این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که شما را از صفر تا صد برنامه‌نویسی با اسپارک و پایتون برای پردازش داده‌های بزرگ راهنمایی کند. پس از اتمام دوره، قادر خواهید بود:

• مفاهیم اساسی کلان‌داده‌ها و اکوسیستم Apache Spark را درک کنید.
• معماری Apache Spark، شامل RDDs، DataFrames و Spark SQL را به طور کامل بشناسید.
• با API پایتون اسپارک (PySpark) به صورت عملی کار کنید و داده‌ها را با استفاده از آن دستکاری کنید.
• تبدیلات (Transformations) و عملیات (Actions) مختلف در Spark را به درستی به کار ببرید.
• داده‌ها را از منابع مختلف (مانند CSV، JSON، Parquet) بخوانید و در فرمت‌های گوناگون ذخیره کنید.
• با استفاده از Spark SQL، پرس‌وجوهای پیچیده روی DataFrames اجرا کنید.
• تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد در اسپارک را برای بهبود سرعت پردازش داده‌ها فرا بگیرید.
• توانایی حل مسائل دنیای واقعی در حوزه پردازش کلان‌داده را کسب کنید.
• برای مطالعه و پیشرفت در مباحث پیشرفته‌تر اسپارک مانند Spark Streaming یا MLlib، پایه قوی داشته باشید.

یادگیری Apache Spark با پایتون مزایای بی‌شماری را برای آینده شغلی و توسعه مهارت‌های شما به همراه دارد:

• تقاضای بالا در بازار کار: مهارت‌های اسپارک و کلان‌داده از پرتقاضاترین مهارت‌ها در صنایع مختلف از جمله فناوری اطلاعات، مالی، تجارت الکترونیک و پزشکی هستند.
• پردازش کارآمد داده‌ها: اسپارک امکان پردازش حجم عظیمی از داده‌ها را با سرعت بالا و به صورت توزیع‌شده فراهم می‌کند که برای شرکت‌های بزرگ امروزی ضروری است.
• تنوع کاربرد: از تحلیل‌های داده‌ای ساده گرفته تا ساخت خطوط پردازشی پیچیده و مدل‌های یادگیری ماشین، اسپارک ابزاری منعطف و قدرتمند است.
• یادگیری عملی و پروژه‌محور: این دوره بر جنبه‌های عملی و پیاده‌سازی تأکید دارد، بنابراین شما با مثال‌های واقعی و تمرین‌های کاربردی، مفاهیم را عمقی یاد می‌گیرید.
• آموزش آفلاین و پایدار: با ارائه دوره بر روی فلش مموری، نیازی به نگرانی بابت سرعت اینترنت یا قطعی آن نیست و می‌توانید در هر زمان و مکانی به محتوا دسترسی داشته باشید.

این دوره برای مبتدیان طراحی شده است، اما برای بهره‌مندی حداکثری، داشتن دانش اولیه زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی مقدماتی با زبان برنامه‌نویسی پایتون: شامل مفاهیم متغیرها، توابع، حلقه‌ها، ساختارهای داده‌ای (لیست، دیکشنری) و کار با فایل‌ها.
• مفاهیم پایه داده‌ها: درک اولیه از جداول، سطرها، ستون‌ها و پایگاه داده‌ها.
• نیازی به تجربه قبلی با Apache Spark یا سیستم‌های کلان‌داده نیست.

این دوره به صورت ماژولار و با دقت طراحی شده است تا شما را گام به گام در مسیر یادگیری Apache Spark 3 با پایتون همراهی کند:

• ماژول ۱: مقدمه‌ای بر Apache Spark و دنیای کلان‌داده

  • تعریف و چالش‌های کلان‌داده (Big Data).
  • آشنایی با اکوسیستم Hadoop و محدودیت‌های آن.
  • معرفی Apache Spark: تاریخچه، ویژگی‌ها و مزایای آن نسبت به Hadoop MapReduce.
  • معماری Spark: Driver, Executors, Cluster Manager.
  • نصب و راه‌اندازی محیط توسعه محلی PySpark.
  • اولین برنامه PySpark شما.

• ماژول ۲: مبانی PySpark و RDDها (Resilient Distributed Datasets)

  • مفهوم RDD و اهمیت آن در اسپارک.
  • ایجاد RDDها از منابع مختلف (لیست، فایل متنی).
  • بررسی انواع تبدیلات (Transformations) در RDD:
    • map, flatMap, filter, union, distinct.
    • کار با RDDهای زوج-کلید (Key-Value RDDs): reduceByKey, groupByKey, aggregateByKey, join.
  • بررسی انواع عملیات (Actions) در RDD:
    • collect, count, take, first, reduce, saveAsTextFile.
  • مفهوم Lazy Evaluation (ارزیابی تنبل) در اسپارک.
  • تفاوت‌های Transformations و Actions.

• ماژول ۳: DataFrames و Spark SQL

  • مقدمه‌ای بر DataFrames به عنوان جایگزینی قدرتمند برای RDDها.
  • ایجاد DataFrames از RDDها، فایل‌ها (CSV, JSON, Parquet) و Python list of tuples.
  • عملیات‌های پایه روی DataFrames:
    • select, filter (where), groupBy, orderBy, dropDuplicates.
    • Join کردن DataFrames با مثال‌های کاربردی (inner, left, right, full outer joins).
  • معرفی Spark SQL و اجرای پرس‌وجوهای SQL.
  • ثبت یک DataFrame به عنوان یک View موقت (Temporary View).
  • توابع داخلی Spark SQL و توابع تعریف‌شده توسط کاربر (UDFs).
  • خواندن و نوشتن داده‌ها در فرمت‌های مختلف (CSV, JSON, Parquet) به صورت عملی.

• ماژول ۴: کار با داده‌های واقعی و تحلیل عملی

  • اعمال تکنیک‌های پاکسازی داده (Data Cleaning) و پیش‌پردازش (Preprocessing).
  • حل مسائل رایج پردازش داده با اسپارک:
    • تجزیه و تحلیل لاگ‌ها (Log Analysis).
    • پردازش و تحلیل داده‌های سنسورها (مثلاً دما، رطوبت).
    • تحلیل داده‌های فروش مشتریان و استخراج الگوها.
  • استفاده از توابع پنجره‌ای (Window Functions) برای تحلیل‌های پیچیده‌تر.
  • مدیریت داده‌های تاریخ و زمان در اسپارک.
  • مثال‌های عملی برای جمع‌آوری و خلاصه‌سازی داده‌ها.

• ماژول ۵: بهینه‌سازی عملکرد و نکات پیشرفته (مقدماتی)

  • مفهوم Persistence و Caching برای افزایش عملکرد.
  • تأثیر عملیات Shuffle و راهکارهای کاهش آن.
  • نکات اولیه برای بهینه‌سازی برنامه‌های اسپارک (مانند انتخاب فرمت داده مناسب).
  • مقدمه‌ای بر Spark UI برای نظارت و دیباگ کردن برنامه‌ها.
  • معرفی مفاهیم پارتیشن‌بندی (Partitioning) و Bin-Packing.
  • خطاهای رایج در اسپارک و نحوه رفع آنها.