اکسپرس 24
کتاب راهکارهای نوین پردازش داده‌های بزرگ با استفاده از Pandas، Dask و Polars برای بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌ها

کتاب راهکارهای نوین پردازش داده‌های بزرگ با استفاده از Pandas، Dask و Polars برای بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌ها

تگ‌ها: بهینه‌سازی پردازش داده پانداز پایتون برای داده‌کاوی پردازش داده‌های بزرگ پولارز تحلیل داده‌های حجیم تحلیلگر داده علوم داده کتابخانه دسک مدیریت داده‌های محلی

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 راهکارهای نوین پردازش داده‌های بزرگ با استفاده از Pandas، Dask و Polars برای بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌ها

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات

موضوع میانی: مدیریت و پردازش داده‌های حجیم (Big Data) در مقیاس محلی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. آشنایی با محدودیت‌های حافظه در پردازش داده‌های متمرکز
  • 2. معرفی اکوسیستم پایتون در تحلیل داده و کتابخانه پانداز
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پردازش داده‌های بزرگ
  • 4. ساختار داده‌های سری و دیتافریم در پانداز
  • 5. بهینه‌سازی مصرف حافظه با استفاده از انواع داده‌های مناسب
  • 6. تکنیک‌های خواندن داده‌های حجیم با استفاده از chunking در پانداز
  • 7. مدیریت داده‌های مفقود و پاکسازی استاندارد اطلاعات
  • 8. عملیات گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها در مقیاس متوسط
  • 9. بررسی محدودیت‌های محاسباتی تک‌هسته‌ای در پانداز
  • 10. معرفی کتابخانه پولارز و معماری پردازش موازی آن
  • 11. مقایسه عملکرد پانداز و پولارز در بارگذاری فایل‌های بزرگ
  • 12. کار با Lazy Evaluation در پولارز برای بهینه‌سازی پرس‌وجوها
  • 13. مدیریت حافظه در پولارز با استفاده از Arrow
  • 14. تبدیل و تغییر ساختار داده‌ها با استفاده از Expressions در پولارز
  • 15. معرفی کتابخانه دسک و مدل پردازش توزیع‌شده در مقیاس محلی
  • 16. تفاوت‌های پردازش موازی در حافظه مشترک و توزیع‌شده
  • 17. مدیریت دیتافریم‌های دسک و تقسیم‌بندی داده‌ها
  • 18. اجرای محاسبات سنگین با Dask Delayed
  • 19. نظارت بر عملکرد پردازش‌ها با Dask Dashboard
  • 20. استراتژی‌های انتخاب ابزار مناسب بر اساس حجم داده
  • 21. بهینه‌سازی عملیات پیوستن (Join) جداول بزرگ
  • 22. پردازش داده‌های زمانی در مقیاس کلان
  • 23. استفاده از فرمت‌های ذخیره‌سازی کارآمد مانند پارکت (Parquet)
  • 24. فشرده‌سازی داده‌ها برای کاهش فضای اشغال‌شده در حافظه
  • 25. پیاده‌سازی پردازش دسته‌ای برای گزارش‌های مدیریتی
  • 26. مدیریت خطاهای رایج در پردازش داده‌های حجیم
  • 27. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای SQL-like در کتابخانه‌های پردازش داده
  • 28. تکنیک‌های خواندن موازی فایل‌های CSV و JSON
  • 29. بررسی اثرات استفاده از حافظه مجازی بر سرعت پردازش
  • 30. پیاده‌سازی فرآیندهای استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL) سبک
  • 31. استفاده از کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی سریع
  • 32. مدیریت منابع سخت‌افزاری در سیستم‌های پردازش داده
  • 33. آموزش تست و بنچ‌مارک برای ارزیابی عملکرد کدها
  • 34. استفاده از پردازش موازی برای تحلیل‌های آماری
  • 35. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده برای تحلیل سریع‌تر
  • 36. مدیریت داده‌های حجیم در محیط‌های عملیاتی و سرورهای داخلی
  • 37. اصول امنیت در ذخیره‌سازی و پردازش داده‌های سازمانی
  • 38. مستندسازی فرآیندهای تحلیل داده برای تیم‌های فنی
  • 39. ارائه خروجی‌های تحلیلی به صورت گزارش‌های ساختاریافته
  • 40. راهکارهای مقیاس‌پذیری عمودی در سرورهای محلی
  • 41. بررسی موردی: تحلیل لاگ‌های سیستم با ابزارهای معرفی‌شده
  • 42. بهینه‌سازی الگوریتم‌های پردازش داده برای کاهش بار CPU
  • 43. تکنیک‌های موازی‌سازی توابع سفارشی (Custom Functions)
  • 44. استفاده از کتابخانه Numba برای افزایش سرعت محاسبات
  • 45. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در پردازش داده‌های کلان
  • 46. یکپارچه‌سازی فرآیندهای تحلیل داده با پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 47. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای داده‌های حجیم
  • 48. خلاصه و چشم‌انداز آینده در حوزه پردازش داده‌های بزرگ
  • 49. پروژه نهایی: طراحی یک پایپ‌لاین پردازش داده بهینه

📚 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.