اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استفاده از Elasticsearch برای آنالیز رفتار کاربران

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از Elasticsearch برای آنالیز رفتار کاربران

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: الستیک سرچ (Elasticsearch)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر آنالیز رفتار کاربران
• 2. چرا آنالیز رفتار کاربران اهمیت دارد؟
• 3. مروری بر ابزارها و رویکردهای آنالیز رفتار کاربران
• 4. آشنایی با Elasticsearch: موتور جستجو و آنالیز
• 5. مفاهیم بنیادی Elasticsearch: سند، ایندکس، کلاستر، نود
• 6. نصب و راه‌اندازی Elasticsearch در محیط توسعه
• 7. معرفی Kibana: ابزار بصری‌سازی و مدیریت
• 8. اولین ایندکس و سند شما در Elasticsearch
• 9. جستجوهای مقدماتی در Elasticsearch
• 10. آشنایی با Postman یا cURL برای تعامل با Elasticsearch
• 11. طراحی مدل داده برای رویدادهای کاربران
• 12. ساختاردهی لاگ‌های رفتار کاربران (کلیک، بازدید، خرید)
• 13. معرفی Logstash برای جمع‌آوری و پردازش داده
• 14. پیکربندی Logstash Input Plugins
• 15. پیکربندی Logstash Filter Plugins (Grok, Date, Mutate)
• 16. پیکربندی Logstash Output Plugins (Elasticsearch)
• 17. معرفی Filebeat و Metricbeat برای جمع‌آوری سبک داده
• 18. استفاده از Beats برای ارسال داده‌های رویداد کاربران
• 19. ورود داده‌ها با APIهای Elasticsearch Bulk
• 20. مدیریت Mappings در Elasticsearch
• 21. تعریف Typeها و Fieldها برای داده‌های رفتاری
• 22. Dynamic Mapping و کاربرد آن
• 23. ایندکس‌سازی داده‌های پیچیده (آرایه‌ها، اشیاء تو در تو)
• 24. مدیریت Timestamps و Timezones در داده‌های رویداد
• 25. بهینه‌سازی مدل داده برای پرس‌وجوهای سریع
• 26. مقدمه‌ای بر Query DSL
• 27. ساختار پایه یک پرس‌وجو در Elasticsearch
• 28. پرس‌وجوهای Term و Terms برای فیلتر کردن دقیق
• 29. پرس‌وجوهای Match و Multi-Match برای جستجوی متنی
• 30. استفاده از Range Queries برای فیلترهای عددی و زمانی
• 31. پرس‌وجوهای Prefix و Wildcard
• 32. پرس‌وجوهای Bool: ترکیب شرط‌ها (Must, Should, Must_not, Filter)
• 33. تفاوت Filter Context و Query Context
• 34. پرس‌وجو بر اساس User ID و Session ID
• 35. جستجو در فیلدهای متنی برای نظرات و بازخوردها
• 36. Relevance Scoring: چگونگی محاسبه امتیاز مرتبط بودن
• 37. Boosting برای افزایش وزن فیلدهای خاص در جستجو
• 38. اعمال فیلترها برای محدود کردن داده‌های آنالیز
• 39. سورت کردن نتایج جستجو
• 40. Paginate کردن نتایج (From, Size)
• 41. مقدمه‌ای بر Aggregations در Elasticsearch
• 42. ساختار پایه یک Aggregation Query
• 43. Metric Aggregations: Count, Sum, Avg, Min, Max
• 44. Value Count Aggregation برای شمارش مقادیر منحصر به فرد
• 45. Cardinality Aggregation برای شمارش دقیق مقادیر منحصر به فرد (Unique Users)
• 46. Terms Aggregation برای گروه‌بندی بر اساس فیلدهای متنی (Product Names)
• 47. Date Histogram Aggregation برای تحلیل زمانی (DAU, WAU)
• 48. Histogram Aggregation برای گروه‌بندی بر اساس فیلدهای عددی
• 49. Range Aggregation برای گروه‌بندی بر اساس بازه‌های دلخواه
