پی سی دانلود - data-processing

در دنیای داده محور امروزی، کسب و کارها با حجم عظیمی از اطلاعات که در سیستم‌های مختلف، اعم از SAP و غیر SAP، پراکنده است، سروکار دارند. مدیریت، یکپارچه‌سازی و استخراج بینش‌های معنادار از این منابع داده می‌تواند یک چالش باشد. این دوره یک رویکرد ساختاریافته برای مدیریت کارآمد داده‌ها ارائه می‌دهد و سازمان‌ها را قادر می‌سازد تا فرآیندهای خود را بهینه کرده و تصمیمات بهتری بگیرند.
در دوره آموزشی SAP Data Intelligence Training با مدیریت و تحلیل داده های سازمانی آشنا خواهید شد.

NumPy یک کتابخانه پیشرو محاسبات علمی در Python است، در حالی که Pandas برای دستکاری و تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود. همچنین، یاد بگیرید که از Matplotlib برای تجسم داده ها استفاده کنید. چه بخواهید وارد Data Science شوید، چه در Machine Learning یا Deep Learning شیرجه بزنید، NumPy و Pandas ماژول های برتر Python هستند که باید برای هموار کردن سفر خود آنها را درک کنید.
در دوره آموزشی NumPy, Pandas and Matplotlib A-Z™ برای Machine Learning با کار با کتابخانه های NumPy، Pandas و Matplotlib آشنا می شوید.

این دوره آموزشی برای آموزش مهندسی داده در محیط Azure cloud طراحی شده است. این دوره شامل مباحثی از جمله SQL، data warehousing، Azure Data factory، Python programming، big data، Databricks، PySpark، Delta lake، Spark structured streaming و Azure devops می باشد. این دوره برای افرادی که می خواهند در زمینه مهندسی داده در Azure cloud فعالیت کنند، مناسب است.
در دوره آموزشی Azure Data Engineering End-to-end Course (English) با ابزار ها و تکنولوژی های مهندسی داده در محیط Azure cloud آشنا خواهید شد.

LAStools Suite نرم‌افزار مهندسی و تخصصی از شرکت Rapidlasso در زمینه پردازش داده‌های LiDAR است. در حقیقت این نرم‎‌افزار به دلیل سرعت و بهره‌‌وری بالا به عنوان سریع‌ترین راه‌حل با حافظه کارآمد برای پردازش داده‌های LiDAR چند هسته‌ای به شمار می‌رود و موجب شده است تا شما بتوانید میلیارد‌ها نقطه از داده‌های LiDAR را به محصولات مفید تبدیل کنید. این امر با استفاده از حافظه بسیار کم و سرعت قابل توجهی قابل انجام است. این مجموعه نرم‌افزاری استفاده زیادی در بازار دارد و در بخش‌های تجاری، آژانس‌های دولتی، آزمایشگاه‌های تحقیقاتی و مؤسسات آموزشی استفاده می‌شود. شما با دریافت این نسخه به ابزار‌های مختلف دسترسی پیدا خواهید کرد. انجام کارهایی نظیر Rasterize کردن، Tiling، سه‌گوش‌سازی (Triangulation)، برش (Clipping)، طبقه‌بندی، تبدیل و فیلتر از جمله امکاناتی است که در این ابزار‌ها گنجانده شده است. ابزار‌های موجود در این نرم‌افزار همگی ترفند‌های بسیار کارآمدی را جهت پردازش داده‌ها ارائه می‌دهند. Laszip که فشرده‌ساز (Compressor) LiDAR است، به عنوان یک استاندارد صنعتی De Facto برای فشرده‌سازی داده‌های LiDAR شناخته می‌شود و همچنین برنده جایزه نوآوری انجمن جهانی در کنفرانس Geospatial 2012 نیز شده است.

