اکسپرس 24
کتاب مهندسی داده و یادگیری ماشین با Apache Spark: از مبانی تا کاربردها

کتاب مهندسی داده و یادگیری ماشین با Apache Spark: از مبانی تا کاربردها

تگ‌ها: آپاشه اسپارک اسپارک پایپ لاین داده پردازش کلان داده تحلیل داده کاربرد اسپارک مهندسی داده یادگیری عمیق با اسپارک یادگیری ماشین

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 مهندسی داده و یادگیری ماشین با Apache Spark: از مبانی تا کاربردها

موضوع کلی: مهندسی داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش کلان داده با Apache Spark

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده و یادگیری ماشین
  • 2. نقش کلان داده در دنیای امروز
  • 3. معرفی Apache Spark
  • 4. معماری Spark و اجزای کلیدی آن
  • 5. نصب و پیکربندی Spark
  • 6. مفاهیم اولیه Spark: RDDها
  • 7. عملیات روی RDDها: تبدیل‌ها و اقدامات
  • 8. کار با داده‌های ساختاریافته: Spark SQL
  • 9. DataFrameها و Datasetها در Spark
  • 10. تفاوت بین DataFrame و RDD
  • 11. بهینه‌سازی عملکرد با Spark SQL
  • 12. پردازش داده‌های جریانی با Spark Streaming
  • 13. مفاهیم اولیه Spark Streaming
  • 14. نوشتن برنامه‌های Spark Streaming
  • 15. تکنیک‌های پردازش داده‌های جریانی
  • 16. Spark MLlib: کتابخانه یادگیری ماشین Spark
  • 17. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با Spark
  • 18. الگوریتم‌های طبقه‌بندی در MLlib
  • 19. الگوریتم‌های رگرسیون در MLlib
  • 20. خوشه‌بندی با MLlib
  • 21. مدل‌های کاهش ابعاد
  • 22. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 23. تنظیم هایپرپارامترها
  • 24. کار با داده‌های غیرساختاریافته
  • 25. پردازش زبان طبیعی با Spark
  • 26. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق با Spark
  • 27. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 28. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری عمیق در Spark
  • 29. Spark GraphX برای پردازش گراف
  • 30. مقدمه‌ای بر پردازش گراف
  • 31. الگوریتم‌های گراف در GraphX
  • 32. کاربردهای GraphX
  • 33. ذخیره‌سازی داده‌ها برای Spark
  • 34. فرمت‌های داده‌ای سازگار با Spark (Parquet, ORC)
  • 35. پایگاه‌های داده NoSQL و Spark
  • 36. اتصال Spark به پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 37. مدیریت و پایش برنامه‌های Spark
  • 38. ابزارهای مانیتورینگ Spark
  • 39. اشکال‌زدایی برنامه‌های Spark
  • 40. بهینه‌سازی حافظه در Spark
  • 41. تکنیک‌های پارتیشن‌بندی داده‌ها
  • 42. استفاده از Caching و Persistence
  • 43. انتقال داده‌ها در Spark
  • 44. مدیریت منابع در Spark (YARN, Mesos)
  • 45. استقرار Spark در محیط‌های ابری
  • 46. Spark در AWS (EMR)
  • 47. Spark در Google Cloud (Dataproc)
  • 48. Spark در Azure (HDInsight)
  • 49. امنیت در Spark
  • 50. ملاحظات امنیتی در پردازش کلان داده
  • 51. پیاده‌سازی الگوهای مهندسی داده با Spark
  • 52. ساخت خطوط لوله داده (Data Pipelines)
  • 53. تکنیک‌های ETL/ELT با Spark
  • 54. مدیریت کیفیت داده‌ها با Spark
  • 55. نظارت بر کیفیت داده‌ها
  • 56. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 57. استفاده از Spark برای تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 58. تجسم داده‌ها با Spark
  • 59. ادغام Spark با ابزارهای تجسم
  • 60. یادگیری ماشین عملیاتی (MLOps) با Spark
  • 61. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 62. نظارت بر عملکرد مدل‌ها
  • 63. ملاحظات مقیاس‌پذیری در مهندسی داده
  • 64. طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر
  • 65. مدیریت داده‌های حجیم
  • 66. کاربردهای پیشرفته Spark
  • 67. پردازش داده‌های مکانی با Spark
  • 68. تحلیل سری‌های زمانی با Spark
  • 69. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 70. مفاهیم آماری برای یادگیری ماشین
  • 71. اصول یادگیری نظارت شده
  • 72. اصول یادگیری بدون نظارت
  • 73. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 74. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 75. مدل‌های ensembles
  • 76. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 77. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 78. پردازش تصویر با Spark
  • 79. پردازش صدا با Spark
  • 80. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 81. حریم خصوصی داده‌ها
  • 82. سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 83. آینده مهندسی داده و یادگیری ماشین
  • 84. روندهای نوظهور در Spark
  • 85. کاربرد Spark در صنایع مختلف
  • 86. مطالعات موردی موفق
  • 87. نکات و ترفندهای پیشرفته Spark
  • 88. مدیریت خطای پیشرفته در Spark
  • 89. تست و اعتبارسنجی برنامه‌های Spark
  • 90. بهینه‌سازی پایگاه داده برای Spark
  • 91. استفاده از Spark برای پردازش داده‌های گرافیکی
  • 92. طراحی معماری‌های داده مدرن
  • 93. تکنیک‌های داده‌کاوی با Spark
  • 94. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 95. توصیه‌گرها (Recommender Systems) با Spark
  • 96. پردازش رویدادها در زمان واقعی
  • 97. مدیریت کلان داده در سازمان‌ها
  • 98. پلتفرم‌های داده یکپارچه
  • 99. نقش مهندس داده در تیم‌های چابک
  • 100. یادگیری مداوم و به‌روزرسانی مدل‌ها

📚 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.