آموزش Big Data با Apache Spark 3 و Python: From Zero to Expert

Big Data with Apache Spark 3 and Python: From Zero to Expert

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: بوت کمپ کامل برای یادگیری PySpark، Databricks، Spark Machine Learning، Advanced Analytics، Koalas و Spark Streaming مقدمه ای بر Big Data و Apache Spark Fundamentals Spark RDDs، Dataframes و Spark Koalas Learning Machine with Spark Advanced با ویژگی های بصری اسپارک Apache Spark Advanced تجزیه و تحلیل و داده های Spark در فضای ابری با Azure و Databricks Spark Streaming و GraphX ​​Databricks یادگیری ماشینی در Databricks پیش نیازها:Python

اگر به دنبال یک دوره عملی، کامل و پیشرفته برای یادگیری Big Data با Apache Spark و Python هستید، به جای درستی آمده اید.


این دوره برای پوشش مجموعه مهارت‌های کامل Apache Spark، از RDD، Spark SQL، Dataframes و Spark Streaming، تا یادگیری ماشین با Spark ML، تجزیه و تحلیل پیشرفته، تجسم داده‌ها، Spark Koalas و Databricks طراحی شده است.


با درس‌ها، راهنماهای مطالعه قابل دانلود، تمرین‌های عملی، و موارد استفاده در دنیای واقعی، این تنها دوره‌ای است که برای یادگیری Apache Spark به آن نیاز دارید.

Apache Spark با پیشی گرفتن از Hadoop MapReduce به ابزار مرجع برای Big Data تبدیل شده است. Spark تا 100 برابر سریعتر از Hadoop MapReduce کار می کند و دارای اکوسیستم کاملی از عملکردها برای یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده است. این امر Apache Spark را به یکی از پرتقاضاترین مهارت ها برای مهندسان داده، دانشمندان داده و غیره تبدیل می کند. Big Data یکی از با ارزش ترین مهارت های امروزی است. بنابراین این دوره همه چیزهایی را که برای موقعیت خود در بازار کار کلان داده نیاز دارید به شما آموزش می دهد.

در این دوره مهارت کامل Apache Spark و PySpark را به شما آموزش خواهیم داد. شروع از اصول اولیه تا پیشرفته ترین ویژگی ها. ما از ارائه های بصری در پاور پوینت استفاده خواهیم کرد، توضیحات واضح و توصیه های حرفه ای مفید را به اشتراک می گذاریم.


این دوره دارای بخش های زیر است:

  • مقدمه ای بر داده های بزرگ و اصول Apache Spark

  • نصب Apache Spark و کتابخانه هایی مانند Anaconda، Java و غیره.

  • Spark RDD

  • Spark Dataframes

  • ویژگی های پیشرفته با Apache Spark

  • تجزیه و تحلیل پیشرفته و تجسم داده ها

  • کوالاهای جرقه ای

  • یادگیری ماشینی با Spark

  • جریان جرقه

  • Spark GraphX ​​

  • Databricks

  • جرقه در ابر (آژور)


اگر می‌خواهید مهارت‌های خود را تقویت کنید، فرصت‌های شغلی خود را افزایش دهید و به یک متخصص داده‌های بزرگ تبدیل شوید، همین امروز بپیوندید و دسترسی فوری و مادام العمر به این موارد داشته باشید:

• راهنمای کامل Apache Spark (کتاب الکترونیکی PDF)

• فایل‌ها و کدهای پروژه Spark قابل دانلود

• تمرین‌ها و آزمون‌های عملی

• منابع جرقه مانند: برگه های تقلب و خلاصه ها

• 1 تا 1 پشتیبانی متخصص

• انجمن پرسش و پاسخ دوره

• 30 روز ضمانت بازگشت وجه



آنجا شما را می بینم!


سرفصل ها و درس ها

معرفی این دوره Introduction to this course

  • معرفی این دوره Introduction to this course

  • چگونه از دوره بیشترین بهره را ببرید How to get the most out of the course

  • مطالب دوره Course material

اصول جرقه Spark Fundamentals

  • اصول جرقه Spark Fundamentals

  • اجرای آپاچی اسپارک Apache Spark execution

  • اکوسیستم و مستندات آپاچی اسپارک Apache Spark ecosystem and documentation

  • PySpark: عملیات، مدیریت خوشه و معماری PySpark: operation, cluster administration and architecture

نصب آپاچی اسپارک به صورت محلی Installing Apache Spark locally

  • اسپارک، جاوا و آناکوندا را دانلود کنید Download Spark, Java and Anaconda

  • تنظیم متغیرهای محیطی Setting environment variables

  • Running Spark در Prompt و Jupyter Notebook Running Spark in Prompt and Jupyter Notebook

