اکسپرس 24
کتاب مدیریت چالش‌های مقیاس در چرخه داده

کتاب مدیریت چالش‌های مقیاس در چرخه داده

تگ‌ها: big data cloud computing data engineering data governance data lake data management data quality data scaling data warehouse distributed systems Hadoop Kafka NoSQL scalability Spark

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 مدیریت چالش‌های مقیاس در چرخه داده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر چالش‌های مقیاس در داده
  • 2. چرخه حیات داده و نقاط بحرانی مقیاس‌پذیری
  • 3. معماری‌های توزیع‌شده برای داده‌های بزرگ
  • 4. مفاهیم پایگاه داده NoSQL و کاربرد آن‌ها
  • 5. مقایسه پایگاه‌داده‌های NoSQL: Cassandra، MongoDB، Redis
  • 6. انتخاب پایگاه‌داده مناسب برای حجم داده و نوع داده
  • 7. شاردینگ (Sharding): استراتژی‌ها و پیاده‌سازی
  • 8. تکنیک‌های پارتیشن‌بندی داده
  • 9. تطبیق داده‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
  • 10. پروتکل‌های سازگاری داده (Consistency Protocols)
  • 11. تکنیک‌های کشینگ (Caching) برای بهبود عملکرد
  • 12. استفاده از Redis و Memcached برای کشینگ
  • 13. پیاده‌سازی سیستم‌های صف پیام (Message Queues) با Kafka
  • 14. مقیاس‌پذیری پردازش جریان داده (Stream Processing)
  • 15. فریم‌ورک‌های پردازش جریان داده: Apache Spark Streaming، Flink
  • 16. پردازش دسته‌ای داده‌های بزرگ با Apache Hadoop
  • 17. بهینه‌سازی کوئری‌ها در محیط‌های داده بزرگ
  • 18. شاخص‌گذاری (Indexing) در پایگاه‌داده‌های توزیع‌شده
  • 19. فشرده‌سازی داده‌ها برای کاهش فضای ذخیره‌سازی
  • 20. مدیریت و مانیتورینگ خوشه‌های داده بزرگ
  • 21. ابزارهای مانیتورینگ و هشداردهی (Monitoring & Alerting)
  • 22. امنیت داده‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
  • 23. کنترل دسترسی و احراز هویت در سیستم‌های داده بزرگ
  • 24. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها در مقیاس بزرگ
  • 25. استراتژی‌های بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery)
  • 26. مقدمه‌ای بر Data Lake و Data Warehouse
  • 27. طراحی Data Lake برای مقیاس‌پذیری
  • 28. طراحی Data Warehouse برای مقیاس‌پذیری
  • 29. ETL و ELT در محیط‌های داده بزرگ
  • 30. بهینه‌سازی ETL/ELT برای حجم داده بالا
  • 31. مفاهیم Data Governance و Data Quality
  • 32. اطمینان از کیفیت داده در مقیاس بزرگ
  • 33. مدیریت Metadata و Data Lineage
  • 34. استفاده از ابزارهای Data Catalog
  • 35. مقیاس‌پذیری در محاسبات ابری (Cloud Computing)
  • 36. استفاده از سرویس‌های ابری برای ذخیره‌سازی و پردازش داده
  • 37. بهینه‌سازی هزینه‌ها در محاسبات ابری برای داده‌های بزرگ
  • 38. مقدمه‌ای بر Kubernetes و Containerization
  • 39. استفاده از Docker و Kubernetes برای مدیریت خوشه‌های داده
  • 40. مقیاس‌پذیری پایگاه داده‌های رابطه‌ای (RDBMS)
  • 41. استفاده از Read Replicas و Connection Pooling
  • 42. مفاهیم CAP Theorem و Trade-offs
  • 43. انتخاب بین Consistency، Availability و Partition Tolerance
  • 44. پیاده‌سازی سیستم‌های توزیع‌شده مقاوم به خطا (Fault Tolerance)
  • 45. استفاده از الگوریتم‌های اجماع (Consensus Algorithms)
  • 46. مقیاس‌پذیری در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 47. مدیریت داده‌های آموزشی بزرگ
  • 48. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای مقیاس‌پذیری
  • 49. استفاده از Distributed Machine Learning Frameworks
  • 50. آینده مقیاس‌پذیری داده‌ها: فناوری‌های نوظهور

📚 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.