در دنیای پرشتاب کلان‌داده‌ها، ابزارها و تکنولوژی‌هایی که قادر به پردازش و تحلیل حجم عظیم داده‌ها هستند، از اهمیت ویژه‌ای برخوردارند. Apache Spark به عنوان یکی از قدرتمندترین موتورهای پردازش داده، انقلابی در این حوزه ایجاد کرده است. PySpark، رابط پایتون برای Spark، این قدرت را با سادگی و انعطاف‌پذیری زبان برنامه‌نویسی پایتون ترکیب کرده و ابزاری بی‌نظیر را در اختیار توسعه‌دهندگان و دانشمندان داده قرار داده است. این دوره آموزشی جامع، شما را گام به گام در مسیر تبدیل شدن به یک توسعه‌دهنده حرفه‌ای PySpark یاری می‌رساند. محتوای این دوره بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه شده است که دسترسی و استفاده از آن را برای شما بسیار آسان می‌سازد.

PySpark به شما امکان می‌دهد تا از قدرت پردازش توزیع‌شده Spark با استفاده از سینتکس آشنا و قدرتمند پایتون بهره‌مند شوید. این ترکیب، یادگیری و پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیچیده یادگیری ماشین، پردازش استریم داده‌ها، و تحلیل داده‌های حجیم را به سطحی جدید می‌برد. با PySpark، می‌توانید با سهولت بیشتری به خلق راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر و کارآمد در پروژه‌های خود بپردازید.

این دوره با هدف پرورش متخصصانی طراحی شده است که بتوانند:

• مفاهیم کلیدی Apache Spark و معماری آن را درک کنند.
• با APIهای PySpark برای پردازش دسته‌ای (Batch Processing) و پردازش جریانی (Streaming Processing) کار کنند.
• داده‌ها را با استفاده از Spark SQL و DataFrameها بارگذاری، تبدیل و تحلیل کنند.
• کارایی برنامه‌های PySpark خود را بهینه‌سازی نمایند.
• از PySpark در پروژه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی بهره ببرند.
• با اکوسیستم Spark، از جمله Spark Streaming، MLlib، و GraphX آشنا شوند.
• به صورت عملی، پروژه‌های واقعی مبتنی بر کلان‌داده را با PySpark پیاده‌سازی کنند.

این دوره برای افراد زیر بسیار مناسب است:

• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار که علاقه‌مند به کار با کلان‌داده هستند.
• دانشمندان داده (Data Scientists) و مهندسان داده (Data Engineers) که به دنبال ابزاری قدرتمند برای تحلیل داده‌های حجیم می‌باشند.
• افرادی که با پایتون آشنایی دارند و قصد دارند مهارت‌های خود را در زمینه Big Data گسترش دهند.
• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های علوم کامپیوتر، آمار، و مهندسی نرم‌افزار.
• مدیران پروژه و تحلیلگران کسب‌وکار که نیاز به درک عمیق‌تری از پردازش و تحلیل داده‌ها دارند.

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با مفاهیم پایه برنامه‌نویسی، ترجیحاً با زبان پایتون.
• درک اولیه‌ای از پایگاه‌های داده و مفاهیم SQL.
• آشنایی با مفاهیم اولیه کلان‌داده (Big Data) می‌تواند مفید باشد، اما الزامی نیست.

این دوره آموزشی جامع، ساختاری منطقی و گام به گام دارد که شما را از مفاهیم پایه تا مباحث پیشرفته هدایت می‌کند. محتوای ارائه شده بر روی فلش مموری 32 گیگابایتی، تمامی نیازهای آموزشی شما را پوشش می‌دهد.

بخش اول: مقدمه‌ای بر Apache Spark و PySpark

• معرفی کلان‌داده و چالش‌های آن.
• آشنایی با Apache Spark: تاریخچه، معماری و اجزای اصلی (Driver, Executor, Cluster Manager).
• تفاوت Spark با Hadoop MapReduce.
• نصب و پیکربندی محیط توسعه PySpark.
• اجرای اولین برنامه PySpark (Hello World).
• مفاهیم RDD (Resilient Distributed Datasets): ایجاد، عملیات تبدیل (Transformations) و عملیات اجرا (Actions).

