اکسپرس 24
کتاب تسلط بر داده‌های بزرگ: تکنیک‌ها و ابزارهای کارآمد

کتاب تسلط بر داده‌های بزرگ: تکنیک‌ها و ابزارهای کارآمد

تگ‌ها: Big Data Light.vn ابزارهای داده پردازش داده تحلیل داده تکنیک‌های داده داده حجیم داده‌های بزرگ علم داده مدیریت 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 تسلط بر داده‌های بزرگ: تکنیک‌ها و ابزارهای کارآمد

موضوع کلی: علم داده و تحلیل داده‌های بزرگ

موضوع میانی: پردازش و مدیریت داده‌های حجیم

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و داده‌های بزرگ
  • 2. مفاهیم کلیدی داده‌های بزرگ: حجم، سرعت، تنوع
  • 3. معماری‌های ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ
  • 4. سیستم‌های فایل توزیع‌شده: HDFS
  • 5. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
  • 6. پایگاه داده‌های ستونی: Cassandra و HBase
  • 7. پایگاه داده‌های گراف: Neo4j
  • 8. پردازش دسته‌ای داده‌های بزرگ با MapReduce
  • 9. فریم‌ورک Apache Hadoop: اجزا و پیکربندی
  • 10. زبان برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده‌ها
  • 11. کتابخانه‌های پایتون: NumPy و Pandas
  • 12. تجسم داده‌ها با Matplotlib و Seaborn
  • 13. پردازش جریانی داده‌ها: Apache Kafka
  • 14. Apache Spark: مقدمه‌ای و معماری
  • 15. پردازش داده‌ها با Spark: RDDها و DataFrameها
  • 16. Spark SQL: کوئری زدن به داده‌های ساختاریافته
  • 17. یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ با MLlib
  • 18. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و تبدیل
  • 19. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
  • 20. مدل‌های طبقه‌بندی در یادگیری ماشین
  • 21. مدل‌های رگرسیون در یادگیری ماشین
  • 22. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 23. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 24. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 25. تحلیل سبد خرید و قوانین وابستگی
  • 26. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم‌های مختلف
  • 27. تشخیص ناهنجاری در داده‌های بزرگ
  • 28. مدیریت کیفیت داده‌ها
  • 29. امنیت داده‌ها در محیط‌های بزرگ
  • 30. مقیاس‌پذیری و تحمل خطا در سیستم‌های داده‌های بزرگ
  • 31. استقرار و مدیریت سیستم‌های داده‌های بزرگ در فضای ابری
  • 32. مقدمه‌ای بر داده‌دریافت (Data Ingestion)
  • 33. ابزارهای ETL (Extract, Transform, Load)
  • 34. داده‌گردانی (Data Wrangling)
  • 35. کار با فرمت‌های مختلف داده: JSON، CSV، XML
  • 36. پردازش داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  • 37. استفاده از داده‌های بزرگ در بازاریابی
  • 38. تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
  • 39. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از داده‌های بزرگ
  • 40. بهینه‌سازی زنجیره تامین با استفاده از داده‌های بزرگ
  • 41. داده‌های بزرگ در حوزه سلامت
  • 42. داده‌های بزرگ در حوزه مالی
  • 43. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی متنی
  • 44. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 45. تحلیل متن با استفاده از ابزارهای مختلف
  • 46. خلاصه‌سازی متن
  • 47. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 48. مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی
  • 49. GIS و تحلیل داده‌های مکانی
  • 50. نقشه‌برداری و تجسم داده‌های مکانی
  • 51. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 52. تحلیل گراف و الگوریتم‌های مربوطه
  • 53. مقدمه‌ای بر داده‌های زمانی
  • 54. سری‌های زمانی و پیش‌بینی
  • 55. تحلیل الگوهای زمانی
  • 56. بهینه‌سازی عملکرد Spark
  • 57. تنظیم پارامترهای Spark
  • 58. پایش و عیب‌یابی سیستم‌های Spark
  • 59. استفاده از Spark Streaming برای پردازش جریانی
  • 60. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های Time Series
  • 61. InfluxDB و Prometheus
  • 62. ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌های سنسور
  • 63. جمع‌آوری و پردازش داده‌های لاگ
  • 64. استفاده از داده‌های بزرگ برای تشخیص تقلب
  • 65. تحلیل رفتار کاربر و شناسایی الگوهای مشکوک
  • 66. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (BI) و داشبوردهای داده
  • 67. ابزارهای BI: Tableau و Power BI
  • 68. ساخت داشبوردهای تعاملی
  • 69. گزارش‌گیری از داده‌های بزرگ
  • 70. مفاهیم پایه‌ای احتمال و آمار برای تحلیل داده
  • 71. آزمون فرضیه
  • 72. تحلیل واریانس (ANOVA)
  • 73. رگرسیون خطی چندگانه
  • 74. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 75. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 76. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 77. کاربرد یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 78. مفاهیم اخلاقی در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 79. حریم خصوصی داده‌ها و مقررات مربوطه
  • 80. مسئولیت‌پذیری در استفاده از داده‌های بزرگ

📚 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.