آنچه در این دوره خواهید آموخت

این دوره با رویکردی گام به گام و عملی طراحی شده است تا شرکت‌کنندگان پس از اتمام آن، مجموعه‌ای از مهارت‌ها و دانش‌های کاربردی را کسب کنند که مستقیماً در پروژه‌های واقعی کلان‌داده قابل استفاده باشد. مهم‌ترین توانایی‌ها و دانش‌هایی که فرا خواهید گرفت شامل موارد زیر است:

• تسلط بر مفاهیم بنیادی PySpark: درک عمیق و کاربردی از ساختارهای داده اصلی Spark نظیر RDDها (Resilient Distributed Datasets) و به‌ویژه DataFrames و Spark SQL برای پردازش داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته.
• پردازش و تحلیل داده‌های حجیم: توانایی پیاده‌سازی کامل چرخه‌های ETL (Extract, Transform, Load)، شامل بارگذاری داده از منابع مختلف (مانند CSV، JSON، Parquet، ORC)، انجام عملیات‌های تحول پیچیده (مانند Join، GroupBy، Window Functions) و ذخیره‌سازی نتایج.
• درک عمیق معماری Spark: شناخت اجزای کلاستر Spark (Driver, Executor, Cluster Manager)، نحوه تقسیم و توزیع وظایف، و جریان داده در طول اجرای یک برنامه.
• تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی Spark: یادگیری چگونگی شناسایی و رفع گلوگاه‌های عملکردی، شامل مدیریت بهینه حافظه (Caching, Persistence)، بهینه‌سازی عملیات Shuffle، کاهش Skewing داده‌ها و استفاده از قابلیت‌هایی مانند Predicate Pushdown.
• مانیتورینگ و رفع اشکال برنامه‌های Spark: تسلط بر استفاده از Spark UI برای پایش دقیق اجرای برنامه‌ها، تحلیل Jobها و Stages، و تشخیص دلایل کندی یا خطاهای رایج.
• پیاده‌سازی توابع سفارشی (UDFs): توانایی نوشتن و بهینه‌سازی توابع پایتون سفارشی (UDFs) برای اعمال منطق‌های پیچیده و خاص بر روی DataFrames.
• بهترین روش‌های کدنویسی و معماری: آشنایی با الگوهای طراحی و اصول مهندسی نرم‌افزار که منجر به کد Spark تمیزتر، کارآمدتر، پایدارتر و قابل نگهداری می‌شوند.
• استقرار و مقیاس‌بندی: درک چگونگی استقرار و اجرای برنامه‌های PySpark در محیط‌های Production با استفاده از مدیران کلاستر مانند YARN و Kubernetes.
• سناریوهای کاربردی: حل مسائل عملی از دنیای واقعی، از جمله پردازش داده‌های لاگ، تحلیل داده‌های سنسور، و آماده‌سازی داده برای مدل‌های یادگیری ماشین.

مزایای شرکت در این دوره

علاوه بر مهارت‌های فنی ارزشمندی که در طول این دوره کسب می‌کنید، شرکت در “بهترین روش‌های عملی کلان‌داده با PySpark و بهینه‌سازی Spark” مزایای چشمگیر دیگری نیز برای شما به ارمغان خواهد آورد که به طور مستقیم بر روی رشد حرفه‌ای و فرصت‌های شغلی شما تأثیرگذار خواهد بود:

• افزایش فرصت‌های شغلی: با توجه به رشد فزاینده داده‌ها، تقاضا برای متخصصان PySpark و Spark Tuning در حوزه‌های مهندسی داده، علم داده و تحلیل داده بسیار بالاست. این دوره شما را در جایگاهی رقابتی قرار می‌دهد.
• بهینه‌سازی هزینه‌ها و زمان: با یادگیری تکنیک‌های بهینه‌سازی، قادر خواهید بود برنامه‌های Spark را به گونه‌ای طراحی و اجرا کنید که منابع کمتری مصرف کرده و زمان اجرای آن‌ها به شدت کاهش یابد، که منجر به صرفه‌جویی قابل توجهی در هزینه‌های ابری و عملیاتی می‌شود.
• توانایی حل مسائل پیچیده: این دوره به شما ابزارها و دانش لازم برای مقابله با چالش‌های پیچیده‌ترین پروژه‌های کلان‌داده را می‌دهد، مسائلی که با ابزارهای سنتی غیرقابل حل هستند.
• تجربه عملی و کاربردی: تمرکز اصلی دوره بر روی سناریوها و پروژه‌های عملی است، بنابراین دانش شما صرفاً تئوری نخواهد بود و بلافاصله می‌توانید آن را در محیط‌های واقعی به کار ببرید.
• اعتماد به نفس بالا در کار با Big Data: با کسب دانش و تجربه کافی، ترس از کار با دیتاسِت‌های بسیار بزرگ از بین می‌رود و شما با اطمینان خاطر می‌توانید چالش‌های مربوط به آن‌ها را بپذیرید.
• توسعه شبکه حرفه‌ای: فرصت تعامل و تبادل دانش با سایر شرکت‌کنندگان و مدرسان متخصص، شبکه حرفه‌ای شما را گسترش داده و در آینده می‌تواند منجر به همکاری‌های ارزشمندی شود.

