اکسپرس 24
کتاب طراحی و پیاده‌سازی کدهای رابط برای پردازش داده‌های حجیم

کتاب طراحی و پیاده‌سازی کدهای رابط برای پردازش داده‌های حجیم

تگ‌ها: Big Data ETL پردازش داده‌های بزرگ پردازش کلان داده تحلیل داده خطوط لوله اطلاعات داده‌های حجیم طراحی خطوط لوله داده کد Glue 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 طراحی و پیاده‌سازی کدهای رابط برای پردازش داده‌های حجیم

موضوع کلی: پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ

موضوع میانی: مهندسی داده و خطوط لوله اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های حجیم
  • 2. مفاهیم کلیدی مهندسی داده
  • 3. معماری خطوط لوله اطلاعات
  • 4. جمع‌آوری و استخراج داده‌ها از منابع مختلف
  • 5. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 6. تبدیل فرمت داده‌ها
  • 7. اعتبارسنجی و کنترل کیفیت داده‌ها
  • 8. ذخیره‌سازی داده‌های حجیم: گزینه‌ها و چالش‌ها
  • 9. آشنایی با سیستم‌های فایل توزیع‌شده (HDFS)
  • 10. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
  • 11. پایگاه داده‌های ستونی: Cassandra و HBase
  • 12. پایگاه داده‌های کلید-مقدار: Redis و DynamoDB
  • 13. مفاهیم اساسی پردازش موازی
  • 14. استفاده از Apache Spark برای پردازش داده‌های حجیم
  • 15. Apache Spark: تبدیل و دستکاری داده‌ها
  • 16. Apache Spark: تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین
  • 17. آشنایی با Apache Flink برای پردازش جریانی
  • 18. پردازش جریانی داده‌ها با Apache Kafka
  • 19. مدیریت جریان داده با Apache NiFi
  • 20. استفاده از Apache Beam برای خطوط لوله قابل حمل
  • 21. زبان Scala برای مهندسی داده
  • 22. زبان Python برای مهندسی داده
  • 23. مفاهیم کلیدی ETL (استخراج، تبدیل، بارگذاری)
  • 24. ابزارهای ETL متن‌باز
  • 25. ابزارهای ETL تجاری
  • 26. طراحی و پیاده‌سازی یک خط لوله ETL ساده
  • 27. نظارت و مدیریت خطوط لوله داده
  • 28. عیب‌یابی و رفع مشکلات خطوط لوله داده
  • 29. بهینه‌سازی عملکرد خطوط لوله داده
  • 30. امنیت داده‌ها در خطوط لوله اطلاعات
  • 31. مفاهیم کلیدی Data Governance
  • 32. مدیریت فراداده (Metadata Management)
  • 33. آشنایی با Data Catalog
  • 34. Data Lineage و ردیابی داده‌ها
  • 35. مفاهیم Data Modeling برای داده‌های حجیم
  • 36. طراحی Schema برای داده‌های حجیم
  • 37. Data Warehousing و Data Lake
  • 38. مفاهیم Data Virtualization
  • 39. استفاده از ابزارهای BI (Business Intelligence) برای تحلیل داده‌های حجیم
  • 40. آشنایی با Tableau و Power BI
  • 41. مقدمه‌ای بر Data Mining
  • 42. الگوریتم‌های Data Mining برای داده‌های حجیم
  • 43. آشنایی با Data Science
  • 44. نقش Data Engineer در تیم Data Science
  • 45. مفاهیم Cloud Computing برای پردازش داده‌های حجیم
  • 46. استفاده از Amazon Web Services (AWS)
  • 47. استفاده از Microsoft Azure
  • 48. استفاده از Google Cloud Platform (GCP)
  • 49. مقایسه سرویس‌های ابری مختلف
  • 50. کانتینرسازی با Docker
  • 51. ارکستراسیون کانتینرها با Kubernetes
  • 52. آشنایی با CI/CD برای خطوط لوله داده
  • 53. تست و استقرار خطوط لوله داده
  • 54. مفاهیم DataOps
  • 55. نقش DevOps در مهندسی داده
  • 56. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ و لاگینگ
  • 57. بهینه‌سازی هزینه در پردازش داده‌های حجیم
  • 58. مفاهیم Data Compression
  • 59. انتخاب الگوریتم‌های مناسب فشرده‌سازی داده
  • 60. آشنایی با فرمت‌های فایل بهینه برای داده‌های حجیم (Parquet, ORC)
  • 61. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های مکانی
  • 62. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های متنی
  • 63. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای داده‌های حجیم
  • 64. تصویرسازی داده‌ها برای تحلیل بهتر
  • 65. مفاهیم Data Storytelling
  • 66. آشنایی با ابزارهای گزارش‌گیری و داشبوردسازی
  • 67. آینده مهندسی داده و خطوط لوله اطلاعات
  • 68. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک خط لوله داده برای یک شرکت تجارت الکترونیک
  • 69. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک خط لوله داده برای یک سازمان مالی
  • 70. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک خط لوله داده برای یک سازمان بهداشتی
  • 71. مفاهیم Data Mesh
  • 72. آشنایی با Data Fabric
  • 73. بهینه‌سازی کد برای پردازش داده‌های حجیم
  • 74. استفاده از الگوهای طراحی در مهندسی داده
  • 75. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها
  • 76. مفاهیم Data Provenance
  • 77. آشنایی با ابزارهای Quality Control در Data Engineering
  • 78. مفاهیم Data Observability

📚 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.