MAPress
کتاب مهندسی داده با Azure Synapse و Apache Spark Pools

کتاب مهندسی داده با Azure Synapse و Apache Spark Pools

تگ‌ها: Azure Azure Synapse آپاچی اسپارک استخرهای اسپارک پردازش کلان داده تحلیل داده داده سازمانی داده کاوی مهندسی داده مهندسی کلان داده

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 Azure Synapse و Apache Spark Pools

موضوع کلی: مهندسی داده و تحلیل داده

موضوع میانی: پردازش و تحلیل داده‌های کلان با ابزارهای ابری

🎓 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 و تحلیل داده
  • 2. اصول و مفاهیم کلیدی مهندسی داده
  • 3. نقش مهندسی داده در سازمان‌ها
  • 4. معماری‌های رایج مهندسی داده
  • 5. مبانی داده‌های کلان (Big Data)
  • 6. اکوسیستم داده‌های کلان
  • 7. چالش‌های داده‌های کلان
  • 8. مقدمه‌ای بر پردازش توزیع‌شده
  • 9. آشنایی با Apache Spark
  • 10. معماری Spark Core
  • 11. اجزای Spark و نحوه عملکرد آن
  • 12. RDD ها در Spark
  • 13. عملیات تبدیل و کنش در RDD ها
  • 14. Spark SQL و DataFrame ها
  • 15. کار با DataFrame ها در Spark
  • 16. بهینه‌سازی کوئری‌ها در Spark SQL
  • 17. Spark Streaming برای پردازش جریانی
  • 18. مفاهیم اولیه پردازش جریانی
  • 19. آشنایی با Azure Synapse Analytics
  • 20. معماری Azure Synapse Analytics
  • 21. مخازن داده در Azure Synapse
  • 22. SQL Pools در Azure Synapse
  • 23. Spark Pools در Azure Synapse
  • 24. یکپارچه‌سازی SQL Pools و Spark Pools
  • 25. کار با داده‌ها در Azure Data Lake Storage
  • 26. اتصال Synapse به Data Lake Storage
  • 27. مراحل مهندسی داده در Synapse
  • 28. طراحی پایپ‌لاین‌های داده در Synapse
  • 29. نحوه ساخت پایپ‌لاین‌های داده
  • 30. اجرا و مانیتورینگ پایپ‌لاین‌ها
  • 31. مدیریت منابع در Spark Pools
  • 32. تنظیم پارامترهای Spark Pools
  • 33. بهینه‌سازی عملکرد Spark Pools
  • 34. استفاده از Notebook ها در Synapse
  • 35. نوشتن کد در Notebook ها
  • 36. اجرای کد Python و Scala در Notebook ها
  • 37. استفاده از Spark Scala API
  • 38. استفاده از Spark Python API (PySpark)
  • 39. تبدیل و بارگذاری داده (ETL) با Spark
  • 40. مراحل ETL در محیط ابری
  • 41. استفاده از Spark برای ETL
  • 42. کار با فرمت‌های داده مختلف (Parquet, ORC)
  • 43. فشرده‌سازی داده‌ها در Spark
  • 44. پارتیشن‌بندی داده‌ها در Spark
  • 45. استفاده از Delta Lake در Synapse
  • 46. مزایای Delta Lake
  • 47. مدیریت تراکنش‌ها در Delta Lake
  • 48. امنیت داده‌ها در Azure Synapse
  • 49. کنترل دسترسی در Synapse
  • 50. مدیریت احراز هویت و مجوزها
  • 51. حاکمیت داده در Azure Synapse
  • 52. ابزارهای حاکمیت داده
  • 53. اهمیت حاکمیت داده
  • 54. نمونه‌های عملی مهندسی داده با Synapse
  • 55. پروژه تحلیل داده فروش
  • 56. پروژه تحلیل داده مشتریان
  • 57. پروژه تحلیل داده سنسورها
  • 58. پروژه تحلیل داده لاگ‌های سیستم
  • 59. پروژه تحلیل داده مالی
  • 60. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با داده‌های کلان
  • 61. نقش مهندسی داده در ML
  • 62. آماده‌سازی داده برای ML
  • 63. استفاده از Spark MLlib
  • 64. مقدمه‌ای بر MLOps
  • 65. پایپ‌لاین‌های ML در Synapse
  • 66. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (BI)
  • 67. ابزارهای BI در Synapse
  • 68. ایجاد داشبوردهای BI
  • 69. تحلیل داده‌های اکتشافی (EDA)
  • 70. تکنیک‌های EDA
  • 71. ابزارهای EDA در Synapse
  • 72. مقدمه‌ای بر انبار داده (Data Warehousing)
  • 73. انبار داده در Azure Synapse
  • 74. طراحی اسکیمای انبار داده
  • 75. مدل‌سازی داده برای انبار داده
  • 76. مفاهیم Data Mart
  • 77. کار با داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  • 78. کار با داده‌های بدون ساختار
  • 79. استخراج داده از منابع مختلف
  • 80. بارگذاری داده در Synapse
  • 81. تست و اعتبارسنجی داده‌ها
  • 82. خطایابی در پایپ‌لاین‌های داده
  • 83. مانیتورینگ عملکرد پایپ‌لاین‌ها
  • 84. بهبود مستمر فرآیندهای داده
  • 85. اصول طراحی پایدار برای مهندسی داده
  • 86. ملاحظات هزینه‌ای در مهندسی داده ابری
  • 87. مدیریت چرخه عمر داده
  • 88. مقدمه‌ای بر مفاهیم Data Governance
  • 89. پیاده‌سازی Data Governance در Synapse
  • 90. نقش مهندس داده در تیم‌های چابک
  • 91. آینده مهندسی داده
  • 92. روندهای جدید در پردازش داده
  • 93. جمع‌بندی و گام‌های بعدی

📚 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.