اکسپرس 24
کتاب جامع تحلیل داده‌های بزرگ با Azure Databricks و Spark SQL (به زبان پایتون)

کتاب جامع تحلیل داده‌های بزرگ با Azure Databricks و Spark SQL (به زبان پایتون)

تگ‌ها: آژور دیتابریکس اسپارک اس‌کیو‌ال برنامه‌نویسی پایتون پردازش ابری پردازش توزیع‌شده پلتفرم داده Azure تحلیل کلان‌داده مدیریت داده‌های بزرگ مهندسی داده 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 بزرگ با Azure Databricks و Spark SQL (به زبان پایتون)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل کلان‌داده (Big Data Analytics)

موضوع میانی: پردازش ابری و مهندسی داده با استفاده از پلتفرم‌های توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی رایانش ابری و زیرساخت‌های داده در پلتفرم Azure
  • 2. آشنایی با محیط کاری و معماری Databricks
  • 3. مدیریت کلاسترهای اسپارک و بهینه‌سازی منابع پردازشی
  • 4. مفاهیم پایه اکوسیستم آپاچی اسپارک و معماری توزیع‌شده
  • 5. آشنایی با زبان پایتون در محیط نوت‌بوک‌های Databricks
  • 6. کار با Spark DataFrame API برای مدیریت داده‌های ساختاریافته
  • 7. مبانی کار با Spark SQL و نوشتن پرس‌وجوهای تحلیلی
  • 8. مدیریت و کار با فایل‌های سیستم (DBFS) در محیط Databricks
  • 9. اتصال به منابع داده خارجی و بارگذاری داده‌ها
  • 10. کار با فرمت‌های ذخیره‌سازی بهینه مانند Parquet و Avro
  • 11. مبانی پردازش داده‌های حجیم با استفاده از RDD
  • 12. تبدیل و پاک‌سازی داده‌ها با استفاده از توابع کتابخانه‌ای PySpark
  • 13. مدیریت طرح‌واره‌ها (Schemas) و کار با داده‌های پیچیده
  • 14. کار با توابع پنجره‌ای (Window Functions) در Spark SQL
  • 15. تجمیع داده‌ها و گروه‌بندی‌های پیشرفته در تحلیل کلان‌داده
  • 16. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای SQL و تحلیل طرح اجرایی (Execution Plan)
  • 17. استفاده از Delta Lake برای تضمین یکپارچگی داده‌ها
  • 18. پیاده‌سازی تراکنش‌های ACID در دریاچه داده (Data Lake)
  • 19. کار با جداول Delta و مدیریت نسخه‌برداری از داده‌ها
  • 20. مقدمه‌ای بر استریمینگ داده با Structured Streaming
  • 21. مدیریت خطاهای رایج در پردازش‌های توزیع‌شده
  • 22. بهینه‌سازی عملیات Shuffle و تنظیمات حافظه در اسپارک
  • 23. معرفی کتابخانه‌های یادگیری ماشین در Databricks (MLlib)
  • 24. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های تحلیلی و آماری
  • 25. تجسم داده‌ها و ایجاد داشبوردهای مدیریتی در Databricks
  • 26. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در پلتفرم Azure
  • 27. مدیریت کاربران و نقش‌های امنیتی در فضای کاری Databricks
  • 28. نظارت بر عملکرد کلاسترها و تحلیل لاگ‌ها
  • 29. زمان‌بندی و اجرای خودکار وظایف (Jobs) در Databricks
  • 30. استفاده از Workflow برای مدیریت خط لوله‌های داده
  • 31. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازش ابری در محیط Azure
  • 32. یکپارچه‌سازی با Azure Data Factory برای انتقال داده
  • 33. کار با ابزارهای مانیتورینگ برای بهینه‌سازی توان عملیاتی
  • 34. پیاده‌سازی معماری Medallion در پردازش داده‌ها
  • 35. بررسی موردی: تحلیل داده‌های حجیم در محیط‌های کسب‌وکار قانونی
  • 36. اصول مستندسازی کدهای پردازش داده و نوت‌بوک‌ها
  • 37. استفاده از Git برای مدیریت نسخه کدها در Databricks
  • 38. تکنیک‌های پیشرفته در عیب‌یابی (Debugging) کدهای PySpark
  • 39. توزیع بار کاری و جلوگیری از مشکل داده‌های نامتقارن (Data Skew)
  • 40. ارائه نهایی تحلیل‌ها و گزارش‌دهی مبتنی بر داده‌های پردازش‌شده

📚 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.