اکسپرس 24
کتاب جامع تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از زبان Scala و پلتفرم Apache Spark

کتاب جامع تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از زبان Scala و پلتفرم Apache Spark

تگ‌ها: Apache Spark آپاچی اسپارک اسکالا برنامه‌نویسی اسکالا بیگ دیتا پردازش توزیع‌شده تحلیل داده‌های حجیم علم داده کلان‌داده 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 جامع تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از زبان Scala و پلتفرم Apache Spark

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند کلان‌داده‌ها

موضوع میانی: پردازش توزیع‌شده و یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و ضرورت‌های پردازش کلان‌داده در عصر دیجیتال
  • 2. معماری سیستم‌های توزیع‌شده و مدل محاسباتی Apache Spark
  • 3. مفاهیم پایه زبان برنامه‌نویسی Scala برای پردازش داده
  • 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای Spark و Scala
  • 5. مدیریت حافظه و اجرای موازی در ماشین مجازی جاوا
  • 6. کار با ساختار داده‌های تغییرناپذیر در Scala
  • 7. آشنایی با مدل برنامه‌نویسی تابعی برای تحلیل داده
  • 8. مفهوم RDD در اسپارک و عملیات تبدیل و اقدام
  • 9. مدیریت خطاهای رایج در پردازش‌های توزیع‌شده
  • 10. بهینه‌سازی کارایی در پردازش‌های مبتنی بر RDD
  • 11. معرفی Spark SQL و کار با جداول داده
  • 12. اتصال به منابع داده‌ای متنوع و خواندن فایل‌های حجیم
  • 13. کار با DataFrame و Dataset در محیط Spark
  • 14. عملیات فیلتر کردن و گروه‌بندی داده‌ها در Spark SQL
  • 15. توابع پنجره‌ای و تحلیل‌های آماری در محیط توزیع‌شده
  • 16. کار با فرمت‌های ذخیره‌سازی بهینه مانند Parquet و Avro
  • 17. معماری کلاسترها و مدیریت منابع در Apache Spark
  • 18. مفاهیم پارتیشن‌بندی و تأثیر آن بر عملکرد کوئری‌ها
  • 19. مدیریت حافظه در اسپارک و پیکربندی Spark Executor
  • 20. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ با MLlib
  • 21. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها در اسپارک
  • 22. آموزش مدل‌های رگرسیون خطی با داده‌های حجیم
  • 23. طبقه‌بندی داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های درخت تصمیم
  • 24. خوشه‌بندی داده‌ها برای تحلیل الگوهای پنهان
  • 25. ارزیابی دقت مدل‌های یادگیری ماشین در محیط توزیع‌شده
  • 26. استفاده از Pipelineها برای خودکارسازی فرآیندهای یادگیری ماشین
  • 27. کار با داده‌های سری زمانی در Spark
  • 28. مفاهیم تحلیل گراف با استفاده از GraphX
  • 29. پردازش جریان‌های داده‌ای با Spark Streaming
  • 30. مدیریت وضعیت در پردازش جریانی و پنجره‌های زمانی
  • 31. یکپارچه‌سازی Spark با سیستم‌های ذخیره‌سازی توزیع‌شده
  • 32. امنیت در خوشه‌های پردازش داده و کنترل دسترسی
  • 33. مانیتورینگ و عیب‌یابی برنامه‌های اسپارک با Spark UI
  • 34. استراتژی‌های اشکال‌زدایی در برنامه‌های توزیع‌شده
  • 35. تکنیک‌های افزایش سرعت اجرای کدهای Scala
  • 36. مدیریت وابستگی‌ها و بسته‌بندی پروژه‌ها با SBT
  • 37. به‌کارگیری الگوهای طراحی در پروژه‌های بزرگ داده
  • 38. پیاده‌سازی پروژه‌های تحلیل داده در محیط‌های ابری
  • 39. تطبیق استانداردهای داده‌ای با قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها
  • 40. اصول اخلاق حرفه‌ای در تحلیل داده و حریم خصوصی کاربران
  • 41. توسعه سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند با MLlib
  • 42. بهینه‌سازی توزیع داده‌ها برای کاهش هزینه‌های شبکه
  • 43. استفاده از توابع تعریف شده توسط کاربر در Spark SQL
  • 44. کار با مدل‌های آماری پیشرفته در تحلیل کلان‌داده
  • 45. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
  • 46. مدیریت چرخه حیات داده در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 47. بررسی موردی: تحلیل داده‌های حجیم در کاربردهای صنعتی
  • 48. ارائه نهایی و مستندسازی پروژه‌های تحلیل داده کلان

📚 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.