  • 15. مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 16. تکنیک‌های تشخیص و مدیریت داده‌های گمشده
  • 17. قواعد اعتبارسنجی داده (Data Validation Rules)
  • 18. تعریف قواعد اعتبارسنجی انواع داده
  • 19. اعتبارسنجی مقادیر عددی و بازه‌ها
  • 20. اعتبارسنجی داده‌های متنی و الگوها
  • 21. اعتبارسنجی داده‌های تاریخ و زمان
  • 22. اعتبارسنجی داده‌های دسته‌ای (Categorical Data)
  • 23. تشخیص و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 24. روش‌های آماری برای تشخیص داده‌های پرت
  • 25. اعتبارسنجی روابط بین ستون‌ها
  • 26. بررسی وابستگی‌ها و همبستگی‌ها
  • 27. اعتبارسنجی داده‌های مکانی (Spatial Data)
  • 28. مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی و فرمت‌ها
  • 29. اعتبارسنجی ساختار و یکپارچگی داده‌ها
  • 30. استفاده از Schema برای اعتبارسنجی
  • 31. اعتبارسنجی داده‌ها در برابر Schema
  • 32. مدل‌سازی داده‌های حجیم برای اعتبارسنجی
  • 33. طراحی پایگاه داده‌های بهینه برای تحلیل
  • 34. روش‌های نمونه‌برداری از داده‌های حجیم
  • 35. نمونه‌برداری تصادفی و طبقه‌بندی شده
  • 36. اعتبارسنجی با استفاده از نمونه‌ها
  • 37. مقدمه‌ای بر کیفیت داده (Data Quality)
  • 38. ابعاد مختلف کیفیت داده
  • 39. اهمیت کیفیت داده در تصمیم‌گیری
  • 40. سنجه‌های اندازه‌گیری کیفیت داده
  • 41. ارزیابی کیفیت داده با Spark
  • 42. ارزیابی کیفیت داده با Dask
  • 43. پیاده‌سازی ابزارهای اعتبارسنجی در Spark
  • 44. استفاده از کتابخانه‌های اعتبارسنجی Spark
  • 45. پیاده‌سازی ابزارهای اعتبارسنجی در Dask
  • 46. استفاده از کتابخانه‌های اعتبارسنجی Dask
  • 47. اعتبارسنجی داده‌های جریانی (Streaming Data)
  • 48. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های جریانی
  • 49. اعتبارسنجی داده‌های جریانی با Spark Streaming
  • 50. اعتبارسنجی داده‌های جریانی با Dask-ML
  • 51. مدیریت خطا در فرآیند اعتبارسنجی
  • 52. ثبت و گزارش‌دهی خطاها
  • 53. استراتژی‌های رفع خطا در داده‌ها
  • 54. پاکسازی داده‌ها (Data Cleaning)
  • 55. تکنیک‌های پیشرفته پاکسازی داده
  • 56. استانداردسازی داده‌ها
  • 57. یکپارچه‌سازی داده‌ها (Data Integration)
  • 58. ادغام منابع داده مختلف
  • 59. مدیریت داده‌های تکراری (Deduplication)
  • 60. الگوریتم‌های تشخیص داده‌های تکراری
  • 61. اعتبارسنجی داده‌های مبتنی بر گراف
  • 62. مفاهیم گراف و پردازش آن
  • 63. اعتبارسنجی داده‌های گراف با Spark GraphX
  • 64. اعتبارسنجی داده‌های گراف با Dask-Graph
  • 65. کاربرد هوش مصنوعی در اعتبارسنجی داده
  • 66. یادگیری ماشین برای تشخیص ناهنجاری
  • 67. استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق
  • 68. اعتبارسنجی داده‌های متنی با NLP
  • 69. پردازش زبان طبیعی برای تحلیل متن
  • 70. اعتبارسنجی احساسات (Sentiment Analysis)
  • 71. اعتبارسنجی موضوعی (Topic Modeling)
  • 72. امنیت داده‌ها در فرآیند اعتبارسنجی
  • 73. حفظ حریم خصوصی داده‌ها (Privacy Preservation)
  • 74. رمزنگاری و انانیم‌سازی داده‌ها
  • 75. ملاحظات قانونی و شرعی در اعتبارسنجی داده
  • 76. قوانین حفاظت از داده در ایران
  • 77. مقررات مربوط به داده‌های حساس
  • 78. اصول اخلاقی در کار با داده‌های حجیم
  • 79. مسئولیت‌پذیری در جمع‌آوری و تحلیل داده
  • 80. مطالعات موردی اعتبارسنجی داده در صنعت
  • 81. اعتبارسنجی داده در حوزه سلامت
  • 82. اعتبارسنجی داده در حوزه مالی
  • 83. اعتبارسنجی داده در حوزه خرده‌فروشی
  • 84. اعتبارسنجی داده در حوزه دولتی
  • 85. بهینه‌سازی عملکرد اعتبارسنجی داده
  • 86. تنظیم پارامترها و منابع محاسباتی
  • 87. استفاده از کشینگ و حافظه موقت
  • 88. طراحی معماری‌های مقیاس‌پذیر برای اعتبارسنجی
  • 89. آینده اعتبارسنجی داده‌های حجیم
  • 90. روندهای نوظهور در حوزه Big Data
  • 91. چالش‌های پیش رو در اعتبارسنجی داده
  • 92. اهمیت مستندسازی فرآیند اعتبارسنجی
  • 93. مستندسازی فنی و کاربردی
  • 94. آموزش و توسعه مهارت‌های اعتبارسنجی داده
  • 95. منابع یادگیری تکمیلی
  • 96. جمع‌بندی و نگاه به آینده

📚 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.