هادوپ یک نرم افزار کد باز (Open source) است که برای تقسیم بندی و توزیع فایل های متمرکز به کار می رود. هادوپ تحت لیسانس آپاچی (Apache) ارائه می شود و توسط جاوا برنامه نویسی شده است. امّا هادوپ چگونه به وجود آمد؟ شرکت گوگل در پی افزایش حجم تبادل اطلاعات، به دنبال راه حلّی برای افزایش سرعت و راندمان سرورهای خود بود که سیستم توزیع (Distribution) منحصر به فردی برای خود ابداع کرد به نام GFS که مخفف Google File System بود. در پی این موفقیت، انجمن توزیع Apache به فکر گسترش این تکنولوژی در سطح وسیع تری افتاد و سیستم هادوپ به وجود آمد. هادوپ یک فریم ورک یا مجموعه ای از نرم افزارها و کتابخانه هایی است که ساز و کار پردازش حجم عظیمی از داده های توزیع شده را فراهم می کند. در واقع Hadoop را می توان به یک سیستم عامل تشبیه کرد که طراحی شده تا بتواند حجم زیادی از داده ها را بر روی ماشین های مختلف پردازش و مدیریت کند. Apache Spark، یک چارچوب محاسباتی برای داده ­های عظیم است. Spark از MapReduce به عنوان موتور اجرای خود، استفاده نمی­ کند اما بخوبی با هادوپ یکپارچه است. در واقع Spark می­تواند در Yarn اجرا شود و با فرمت داده­ای هادوپ و HDFS کار کند. Spark بیشتر بخاطر توانایی نگهداشتن مجموعه ­داده ه­ای بین کارها، در حافظه، شناخته می­ شود. این قابلیت Spark سبب می­ شود تا سریعتر از جریان کاری MapReduce معادل که مجموعه­ داده­ های همیشه از دیسک بار می­ شوند، عمل کند.
در دوره آموزشی A Big Data Hadoop and Spark project for absolute beginners با آموزش مقدماتی بیگ دیتا هادوپ و اسپارک اشنا خواهید شد.

HYPACK نامی آشنا برای مهندسین حوزه هیدروگرافی بوده که توسط شرکت Xylem توسعه و پشتیبانی می‌گردد. این نرم افزار از تخصصی‌ترین نرم افزارهای این حوزه بوده و به مهندسین کمک می‌کند تا بتوانند داده‌های دریایی و اقیانوس‌ها رو مورد مطالعه قرار دهد. با استفاده از این نرم افزار و داده‌های GPS می‌توان موقعیت دقیق اجسام و عملیات لازم در دریاها را به دست آورده و همچنین برای انواع فرآیندها نظیر لایروبی زیر دریا برنامه ریزی کرد. این نرم افزار با قابلیت راهبری می‌تواند به عنوان سیستم کنترل دستگاه‌های Dredging مورد استفاده قرار گیرد. از دیگر امکانات این نرم افزار می‌توان به پردازش گرافیکی، تعیین موقعیت لحظه‌ای، پشتیبانی از 4 کانال مگنومتر، تعیین سرعت صوت و پایدار سازی خطوط دریایی اشاره نمود.

 Apache Spark ، یک چارچوب محاسباتی برای داده ­های عظیم است. Spark از MapReduce به عنوان موتور اجرای خود، استفاده نمی­ کند اما بخوبی با هادوپ یکپارچه است. در واقع Spark می­تواند در Yarn اجرا شود و با فرمت داده­ای هادوپ و HDFS کار کند. Spark بیشتر بخاطر توانایی نگهداشتن مجموعه ­داده ه­ای بین کارها، در حافظه، شناخته می­ شود. این قابلیت Spark سبب می­ شود تا سریعتر از جریان کاری MapReduce معادل که مجموعه­ داده­ های همیشه از دیسک بار می­ شوند، عمل کند. دو نوع کاربردی که از مدل پردازشی Spark بهره می­ برند، الگوریتم ­های تکرار شونده (که یک تابع بر روی مجموعه داده­ای به‌صورت تکراری تا حصول شرط خروج، اعمال می­گردد، و تحلیل تعاملی(که یک کاربر مجموعه ای از پرس و جوهای اکتشافی تک کاره را بر روی مجموعه ای داده­ ها، اعمال می­ کنند) است. همچنین اسپارک APIهایی در زبان­های Java، Scala و Python، ارایه می ­کند. پروژه Apache Spark شامل ماژول ­های یادگیری ماشین(MLlib)، پردازش گراف (GraphX)، پردازش جریانی( (Spark Streaming)، و SQL (Spark SQL است.
در دوره آموزشی Big Data Analysis with Apache Spark PySpark: Hands on Python با آموزش آنالیز داده های حجیم با پای اسپارک اشنا خواهید شد.