• 50. Geo-distance Aggregation برای تحلیل جغرافیایی کاربران
• 51. Nested Aggregations: ترکیب چندین Aggregation
• 52. تحلیل قیف (Funnel Analysis) با Aggregations
• 53. شناسایی مسیرهای کاربران با Path Aggregation (پیشرفته)
• 54. آنالیز Cohort با استفاده از ترکیب Aggregationها
• 55. محاسبه متوسط زمان صرف شده در یک صفحه
• 56. شناسایی پربازدیدترین صفحات و محصولات
• 57. تحلیل رفتار کاربران در بازه‌های زمانی مختلف
• 58. استفاده از Scripting در Aggregations برای منطق پیچیده‌تر
• 59. Sub-aggregations و مرتب‌سازی نتایج آن
• 60. آنالیز توزیع کاربران بر اساس ویژگی‌های خاص
• 61. بهینه‌سازی Mappingها برای کارایی
• 62. معرفی Shards و Replicas: مقیاس‌پذیری و دسترس‌پذیری
• 63. استراتژی‌های انتخاب تعداد Shards
• 64. بهینه‌سازی فرآیند Indexing
• 65. Bulk API برای ایندکس‌سازی کارآمد
• 66. استفاده از _doc برای ایندکس‌سازی سریع
• 67. Refresh Interval و Write Consistency
• 68. Heap Size و Garbage Collection در JVM
• 69. Caching در Elasticsearch: Fielddata Cache و Request Cache
• 70. پروفایلینگ و تحلیل کارایی پرس‌وجوها و Aggregationها
• 71. مدیریت Index Lifecycle Management (ILM)
• 72. تعریف پالیسی‌های ILM برای نگهداری داده‌های رفتاری
• 73. حذف خودکار داده‌های قدیمی کاربران
• 74. Snapshots و Restore: پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها
• 75. استراتژی‌های مقیاس‌گذاری Elasticsearch برای حجم بالای داده
• 76. Elasticsearch به عنوان یک پلتفرم Real-time
• 77. کاربرد Change Data Capture (CDC) با Elasticsearch
• 78. معرفی Elastic Stack Alerting (Watcher)
• 79. تعریف Watcher برای شناسایی الگوهای خاص در رفتار کاربران
• 80. مثال: هشدار در صورت افزایش ناگهانی خطاهای کاربران
• 81. مثال: هشدار در صورت کاهش ناگهانی نرخ تبدیل
• 82. مقدمه‌ای بر Anomaly Detection در Elastic Stack (مفاهیم)
• 83. شناسایی رفتار غیرعادی کاربران با ML در Elasticsearch (مفاهیم)
• 84. کاربرد Elasticsearch در سیستم‌های توصیه (Recommendation Engines)
• 85. شخصی‌سازی تجربه کاربری با داده‌های Real-time
• 86. معرفی Kibana و قابلیت‌های آن برای تحلیل رفتار کاربر
• 87. ساخت Dashboardهای سفارشی برای نظارت بر کاربران
• 88. استفاده از Kibana Discover برای اکتشاف داده
• 89. ساخت Visualizations در Kibana (نمودارهای میله‌ای، خطی، پای)
• 90. Kibana Lens برای ساخت سریع ویژوالیزیشن
• 91. Geospatial Analysis در Kibana برای مکان کاربران
• 92. استفاده از Vega/Vega-Lite در Kibana برای ویژوالیزیشن پیشرفته
• 93. معرفی Client Libraries برای زبان‌های مختلف (Python, Java, Node.js)
• 94. نوشتن کد برای تعامل با Elasticsearch از طریق APIها
• 95. ساخت گزارش‌های دوره‌ای از رفتار کاربران
• 96. امنیت داده‌های کاربران در Elasticsearch (X-Pack Security)
• 97. مدیریت دسترسی‌ها و نقش‌ها (Roles and Privileges)
• 98. رعایت حریم خصوصی داده‌ها (GDPR, CCPA) و ناشناس‌سازی
• 99. ملاحظات اخلاقی در آنالیز رفتار کاربران
• 100. بهترین روش‌ها برای پیاده‌سازی سیستم‌های آنالیز رفتار کاربر با Elasticsearch