بخش دوم: کار با Spark SQL و DataFrameها

• معرفی Spark SQL و اهمیت آن در تحلیل داده.
• ساختار DataFrame: ستون‌ها، سطرها وSchema.
• ایجاد DataFrame از منابع مختلف (CSV, JSON, Parquet, پایگاه داده).
• عملیات استاندارد DataFrame: select, filter, groupBy, orderBy, join.
• استفاده از SQL Query با Spark SQL.
• Functionهای Window و کاربرد آن‌ها.
• خواندن و نوشتن داده در فرمت‌های مختلف.

بخش سوم: پردازش جریانی با Spark Streaming

• مقدمه‌ای بر پردازش جریانی (Stream Processing).
• معماری Spark Streaming: DStreams (Discretized Streams).
• ایجاد و پردازش DStreams از منابع مختلف (Kafka, Flume, Sockets).
• عملیات Transform و Output بر روی DStreams.
• Stateful Transformations و کاربرد آن‌ها.
• بهینه‌سازی برنامه‌های Spark Streaming.
• مفهوم Structured Streaming (برای نسخه‌های جدیدتر Spark).

بخش چهارم: یادگیری ماشین با MLlib

• معرفی کتابخانه MLlib (Machine Learning Library) در Spark.
• آماده‌سازی داده‌ها: VectorAssembler، Scaling، Encoding.
• الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification): Logistic Regression، Decision Trees، Random Forest.
• الگوریتم‌های رگرسیون (Regression): Linear Regression، Gradient-Boosted Trees.
• الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering): K-Means.
• سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems).
• ارزیابی مدل‌ها (Evaluation Metrics).
• Pipelineها در MLlib.

بخش پنجم: پردازش گراف با GraphX (اختیاری/مقدماتی)

• مقدمه‌ای بر پردازش گراف.
• معرفی GraphX API.
• ساخت Graph از RDDها.
• عملیات روی گراف: Pregel API، PageRank.

بخش ششم: بهینه‌سازی و استقرار (Optimization & Deployment)

• نکات کلیدی برای بهینه‌سازی عملکرد PySpark.
• Caching و Persistence.
• تکنیک‌های Partitioning.
• مواردی در خصوص مدیریت حافظه (Memory Management).
• اصول اولیه استقرار Spark بر روی کلاستر (مثلاً YARN یا Mesos).

بخش هفتم: پروژه‌های عملی

• پیاده‌سازی یک پروژه تحلیل داده‌های حجیم از ابتدا تا انتها.
• ساخت یک سیستم ساده توصیه‌گر.
• کار با داده‌های واقعی از منابع عمومی.
• تمرین‌های عملی در هر بخش برای تقویت یادگیری.

با گذراندن این دوره جامع:

• مهارت‌های کلیدی در بازار کار: PySpark یکی از پرتقاضاترین مهارت‌ها در حوزه کلان‌داده است و این دوره شما را برای موقعیت‌های شغلی هیجان‌انگیز آماده می‌کند.
• تسلط بر پردازش داده‌های حجیم: توانایی کار با هر حجم از داده و استخراج اطلاعات ارزشمند از آن‌ها.
• انعطاف‌پذیری پایتون: بهره‌گیری از قدرت و سادگی پایتون در کنار قابلیت‌های توزیع‌شده Spark.
• یادگیری عملی: تمرکز بر پروژه‌های واقعی و کاربردی برای درک عمیق‌تر مفاهیم.
• ارائه بر روی فلش مموری: دسترسی آسان و بدون نیاز به دانلود به تمامی محتوای دوره، همراه با امکان استفاده آفلاین.

دوره آموزش جامع توسعه‌دهندگان PySpark (اسپارک با پایتون) بر روی فلش 32GB، فرصتی استثنایی برای ارتقاء دانش و مهارت‌های شما در حوزه کلان‌داده است. با بهره‌گیری از آموزش‌های تخصصی و کاربردی، شما قادر خواهید بود تا پیچیده‌ترین چالش‌های مرتبط با داده را با استفاده از ابزارهای مدرن و قدرتمند حل کنید. این دوره، سرمایه‌گذاری ارزشمندی برای آینده شغلی شما خواهد بود.