  • رفع مشکلات رایج Fixing common problems

Spark Fundamentals و RDDs Spark Fundamentals and RDDs

  • برگه تقلب PySpark PySpark Cheat Sheet

  • مبانی RDD RDD Fundamentals

  • PySpark را با SparkSession و SparkContext راه اندازی کنید Initialize PySpark with SparkSession and the SparkContext

  • تبدیل در RDD مانند نقشه، فیلتر، flatMap و متمایز Transformations in RDDs like map, filter, flatMap and distinct

  • تبدیل‌ها در RDD‌ها مانند reduceByKey، groupByKey یا sortByKey Transformations in RDDs like reduceByKey, groupByKey or sortByKey

  • اقدامات RDD مانند شمارش، اول، جمع آوری یا برداشتن RDD actions such as count, first, collect or take

  • تمرین عملی: ویژگی های اساسی و RDD ها Practical exercise: Basic Features and RDDs

Spark DataFrames و Apache Spark SQL Spark DataFrames and Apache Spark SQL

  • چیت شیت PySpark: SQL PySpark Cheatsheet: SQL

  • مبانی و مزایای DataFrames Fundamentals and advantages of DataFrames

  • ویژگی های DataFrame و منابع داده Characteristics of DataFrames and data sources

  • ایجاد DataFrame در PySpark Creating DataFrames in PySpark

  • عملیات با PySpark DataFrames Operations with PySpark DataFrames

  • انواع مختلف اتصال در DataFrames Different types of joins in DataFrames

  • پرس و جوهای SQL در PySpark SQL queries in PySpark

  • ویژگی های پیشرفته برای بارگیری و صادرات داده ها در PySpark Advanced features for loading and exporting data in PySpark

  • تمرین عملی: Spark DataFrames و Apache Spark SQL Practical Exercise: Spark DataFrames and Apache Spark SQL

ویژگی های پیشرفته در آپاچی اسپارک Advanced features in Apache Spark

  • عملکردهای آوان زاد و بهینه سازی کارکرد Funciones avanzadas y optimización del rendimiento

  • BroadCast پیوستن و ذخیره سازی BroadCast Join and caching

  • توابع تعریف شده کاربر (UDF) و توابع پیشرفته SQL User Defined Functions (UDF) and advanced SQL functions

  • رسیدگی و انتساب مقادیر از دست رفته Handling and imputation of missing values

  • پارتیشن بندی و کاتالوگ API ها Partitioning and catalog of APIs

تجزیه و تحلیل پیشرفته با آپاچی اسپارک Advanced Analytics with Apache Spark

  • مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل پیشرفته با Spark Introduction to advanced analytics with Spark

  • بارگذاری داده ها و اصلاح طرح داده ها Data loading and data schema modification

  • داده ها را در PySpark بررسی کنید Inspect data in PySpark

  • تبدیل ستون در PySpark Column transformation in PySpark

  • انتساب داده های گمشده پیشرفته در PySpark Advanced missing data imputation in PySpark

  • انتخاب داده با PySpark و PySpark SQL Data selection with PySpark and PySpark SQL

  • تجسم داده ها و تولید نمودار در PySpark Data visualization and graph generation in PySpark

  • داده های ماندگار با PySpark Persist data with PySpark

  • تمرین عملی: تجزیه و تحلیل پیشرفته با آپاچی اسپارک Practical Exercise: Advanced Analytics with Apache Spark

Koalas: The Apache Spark Pandas API Koalas: The Apache Spark Pandas API

  • اصول اولیه کوالاهای جرقه Spark Koalas Fundamentals

  • مهندسی ویژگی با کوالاها Feature Engineering with Koalas

  • ایجاد DataFrame با کوالا Creating DataFrames with Koalas

  • دستکاری داده ها و DataFrame با کوالا Data manipulation and DataFrames with Koalas

  • کار با داده های از دست رفته در کوالا Working with missing data in Koalas

  • تجسم داده ها و تولید نمودار با کوالاها Data visualization and graph generation with Koalas

  • واردات و صادرات داده با کوالا Importing and exporting data with Koalas

  • تمرین دستی با کوالا Hands-on exercise with Koalas

یادگیری ماشین با آپاچی اسپارک Machine Learning with Apache Spark

  • اصول یادگیری ماشین با اسپارک Fundamentals of Machine Learning with Spark

  • اجزای یادگیری ماشین اسپارک Spark Machine Learning Components

  • مراحل توسعه یک مدل یادگیری ماشینی Stages of developing a Machine Learning model

