اکسپرس 24
کتاب جامع تحلیل و پردازش هوشمند داده‌ها با Apache Spark و زبان برنامه‌نویسی Scala

کتاب جامع تحلیل و پردازش هوشمند داده‌ها با Apache Spark و زبان برنامه‌نویسی Scala

تگ‌ها: Spark Scala آپاکا اسپارک برنامه نویسی بیگ دیتا پردازش توزیع شده پردازش داده های حجیم تحلیل داده با اسپارک زبان اسکالا کلان داده مدیریت داده های بزرگ 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 جامع تحلیل و پردازش هوشمند داده‌ها با Apache Spark و زبان برنامه‌نویسی Scala

موضوع کلی: علوم داده و مهندسی داده‌های بزرگ (Big Data)

موضوع میانی: پردازش توزیع‌شده و تحلیل کلان‌داده‌ها با زبان اسکالا (Scala)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی زبان برنامه‌نویسی اسکالا برای تحلیل داده
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه‌یافته برای آپاچی اسپارک
  • 3. معماری توزیع‌شده و مدل پردازش خوشه‌ای در اسپارک
  • 4. آشنایی با ساختار و مفاهیم اصلی Spark Context
  • 5. کار با مجموعه داده‌های توزیع‌شده انعطاف‌پذیر RDD
  • 6. عملیات تبدیل‌گر و اکشن در مدل برنامه‌نویسی RDD
  • 7. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی اجرای برنامه‌های توزیع‌شده
  • 8. معرفی ساختار داده‌های DataFrame و مزایای آن
  • 9. کار با APIهای سطح بالا برای کار با داده‌های ساختاریافته
  • 10. خواندن و نوشتن داده‌ها از منابع مختلف فایل سیستم
  • 11. اتصال به پایگاه‌های داده رابطه‌ای و مدیریت تراکنش‌ها
  • 12. کار با توابع داخلی و تبدیل داده‌ها در DataFrame API
  • 13. مدیریت داده‌های گم‌شده و پاک‌سازی داده‌ها در مقیاس کلان
  • 14. استفاده از عبارت‌های شرطی و توابع ریاضی در تحلیل داده
  • 15. کار با گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها در اسپارک
  • 16. کار با پنجره‌های زمانی و توابع پنجره‌ای در تحلیل داده
  • 17. کار با داده‌های متنی و پردازش رشته‌ها در مقیاس بزرگ
  • 18. مفاهیم پیوند جداول و استراتژی‌های بهینه‌سازی Join
  • 19. کار با مجموعه‌های داده نوع‌یافته Dataset در اسکالا
  • 20. بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از تکنیک‌های کش‌کردن داده
  • 21. مفاهیم پارتیشن‌بندی و مدیریت توزیع داده‌ها در کلاستر
  • 22. شناسایی و رفع گلوگاه‌های عملکردی در برنامه‌های اسپارک
  • 23. معرفی کتابخانه Spark SQL برای پرس‌وجوی داده‌ها
  • 24. اجرای کوئری‌های پیچیده با استفاده از دستورات SQL در اسپارک
  • 25. کار با فرمت‌های ذخیره‌سازی بهینه نظیر Parquet و ORC
  • 26. مقدمه‌ای بر پردازش جریانی با Spark Streaming
  • 27. کار با ساختارهای داده‌ای در پردازش جریانی
  • 28. مدیریت وضعیت و پنجره‌بندی در پردازش داده‌های زنده
  • 29. مقدمه‌ای بر کتابخانه یادگیری ماشین اسپارک MLlib
  • 30. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های هوشمند در اسپارک
  • 31. آموزش مدل‌های رگرسیون خطی با استفاده از MLlib
  • 32. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی و دسته‌بندی داده‌ها
  • 33. خوشه‌بندی و یادگیری بدون نظارت در محیط توزیع‌شده
  • 34. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های هوشمند در داده‌های بزرگ
  • 35. استفاده از Pipelineها برای مدیریت جریان‌های یادگیری ماشین
  • 36. مدیریت تنظیمات و پارامترهای کلاستر اسپارک
  • 37. امنیت و کنترل دسترسی در خوشه‌های اسپارک بر اساس استانداردهای سازمانی
  • 38. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری در محیط‌های پردازش توزیع‌شده
  • 39. به‌کارگیری تکنیک‌های عیب‌یابی در برنامه‌های توزیع‌شده
  • 40. اصول طراحی سیستم‌های داده‌محور مقیاس‌پذیر
  • 41. یکپارچه‌سازی اسپارک با ابزارهای اکوسیستم هادوپ
  • 42. استفاده از کتابخانه‌های خارجی در پروژه‌های اسکالا
  • 43. تست و اشکال‌زدایی کدهای توزیع‌شده با استفاده از ScalaTest
  • 44. تکنیک‌های پیشرفته برای بهینه‌سازی مصرف منابع در اسپارک
  • 45. مدیریت خطاهای رایج در پردازش‌های توزیع‌شده
  • 46. مفاهیم پیشرفته در توابع مرتبه بالاتر در اسکالا
  • 47. پیاده‌سازی الگوریتم‌های سفارشی برای تحلیل‌های خاص
  • 48. معماری Lambda و Kappa در تحلیل داده‌های حجیم
  • 49. ملاحظات اخلاقی و حقوقی در پردازش داده‌های کلان
  • 50. ارائه و مصورسازی نتایج تحلیل‌های کلان‌داده‌ها

📚 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.