اکسپرس 24
کتاب آموزش Spark SQL برای تحلیل داده‌های ساختاریافته

کتاب آموزش Spark SQL برای تحلیل داده‌های ساختاریافته

تگ‌ها: Big Data Spark Spark SQL SQL آموزش داده کاوی پردازش داده تحلیل داده داده ساختاریافته هوش مصنوعی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 آموزش Spark SQL برای تحلیل داده‌های ساختاریافته

موضوع کلی: هوش مصنوعی بومی و کاربردی

موضوع میانی: Spark

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر Spark SQL و معماری آن
  • 2. آشنایی با Spark و اجزای اصلی آن
  • 3. نصب و پیکربندی Spark SQL
  • 4. خواندن داده‌ها از منابع مختلف (CSV، JSON، Parquet)
  • 5. ایجاد DataFrame و Dataset در Spark SQL
  • 6. انتخاب و فیلتر کردن داده‌ها با Spark SQL
  • 7. مرتب‌سازی و گروه‌بندی داده‌ها در Spark SQL
  • 8. توابع تجمیعی در Spark SQL
  • 9. JOIN کردن جداول در Spark SQL
  • 10. پیوستن (Union) جداول در Spark SQL
  • 11. استفاده از عبارات CTE (Common Table Expressions)
  • 12. توابع رشته‌ای در Spark SQL
  • 13. توابع تاریخ و زمان در Spark SQL
  • 14. توابع ریاضی در Spark SQL
  • 15. کار با مقادیر Null در Spark SQL
  • 16. تبدیل انواع داده در Spark SQL
  • 17. ایجاد جداول موقت و دائمی در Spark SQL
  • 18. بهینه‌سازی کوئری‌های Spark SQL
  • 19. استفاده از Partitioning و Bucketing برای بهبود کارایی
  • 20. استفاده از Broadcast Join
  • 21. درک مفهوم Spark SQL Optimizer
  • 22. خواندن و نوشتن داده‌ها در Hive
  • 23. یکپارچه‌سازی Spark SQL با Kafka
  • 24. استفاده از Spark SQL برای تحلیل داده‌های لاگ
  • 25. تحلیل داده‌های مالی با Spark SQL
  • 26. تحلیل داده‌های فروش با Spark SQL
  • 27. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی با Spark SQL
  • 28. کار با UDF (User Defined Functions) در Spark SQL
  • 29. نوشتن UDF های سفارشی در Python و Scala
  • 30. استفاده از Window Functions در Spark SQL
  • 31. تحلیل سری‌های زمانی با Spark SQL
  • 32. پیش‌بینی داده‌ها با استفاده از Spark MLlib و Spark SQL
  • 33. مصورسازی داده‌ها با استفاده از Spark SQL و ابزارهای BI
  • 34. مقدمه‌ای بر Spark Streaming و SQL
  • 35. تحلیل داده‌های جریانی با Spark SQL
  • 36. آشنایی با Delta Lake و مزایای آن
  • 37. استفاده از Delta Lake با Spark SQL
  • 38. بهینه‌سازی عملکرد Delta Lake
  • 39. استفاده از Iceberg با Spark SQL
  • 40. مقایسه Delta Lake و Iceberg
  • 41. آشنایی با Hudi با Spark SQL
  • 42. مقایسه Hudi با Delta Lake و Iceberg
  • 43. امنیت داده‌ها در Spark SQL
  • 44. مدیریت دسترسی به داده‌ها در Spark SQL
  • 45. مانیتورینگ و عیب‌یابی Spark SQL
  • 46. استفاده از Spark History Server
  • 47. بهترین روش‌ها برای نوشتن کوئری‌های Spark SQL
  • 48. استفاده از Explain Plan برای تحلیل کوئری‌ها
  • 49. آشنایی با Spark SQL CLI
  • 50. استفاده از Spark SQL API در زبان‌های مختلف (Java، Python، Scala، R)
  • 51. ادغام Spark SQL با سایر ابزارهای Big Data (Hadoop، HBase)
  • 52. استفاده از Spark SQL برای ETL (Extract, Transform, Load)
  • 53. مقدمه‌ای بر Spark GraphX و SQL
  • 54. تحلیل شبکه‌ها با Spark SQL
  • 55. کار با داده‌های مکانی در Spark SQL
  • 56. آشنایی با PostGIS و Spark SQL
  • 57. استفاده از Spark SQL برای تحلیل داده‌های حسگرها (IoT)
  • 58. کار با داده‌های نامنظم با Spark SQL
  • 59. استفاده از Spark SQL برای اعتبارسنجی داده‌ها
  • 60. پاکسازی و تبدیل داده‌ها با Spark SQL
  • 61. مقدمه‌ای بر Data Governance و Spark SQL
  • 62. استفاده از Spark SQL برای پیاده‌سازی Data Catalog
  • 63. آشنایی با Apache Atlas و Spark SQL
  • 64. استفاده از Spark SQL برای Data Lineage
  • 65. استفاده از Spark SQL در محیط Cloud (AWS، Azure، Google Cloud)
  • 66. مقایسه Spark SQL در محیط‌های مختلف Cloud
  • 67. بهینه‌سازی هزینه‌ها در Spark SQL Cloud
  • 68. استفاده از Spark SQL برای Machine Learning Pipeline
  • 69. استفاده از MLflow با Spark SQL
  • 70. آشنایی با Feature Store و Spark SQL
  • 71. استفاده از Spark SQL برای Real-time Analytics
  • 72. آشنایی با Flink SQL و مقایسه با Spark SQL
  • 73. آشنایی با Trino (PrestoSQL) و مقایسه با Spark SQL
  • 74. استفاده از Spark SQL برای Data Warehousing
  • 75. مقدمه‌ای بر Data Mesh و Spark SQL
  • 76. استفاده از Spark SQL برای پیاده‌سازی Data Products
  • 77. آشنایی با Lakehouse Architecture و Spark SQL
  • 78. استفاده از Spark SQL برای Data Observability
  • 79. آشنایی با Datadog و Spark SQL
  • 80. استفاده از Spark SQL برای Data Quality Management
  • 81. آشنایی با Great Expectations و Spark SQL
  • 82. مقدمه‌ای بر DataOps و Spark SQL
  • 83. استفاده از CI/CD Pipeline برای Spark SQL
  • 84. آشنایی با Dbt (Data Build Tool) و Spark SQL
  • 85. استفاده از Spark SQL برای Data Science Projects
  • 86. آشنایی با Jupyter Notebook و Spark SQL
  • 87. استفاده از Spark SQL برای Data Storytelling
  • 88. آشنایی با Tableau و Spark SQL
  • 89. استفاده از Spark SQL برای داشبوردهای تعاملی
  • 90. مقدمه‌ای بر Data Ethics و Spark SQL
  • 91. استفاده از Spark SQL برای Data Privacy
  • 92. آشنایی با GDPR و Spark SQL
  • 93. استفاده از Spark SQL برای Data Security
  • 94. آشنایی با Data Masking و Spark SQL
  • 95. بهترین روش‌ها برای مستندسازی Spark SQL Projects
  • 96. آشنایی با Sphinx و Spark SQL
  • 97. استفاده از Git برای Version Control در Spark SQL
  • 98. مقدمه‌ای بر تست کردن Spark SQL کد
  • 99. آشنایی با Pytest و Spark SQL
  • 100. استفاده از Mocking Frameworks برای تست Spark SQL

📚 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.