اکسپرس 24
کتاب تسلط بر Apache PySpark برای تحلیل هوشمند داده‌های حجیم در سازمان‌ها

کتاب تسلط بر Apache PySpark برای تحلیل هوشمند داده‌های حجیم در سازمان‌ها

تگ‌ها: Apache PySpark بیگ دیتا پای‌اسپارک پردازش توزیع‌شده تحلیل داده‌های حجیم تحلیل هوشمند داده علوم داده کلان‌داده مهندسی داده یادگیری ماشین با پایتون

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 Apache PySpark برای تحلیل هوشمند داده‌های حجیم در سازمان‌ها

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل کلان‌داده (Big Data)

موضوع میانی: پردازش توزیع‌شده و محاسبات مقیاس‌پذیر با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و معماری پردازش توزیع‌شده در کلان‌داده
  • 2. آشنایی با اکوسیستم آپاچی اسپارک و محیط اجرای پایتون
  • 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه PySpark در سیستم‌های سازمانی
  • 4. آشنایی با معماری کلاستر و نقش‌های Driver و Executor
  • 5. مدیریت حافظه و مفاهیم RDD در محاسبات توزیع‌شده
  • 6. آشنایی با DataFrameها و بهینه‌سازی عملیات روی داده‌ها
  • 7. بارگذاری داده‌ها از منابع مختلف شامل CSV و JSON
  • 8. کار با فرمت‌های ذخیره‌سازی بهینه نظیر Parquet و ORC
  • 9. عملیات تبدیل و انتقال داده‌ها با Transformations
  • 10. عملیات فراخوانی و خروجی داده‌ها با Actions
  • 11. فیلتر کردن و مرتب‌سازی داده‌های حجیم در کلاستر
  • 12. کار با توابع داخلی و تبدیل ستون‌ها در PySpark
  • 13. تجمیع داده‌ها و گروه‌بندی با GroupBy
  • 14. مدیریت مقادیر تهی و پاکسازی داده‌های ناقص
  • 15. اتصال جداول توزیع‌شده با عملیات Join
  • 16. استفاده از Broadcast Variables برای بهینه‌سازی Joinها
  • 17. کار با Accumulators برای شمارش در پردازش توزیع‌شده
  • 18. آشنایی با Spark SQL و نوشتن کوئری‌های ساختاریافته
  • 19. تعریف توابع تعریف‌شده توسط کاربر UDF در پایتون
  • 20. بهینه‌سازی عملکرد با تحلیل Query Plan
  • 21. مدیریت پارتیشن‌بندی داده‌ها برای افزایش سرعت پردازش
  • 22. کار با پنجره‌های زمانی و توابع Window در اسپارک
  • 23. تحلیل داده‌های زمانی و سری‌های زمانی در مقیاس کلان
  • 24. مقدمه‌ای بر کتابخانه MLlib برای یادگیری ماشین
  • 25. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های هوشمند با Pipeline
  • 26. آموزش مدل‌های رگرسیون با PySpark
  • 27. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی با الگوریتم‌های توزیع‌شده
  • 28. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم K-Means در مقیاس بزرگ
  • 29. ارزیابی دقت مدل‌های هوشمند در محیط توزیع‌شده
  • 30. کار با Spark Streaming برای تحلیل داده‌های بلادرنگ
  • 31. مدیریت جریان‌های داده با Structured Streaming
  • 32. اتصال به Kafka برای دریافت داده‌های زنده سازمانی
  • 33. مانیتورینگ و مشاهده وضعیت کلاستر با Spark UI
  • 34. عیب‌یابی خطاهای متداول در اجرای کدهای توزیع‌شده
  • 35. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در خوشه‌های اسپارک
  • 36. بهینه‌سازی منابع کلاستر و تنظیمات Executor
  • 37. تکنیک‌های مدیریت کش و حافظه در PySpark
  • 38. استقرار کدهای PySpark در محیط‌های تولیدی
  • 39. اتصال به پایگاه‌های داده رابطه‌ای با JDBC
  • 40. ملاحظات اخلاقی و صیانت از داده‌های حساس در تحلیل کلان
  • 41. پروژه عملی: تحلیل داده‌های تراکنشی در مقیاس ملی
  • 42. پروژه عملی: پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر هوشمند بر پایه اسپارک

📚 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.