اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی تحلیل پیشرفته داده‌های جریانی و دسته‌ای با استفاده از Apache Beam و TypeScript

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل پیشرفته داده‌های جریانی و دسته‌ای با استفاده از Apache Beam و TypeScript

موضوع کلی: علوم داده و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: پردازش داده‌های حجیم (Big Data) و سامانه‌های توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین پردازش داده‌های حجیم
• 2. معماری مدل برنامه‌نویسی Apache Beam
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه TypeScript برای Apache Beam
• 4. آشنایی با مدل داده‌ای PCollection و PTransform
• 5. کار با Pipeline و مدیریت چرخه حیات داده‌ها
• 6. درک مفاهیم پردازش دسته‌ای Batch Processing
• 7. مفاهیم پردازش جریانی Stream Processing و تفاوت‌های آن با Batch
• 8. مدیریت زمان در پردازش داده‌ها: Event Time در برابر Processing Time
• 9. مفهوم Watermarks و تأثیر آن در دقت داده‌های جریانی
• 10. استفاده از Windowing برای تحلیل بازه‌های زمانی داده‌ها
• 11. پیاده‌سازی Triggers و Accumulation Mode در Apache Beam
• 12. کار با Pardo و منطق پردازش عناصر داده‌ای
• 13. استفاده از GroupByKey و Combine برای تجمیع داده‌ها
• 14. مدیریت داده‌های کلیددار با استفاده از CoGroupByKey
• 15. کار با Side Inputs و نحوه تزریق داده‌های جانبی به Pipeline
• 16. مدیریت خطاها و پردازش داده‌های ناقص در Apache Beam
• 17. کار با IO Connectors برای خواندن و نوشتن داده‌ها
• 18. اتصال به سیستم‌های ذخیره‌سازی فایل و پایگاه‌های داده
• 19. کار با Apache Kafka به عنوان منبع و مقصد داده‌های جریانی
• 20. معماری و نحوه اجرای Pipelineها روی Apache Flink
• 21. اجرای Pipelineها بر روی بستر Google Cloud Dataflow
• 22. استفاده از Beam SQL برای پرس‌وجوی داده‌های جریانی
• 23. بهینه‌سازی عملکرد Pipelineها در مقیاس بزرگ
• 24. مدیریت حافظه و منابع در پردازش‌های توزیع‌شده
• 25. استراتژی‌های تست و اشکال‌زدایی Pipelineهای Apache Beam
• 26. پیاده‌سازی الگوهای طراحی در پردازش داده‌های توزیع‌شده
• 27. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری در سیستم‌های پردازش داده
• 28. امنیت در انتقال و پردازش داده‌ها در سامانه‌های توزیع‌شده
• 29. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل داده‌های کاربران
• 30. طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر برای تحلیل بلادرنگ داده‌ها
• 31. بررسی موردی: تحلیل لاگ‌های سیستم با استفاده از Apache Beam
• 32. بهره‌گیری از قابلیت‌های TypeScript در توسعه کدهای تمیز و ایمن
• 33. مدیریت وابستگی‌ها و بسته‌بندی پروژه‌های Apache Beam
• 34. تکنیک‌های پیشرفته در پردازش داده‌های غیرساختاریافته
• 35. کاربرد یادگیری ماشین در Pipelineهای داده با استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 36. یکپارچه‌سازی با ابزارهای تحلیل و نمایش داده‌ها
• 37. ارائه گزارش‌های تحلیلی از خروجی‌های پردازش شده
• 38. مستندسازی و نگهداری کدهای پردازش داده
• 39. چالش‌های مقیاس‌پذیری و راهکارهای افزایش توان عملیاتی
• 40. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم تحلیل داده جریانی کاربردی