اکسپرس 24
کتاب تکنیک‌های پیشرفته برای مدیریت و سازماندهی داده‌های بزرگ

کتاب تکنیک‌های پیشرفته برای مدیریت و سازماندهی داده‌های بزرگ

تگ‌ها: Apache Flink Apache Spark Big Data Management Cloud Data Platforms Data Catalog Data Governance Data Lake Data Lineage Data Modeling Data Partitioning Data Pipeline Data Quality Data Warehouse Real-time Analytics مدیریت داده‌های بزرگ

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 تکنیک‌های پیشرفته برای مدیریت و سازماندهی داده‌های بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی معماری داده‌های بزرگ
  • 2. مفاهیم کلیدی در مدیریت داده‌های مقیاس‌پذیر
  • 3. شناسایی و دسته‌بندی منابع داده
  • 4. طراحی لایه‌های ذخیره‌سازی: Data Lake و Data Warehouse
  • 5. انتخاب پلتفرم‌های ابری برای داده‌های بزرگ
  • 6. معماری Lambda و Kappa برای پردازش Batch و Stream
  • 7. مقدمه‌ای بر Apache Hadoop و HDFS
  • 8. معماری و بهینه‌سازی Apache Spark
  • 9. پردازش جریان داده با Apache Flink
  • 10. استفاده از Kafka برای ingest داده‌های بلادرنگ
  • 11. مدیریت متادیتا و کاتالوگ داده‌ها
  • 12. خط مشی‌های حاکمیت داده (Data Governance)
  • 13. استراتژی‌های کیفیت داده و اعتبارسنجی
  • 14. پایپ‌لاین‌های ETL/ELT پیشرفته
  • 15. اتوماسیون و ارکستراسیون با Apache Airflow
  • 16. مدیریت نسخه‌بندی و CI/CD برای پایپ‌لاین داده
  • 17. تقسیم‌بندی و پارتیشن‌بندی داده برای عملکرد بهینه
  • 18. فشرده‌سازی و فرمت‌های ذخیره‌سازی کارآمد (Parquet, ORC, Avro)
  • 19. اندیس‌گذاری و جستجوی سریع در داده‌های بزرگ
  • 20. معماری‌های پرس‌وجو توزیع شده (Presto, Trino, Druid)
  • 21. تحلیل‌های بلادرنگ با Apache Druid و ClickHouse
  • 22. مدیریت خطا و مانیتورینگ پایپ‌لاین داده
  • 23. امنیت داده: رمزنگاری، کنترل دسترسی، ماسکینگ
  • 24. تطبیق با مقررات (GDPR, CCPA) در داده‌های بزرگ
  • 25. استفاده از Data Mesh برای مقیاس‌پذیری سازمانی
  • 26. الگوهای Domain-Driven Data Ownership
  • 27. پیاده‌سازی Data Contracts بین تیم‌ها
  • 28. استفاده از Feature Store برای یادگیری ماشین
  • 29. مدیریت داده‌های آموزشی و تست در مقیاس بزرگ
  • 30. نسخه‌سازی داده‌ها و Reproducibility
  • 31. خطوط نسب داده (Data Lineage) و اثربخشی عیب‌یابی
  • 32. بهینه‌سازی هزینه‌های ذخیره‌سازی و محاسبه در ابری
  • 33. استفاده از Spot Instances و Serverless برای پردازش
  • 34. معماری‌های Multi-Cloud و Hybrid برای داده
  • 35. استفاده از Kubernetes برای ارکستراسیون کارهای داده
  • 36. مدیریت کلاسترهای Spark/Flink روی Kubernetes
  • 37. مقیاس‌پذیری خودکار (Auto-scaling) برای بارهای متغیر
  • 38. پردازش گراف‌های بزرگ با GraphX و Neptune
  • 39. تحلیل‌های جغرافیایی و فضایی در داده‌های بزرگ
  • 40. استفاده از Time-Series Databases (InfluxDB, TimescaleDB)
  • 41. مدیریت داده‌های غیرسازمان‌یافته (Unstructured) با Object Storage
  • 42. استخراج ویژگی از متن و تصویر در مقیاس بزرگ
  • 43. پیاده‌سازی Near Real-time Dashboards
  • 44. استفاده از BI Tools بر روی داده‌های بزرگ (Superset, Metabase)
  • 45. استراتژی‌های Backup و Disaster Recovery برای داده‌های بزرگ
  • 46. مدیریت چرخه حیات داده: آرشیو، حذف، نگهداری
  • 47. استفاده از Data Virtualization برای دسترسی واحد
  • 48. بهینه‌سازی کوئری‌ها با Cost-based Optimizer
  • 49. معماری‌های Event-driven برای یکپارچگی داده
  • 50. استفاده از Change Data Capture (CDC) برای همگام‌سازی
  • 51. پیاده‌سازی Data Quality Gates در CI/CD
  • 52. استفاده از Machine Learning برای تشخیص ناهنجاری داده
  • 53. مدیریت متادیتا پویا با Apache Atlas
  • 54. استفاده از Data Catalog برای کشف داده
  • 55. استراتژی‌های Migration از Legacy به Modern Data Stack
  • 56. ارزیابی و انتخاب موتورهای پردازش مناسب
  • 57. بهینه‌سازی شبکه و انتقال داده در کلاستر
  • 58. مدیریت حافظه و Garbage Collection در Spark/Flink
  • 59. استفاده از Adaptive Query Execution در Spark 3+
  • 60. پیاده‌سازی Data Mesh Governance Framework
  • 61. استفاده از Policy-as-Code برای کنترل دسترسی
  • 62. مدیریت تست‌های یکپارچگی برای پایپ‌لاین داده
  • 63. استفاده از Data Contracts Testing (Great Expectations)
  • 64. معماری‌های Real-time Feature Engineering
  • 65. استفاده از Vector Databases برای جستجوی شباهت
  • 66. مدیریت داده‌های سینتتیک برای آموزش مدل
  • 67. استفاده از Federated Learning در محیط داده بزرگ
  • 68. استراتژی‌های Cost Monitoring و FinOps برای داده

📚 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.