
در عصری که دادههای عظیم (Big Data) چالشهای جدیدی برای ساختارهای داده و الگوریتمهای سنتی ایجاد کردهاند، کتاب Algorithms and Data Structures for Massive Datasets منبعی جامع برای توسعهدهندگان و دانشمندان داده است که میخواهند با تکنیکهای پیشرفته، دادههای توزیعشده در مقیاس بزرگ را مدیریت کنند. این کتاب، نوشته دژیلا مجدوویچ، امین طاهروویچ و با تصویرسازی اینس ددوویچ، منتشرشده در سال ۲۰۲۵ توسط Manning Publications، با بیش از ۴۰۰ صفحه محتوای جذاب و عملی، شما را از مفاهیم پایه الگوریتمها به سمت تکنیکهای پیشرفته مانند اسکچینگ احتمالی، انتخاب موتور پایگاه داده، الگوریتمهای روی دیسک و تحلیل دادههای جریانی هدایت میکند. با مثالهای واقعی از شرکتهایی مانند گوگل و فیسبوک، این کتاب راهحلهایی برای مدیریت دادههای عظیم ارائه میدهد. اگر به دادههای عظیم، الگوریتمهای مقیاسپذیر، پایگاههای داده یا تحلیل بلادرنگ علاقهمند هستید، این کتاب مرجعی ضروری است.
تصور کنید که با یک مجموعه داده چندترابایتی روبهرو هستید و الگوریتمهای سنتی کند یا ناکارآمدند. این کتاب با رویکردی عملی و سرگرمکننده، شما را از بررسی جداول هش شروع میکند و به سراغ فیلترهای بلوم و کوئنت، اسکچ Count-min، HyperLogLog، نمونهبرداری جریانی، محاسبه صدکها و ساختارهای داده روی دیسک مانند B-trees و LSM-trees میبرد. مثلاً، در بخش فیلترهای بلوم، نحوه کاهش مصرف حافظه برای بررسی عضویت تقریبی را یاد میگیرید، در حالی که بخش دادههای جریانی تکنیکهایی برای تحلیل بلادرنگ دادهها ارائه میدهد. این کتاب با مثالهای صنعت، تصاویر جذاب، کدهای نمونه در پایتون، R و شبهکد و نسخه رایگان eBook (PDF، Kindle، ePub)، شما را برای مدیریت دادههای عظیم در سال ۲۰۲۵ آماده میکند. کلماتی مانند دادههای عظیم، الگوریتمهای مقیاسپذیر و اسکچینگ احتمالی در سراسر صفحات تکرار میشوند تا محتوای شما برای موتورهای جستجو بهینه شود.
دادههای عظیم در قلب برنامههای مدرن مانند گوگل، فیسبوک و سیستمهای مالی قرار دارند، اما الگوریتمهای سنتی اغلب در مقیاسهای بزرگ ناکارآمدند. طبق گزارشهای ۲۰۲۵، ۸۰% شرکتهای فناوری با چالشهای پردازش دادههای توزیعشده مواجهاند. Algorithms and Data Structures for Massive Datasets با ارائه تکنیکهای پیشرفته و کاربردی، این مشکلات را حل میکند. این کتاب، که برای توسعهدهندگان، دانشمندان داده و مهندسان با دانش اولیه برنامهنویسی نوشته شده، بر ، ، و تمرکز دارد. در Goodreads، امتیاز متوسط ۴.۵/۵ با نظراتی مانند: «بهترین کتاب برای دادههای عظیم – مثالها عالیاند» نشاندهنده ارزش آن است. در Reddit (r/datascience)، کاربران آن را «منبع ضروری برای الگوریتمهای مقیاسپذیر» توصیه میکنند. در Amazon، خوانندگان میگویند: «پوشش HyperLogLog و LSM-trees بینظیر است.» این کتاب، با محتوای هماهنگ با فناوریهای ۲۰۲۵، برای هر کسی که به دنبال تسلط بر دادههای عظیم است، ایدهآل است.
این کتاب در ۱۱ فصل، از مفاهیم پایه تا تکنیکهای پیشرفته، شما را هدایت میکند. هر فصل با مثالهای صنعت، تصاویر و کدهای نمونه همراه است. موضوعات کلیدی شامل موارد زیر است:
بررسی جداول هش و هشینگ مدرن (فصل ۲): اصول هشینگ برای دادههای عظیم.
عضویت تقریبی: فیلترهای بلوم و کوئنت (فصل ۳): کاهش مصرف حافظه برای بررسی عضویت.
تخمین فرکانس و اسکچ Count-min (فصل ۴): محاسبه فرکانس تقریبی دادهها.
تخمین کاردینالیتی و HyperLogLog (فصل ۵): شمارش تعداد عناصر یکتا با حافظه کم.
دادههای جریانی: جمعبندی (فصل ۶): ترکیب تکنیکها برای تحلیل بلادرنگ.
نمونهبرداری از دادههای جریانی (فصل ۷): انتخاب نمونههای دقیق از جریانها.
صدکهای تقریبی در دادههای جریانی (فصل ۸): محاسبه صدکها با منابع محدود.
معرفی مدل حافظه خارجی (فصل ۹): اصول مدیریت دادههای روی دیسک.
ساختارهای داده برای پایگاههای داده: B-trees، Bε-trees، LSM-trees (فصل ۱۰): طراحی پایگاههای داده مقیاسپذیر.
مرتبسازی حافظه خارجی (فصل ۱۱): الگوریتمهای مرتبسازی برای دادههای عظیم.
Algorithms and Data Structures for Massive Datasets با ویژگیهای زیر متمایز میشود:
عملگرا: مثالهای واقعی از گوگل، فیسبوک و صنایع دیگر.
تصویرسازی جذاب: گرافیکها و تصاویر برای درک آسان.
کدهای نمونه: پایتون، R و شبهکد برای پیادهسازی عملی.
دسترسیپذیر: شامل eBook رایگان (PDF، Kindle، ePub) با خرید نسخه چاپی.
بهروز: هماهنگ با فناوریهای دادههای عظیم در ۲۰۲۵.
این کتاب برای طیف وسیعی از افراد طراحی شده است:
توسعهدهندگان نرمافزار: برای مدیریت دادههای توزیعشده.
دانشمندان داده: برای تحلیل بلادرنگ و جریانی.
مهندسان پایگاه داده: برای طراحی ساختارهای داده مقیاسپذیر.
دانشجویان علوم کامپیوتر: برای یادگیری الگوریتمهای پیشرفته.
علاقهمندان به دادههای عظیم: برای کاوش در تکنیکهای مدرن.
خوانندگان و متخصصان این کتاب را ستودهاند. در Goodreads: «بهترین برای دادههای عظیم – مثالها کاربردیاند.» در Reddit: «منبع ضروری برای الگوریتمهای مقیاسپذیر.» در Amazon: «HyperLogLog و LSM-trees بینظیر.»
با مطالعه، شما:
اسکچینگ احتمالی را با فیلترهای بلوم و HyperLogLog پیادهسازی میکنید.
موتور پایگاه داده مناسب را برای اپلیکیشنهای خود انتخاب میکنید.
ساختارهای داده روی دیسک مانند LSM-trees را طراحی میکنید.
دادههای جریانی را با نمونهبرداری و صدکها تحلیل میکنید.
الگوریتمهای مقیاسپذیر را برای دادههای عظیم به کار میبرید.
دقت و کارایی را در پردازش دادهها بهبود میدهید.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران