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

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 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

🎓 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 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.