MAPress
کتاب مهندسی داده با دیتابریکس: از پایه تا پیشرفته

کتاب مهندسی داده با دیتابریکس: از پایه تا پیشرفته

تگ‌ها: بیگ دیتا پردازش داده پلتفرم داده تحلیل داده داده کاوی دریاچه داده دیتابریکس مهندسی داده مهندسی کلان داده یادگیری ماشین

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 دیتابریکس: از پایه تا پیشرفته

موضوع کلی: مهندسی داده و تحلیل داده

موضوع میانی: پلتفرم‌های داده مدرن

🎓 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. مقدمه‌ای بر مهندسی داده با دیتابریکس
  • 2. مفاهیم کلیدی مهندسی داده
  • 3. معماری دیتابریکس
  • 4. راه‌اندازی محیط دیتابریکس
  • 5. کار با نوت‌بوک‌های دیتابریکس
  • 6. زبان‌های برنامه‌نویسی در دیتابریکس (پایتون، اسکالا)
  • 7. آشنایی با Spark در دیتابریکس
  • 8. مفاهیم RDD و DataFrame
  • 9. عملیات پایه Spark
  • 10. بهینه‌سازی عملکرد Spark
  • 11. کار با Delta Lake
  • 12. مزایای Delta Lake
  • 13. ساختار جداول Delta
  • 14. عملیات ACID در Delta Lake
  • 15. زمان‌سفر (Time Travel) در Delta Lake
  • 16. بهینه‌سازی جداول Delta
  • 17. قوانین دسترسی در Delta Lake
  • 18. امنیت داده در دیتابریکس
  • 19. مدیریت هویت و دسترسی
  • 20. رمزنگاری داده‌ها
  • 21. نظارت و ثبت وقایع
  • 22. کار با کلاسترها در دیتابریکس
  • 23. انواع کلاسترها
  • 24. پیکربندی کلاسترها
  • 25. مدیریت چرخه عمر کلاستر
  • 26. استقرار کلاسترها
  • 27. کار با Job ها در دیتابریکس
  • 28. ایجاد و اجرای Job
  • 29. زمان‌بندی Job ها
  • 30. نظارت بر Job ها
  • 31. مدیریت خطاهای Job
  • 32. کار با Streaming در دیتابریکس
  • 33. مفاهیم پردازش جریانی
  • 34. Spark Structured Streaming
  • 35. کار با منابع داده جریانی
  • 36. پردازش داده‌های جریانی با Delta Lake
  • 37. تضمین تحویل در پردازش جریانی
  • 38. کار با MLflow در دیتابریکس
  • 39. مفاهیم مدیریت چرخه عمر ML
  • 40. ردیابی آزمایش‌ها با MLflow
  • 41. مدیریت مدل‌ها با MLflow
  • 42. استقرار مدل‌ها با MLflow
  • 43. مفاهیم Data Lakehouse
  • 44. مزایای Data Lakehouse
  • 45. معماری Lakehouse
  • 46. کار با داده‌های حجیم (Big Data)
  • 47. استراتژی‌های ذخیره‌سازی داده
  • 48. پردازش داده‌های حجیم
  • 49. مدیریت کیفیت داده
  • 50. ابزارهای کیفیت داده
  • 51. پیاده‌سازی پروفایلینگ داده
  • 52. پاکسازی داده‌ها
  • 53. اعتبارسنجی داده‌ها
  • 54. استانداردسازی داده‌ها
  • 55. مفاهیم ETL و ELT
  • 56. تفاوت ETL و ELT
  • 57. طراحی پایپ‌لاین‌های ETL
  • 58. طراحی پایپ‌لاین‌های ELT
  • 59. ابزارهای ETL/ELT مدرن
  • 60. کار با Git و دیتابریکس
  • 61. یکپارچه‌سازی Git با نوت‌بوک‌ها
  • 62. کنترل نسخه کد
  • 63. همکاری تیمی با Git
  • 64. مدیریت انشعاب‌ها (Branches)
  • 65. ادغام کد (Merging)
  • 66. مفاهیم Data Governance
  • 67. اهمیت Data Governance
  • 68. اصول Data Governance
  • 69. پیاده‌سازی Data Governance
  • 70. نقش دیتابریکس در Data Governance
  • 71. امنیت اطلاعات در سازمان
  • 72. قوانین حفاظت از داده‌ها
  • 73. مدیریت ریسک داده
  • 74. مفاهیم Data Catalog
  • 75. اهمیت Data Catalog
  • 76. پیاده‌سازی Data Catalog
  • 77. کار با Unity Catalog
  • 78. قابلیت‌های Unity Catalog
  • 79. مدیریت متادیتای داده
  • 80. جستجو و کشف داده
  • 81. خودکارسازی فرآیندهای داده
  • 82. استفاده از API های دیتابریکس
  • 83. اتوماسیون استقرار
  • 84. اتوماسیون مدیریت کلاستر
  • 85. اتوماسیون اجرای Job
  • 86. هماهنگ‌سازی با ابزارهای CI/CD
  • 87. مفاهیم DevOps برای داده
  • 88. اصول DevOps
  • 89. پیاده‌سازی DevOps در مهندسی داده
  • 90. ابزارهای DevOps
  • 91. فرهنگ DevOps
  • 92. مفاهیم MLOps
  • 93. چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 94. پیاده‌سازی MLOps
  • 95. ابزارهای MLOps
  • 96. هماهنگ‌سازی MLOps و DevOps
  • 97. بهینه‌سازی هزینه در دیتابریکس
  • 98. مدیریت مصرف منابع
  • 99. انتخاب نوع کلاستر مناسب
  • 100. تنظیمات کلاستر

📚 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.