پیش‌نیازهای دوره

برای اینکه بیشترین بهره‌وری را از محتوای این دوره داشته باشید و مسیر یادگیری برای شما هموارتر باشد، داشتن حداقل دانش و مهارت‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با برنامه‌نویسی پایتون: داشتن دانش پایه تا متوسط در زبان برنامه‌نویسی پایتون، شامل مفاهیم متغیرها، ساختارهای داده (لیست، دیکشنری)، حلقه‌ها، شرط‌ها و تعریف توابع، الزامی است.
• مفاهیم پایه داده و SQL: درک اصول پایگاه‌های داده رابطه‌ای، مفاهیم جدول، ستون، سطر، و آشنایی با کوئری‌های پایه SQL (مانند SELECT, FROM, WHERE, JOIN) بسیار کمک‌کننده خواهد بود.
• مبانی خط فرمان لینوکس (مفید): آشنایی با دستورات پایه لینوکس و کار در محیط ترمینال می‌تواند برای راه‌اندازی و مدیریت محیط‌های توسعه Spark مفید باشد، اما اجباری نیست.
• مفاهیم اولیه سیستم‌های توزیع شده (اختیاری): درکی کلی از نحوه کارکرد سیستم‌هایی که داده‌ها و پردازش‌ها بین چندین کامپیوتر توزیع می‌شوند، به درک بهتر معماری Spark کمک می‌کند.

ساختار و سرفصل‌های دوره

این دوره در چندین ماژول ساختار یافته است که هر یک به جنبه‌های خاصی از PySpark و بهینه‌سازی Spark می‌پردازند و از مبانی تا مباحث پیشرفته را با مثال‌های عملی و پروژه‌های کاربردی پوشش می‌دهند:

ماژول ۱: مقدمات کلان‌داده و PySpark

• مقدمه‌ای بر کلان‌داده و اکوسیستم Spark: معرفی چالش‌های کلان‌داده و جایگاه Spark به عنوان راه‌حل.
• نصب و راه‌اندازی محیط توسعه: گام به گام تا آماده‌سازی محیط PySpark در سیستم‌های مختلف (مانند Jupyter/Databricks Community Edition).
• RDD ها (Resilient Distributed Datasets): کاوش در مفهوم RDDها، عملیات Transformation و Action، و مثال‌های عملی.
• DataFrames و Spark SQL: مزایای کار با DataFrames به عنوان ابزار اصلی تحلیل، عملیات پایه DataFrames (select, filter, groupBy, orderBy)، و قدرت Spark SQL برای کوئری‌نویسی.
• ورودی و خروجی داده: چگونگی خواندن و نوشتن داده‌ها از/به فرمت‌های پرکاربرد مانند CSV، JSON، و Parquet.

ماژول ۲: تحلیل و پردازش پیشرفته داده با PySpark

• عملیات پیشرفته DataFrames: Join کردن DataFrames، استفاده از توابع Aggregation و Window Functions برای تحلیل‌های پیچیده و محاسبات گروهی.
• کار با داده‌های ساختارنیافته و نیمه‌ساختاریافته: تکنیک‌های استخراج اطلاعات و فلت کردن داده‌های Nested و Array در فرمت‌هایی مانند JSON.
• توابع تعریف شده توسط کاربر (UDFs): نوشتن و بهینه‌سازی UDF ها در پایتون برای اعمال منطق‌های پردازشی سفارشی که توسط توابع داخلی Spark پوشش داده نمی‌شوند.
• سناریوهای عملی و مثال‌های واقعی: بررسی و پیاده‌سازی راه‌حل‌ها برای مسائل روزمره تحلیل داده با PySpark، مانند تحلیل داده‌های لاگ وب‌سرور یا داده‌های فروش.

ماژول ۳: معماری Spark و بهینه‌سازی عملکرد

• معماری داخلی Spark و نحوه اجرای برنامه‌ها: درک عمیق از Jobها، Stages، Tasks و DAG (Directed Acyclic Graph).
• معضل Shuffle و Skewing: شناسایی و رفع مشکلات عملکردی ناشی از عملیات Shuffle (انتقال داده بین Executorها) و توزیع نابرابر داده‌ها (Data Skew).
• تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه: روش‌های Caching و Persisting RDDs/DataFrames، مدیریت حافظه On-heap و Off-heap برای جلوگیری از سرریز حافظه و افزایش سرعت.
• بهینه‌سازی عملیات پردازشی: استراتژی‌های Partitioning داده‌ها، استفاده از Predicate Pushdown و Columnar Projection برای کاهش حجم I/O.
• مانیتورینگ و دیباگینگ با Spark UI: استفاده مؤثر از واسط کاربری Spark برای پایش دقیق اجرای برنامه‌ها، تحلیل گانت چارت‌ها، بررسی لاگ‌ها و شناسایی گلوگاه‌های عملکردی.

ماژول ۴: مباحث پیشرفته و استقرار

• بهینه‌سازی برای Scale: راهکارهای پیشرفته بهینه‌سازی برای کار با داده‌های با حجم پتابایت و فراتر از آن.
• کار با فرمت‌های داده‌ای بهینه: بررسی و مقایسه فرمت‌های داده‌ای پیشرفته مانند ORC و Avro در کنار Parquet برای سناریوهای مختلف.
• مقدمه‌ای بر Spark Streaming/Structured Streaming (مفاهیم): آشنایی با اصول پردازش داده‌های جریانی در زمان واقعی با Spark.
• استقرار برنامه‌های PySpark: چگونگی راه‌اندازی و مدیریت برنامه‌ها در محیط‌های Production با استفاده از مدیران کلاستر صنعتی مانند YARN و Kubernetes.
• پروژه پایانی عملی: پیاده‌سازی یک پروژه جامع که تمامی مفاهیم و تکنیک‌های آموخته شده در طول دوره را برای حل یک مسئله واقعی ترکیب می‌کند.