  • داده های وارداتی و تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA) Import data and exploratory data analysis (EDA)

  • یادگیری ماشینی با تمرین عملی اسپارک Machine Learning with Spark hands-on exercise

  • پیش پردازش داده ها با PySpark Data preprocessing with PySpark

  • تمرین آزمایشگاهی 2 یادگیری ماشینی با اسپارک Lab Exercise 2 Machine Learning with Spark

  • آموزش مدل یادگیری ماشین در PySpark Training the machine learning model in PySpark

  • ارزیابی مدل یادگیری ماشین Evaluation of the Machine Learning model

  • تمرین آزمایشگاهی 3 یادگیری ماشینی با اسپارک Lab Exercise 3 Machine Learning with Spark

جریان جرقه Spark Streaming

  • مثال عملی شمارش کلمات با اسپارک استریمینگ Practical example of counting words with Spark Streaming

  • پیکربندی های جریان جرقه: حالت های خروجی و انواع عملیات Spark Streaming Configurations: Output Modes and Operation Types

  • عملیات پنجره زمانی در اسپارک استریمینگ Time Window Operations in Spark Streaming

  • قابلیت جریان جرقه Spark Streaming Capabilities

  • آزمایشگاه: کشف کلاهبرداری بانکی در زمان واقعی (قسمت اول) Lab: Real-time bank fraud detection (Part I)

  • آزمایشگاه: کشف کلاهبرداری بانکی در زمان واقعی (قسمت دوم) Lab: Real-time bank fraud detection (Part II)

  • تمرین جریان جرقه Spark Streaming Exercise

مقدمه ای بر Databricks Introduction to Databricks

  • مقدمه ای بر Databricks Introduction to Databricks

  • Databricks Terminology and Databricks Community Databricks Terminology and Databricks Community

  • دریاچه دلتا Delta Lake

  • یک حساب رایگان Databricks ایجاد کنید Create a free Databricks account

آپاچی اسپارک در دیتابریکس Apache Spark on Databricks

  • مقدمه ای بر محیط Databricks Introduction to the Databricks environment

  • شروع کار با Databricks Getting started with Databricks

پلتفرم Databricks Databricks Platform

  • وارد کردن نوت بوک، پیکربندی زبان و علامت گذاری Importing notebooks, language configuration and markdown

  • سیستم فایل Databricks (DBFS) Databricks File Dystem (DBFS)

  • جداول را ایجاد، دستکاری و تجسم کنید Create, manipulate and visualize tables

  • ویجت های Databricks Databricks widgets

Spark DataFrame API Spark DataFrame API

  • ایجاد و ذخیره DataFrame در Databricks Creating and saving DataFrames in Databricks

  • تبدیل و تجسم داده در Databricks Data transformation and visualization in Databricks

  • مورد استفاده: تجزیه و تحلیل داده های جمعیت Use case: Population data analytics

یادگیری ماشین در Databricks Machine Learning in Databricks

  • واردات و تحلیل اکتشافی داده ها Import and exploratory analysis of the data

  • پیش پردازش متغیر با PySpark و Databricks Variable preprocessing with PySpark and Databricks

  • تعریف مدل یادگیری ماشین و توسعه خط لوله Definition of the Machine Learning model and development of the Pipeline

  • ارزیابی مدل با PySpark و Databricks Model evaluation with PySpark and Databricks

  • تنظیم و ثبت هایپرپارامتر در MLFlow Hyperparameter tuning and registration in MLFlow

  • پیش بینی با داده های جدید و تجسم نتایج Predictions with new data and visualization of the results

تهیه گواهینامه Databricks Databricks Certification Preparation

  • چرا گواهینامه اسپارک آپاچی؟ Why Apache Spark Certification?

  • موضوعات صدور گواهینامه Certification topics

  • گواهینامه اطلاعات عمومی Certification General information

  • فرآیند آماده سازی Preparation process

  • نکاتی برای قبولی در امتحان در اولین تلاش Tips for passing exam in the first attempt

  • مراحل ثبت نام و صدور گواهینامه Registration and Certification process

  • انواع سوالات گواهینامه Certification questions types

  • نحوه دریافت گواهینامه Databricks به صورت رایگان How to obtain Databricks Certification for free

مواد اضافی Additional material

  • منابع اضافی: راهنمای کامل Spark Additional Resources: Complete Guide to Spark

نمایش نظرات

Udemy (یودمی)

یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.

یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.

آموزش Big Data با Apache Spark 3 و Python: From Zero to Expert
جزییات دوره
5 hours
94
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
365
4 از 5
دارد
دارد
دارد
Data Bootcamp
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Data Bootcamp Data Bootcamp

دانشمند داده