اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش عملی Apache Beam در پایتون: راهکار جامع برای پردازش داده‌های حجیم و تحلیل بلادرنگ (Real-time)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش عملی Apache Beam در پایتون: راهکار جامع برای پردازش داده‌های حجیم و تحلیل بلادرنگ (Real-time)

موضوع کلی: مهندسی داده و پردازش کلان‌داده (Big Data)

موضوع میانی: پردازش موازی و توزیع‌شده جریان‌های داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش داده‌های حجیم و ضرورت استفاده از مدل‌های توزیع‌شده
• 2. آشنایی با معماری Apache Beam و مدل برنامه‌نویسی یکپارچه
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای Apache Beam
• 4. درک مفاهیم بنیادی Pipeline و PCollection
• 5. ساخت اولین خط لوله پردازش داده در Apache Beam
• 6. کار با منابع داده ورودی و خروجی در Beam
• 7. آشنایی با Transformهای پایه در پایتون
• 8. عملیات فیلتر کردن و تبدیل داده‌ها با استفاده از Map و FlatMap
• 9. مفهوم ParDo و مدیریت توابع پردازشی در مقیاس بزرگ
• 10. استفاده از GroupByKey برای دسته‌بندی داده‌ها
• 11. کاربرد CoGroupByKey در ترکیب منابع داده متفاوت
• 12. تجمیع داده‌ها با استفاده از Combine و Reduce
• 13. مدیریت PCollectionهای جانبی با Side Inputs
• 14. درک مفاهیم Windowing و استراتژی‌های پنجره‌بندی زمانی
• 15. پنجره‌های ثابت و متحرک در پردازش جریان‌های داده
• 16. کار با Triggers برای کنترل زمان خروجی در پردازش بلادرنگ
• 17. مدیریت داده‌های دیررس (Late Data) و استراتژی‌های Watermark
• 18. آشنایی با مدل داده‌ای Beam و انواع Schemaها
• 19. کار با SQL در Apache Beam برای پرس‌وجوی داده‌های جریانی
• 20. بهینه‌سازی کارایی خطوط لوله با استفاده از Reshuffle
• 21. مفاهیم اولیه State و Timer در پردازش‌های حالت‌مند
• 22. پیاده‌سازی پردازش‌های حالت‌مند برای تحلیل‌های پیچیده
• 23. آشنایی با سرویس Google Cloud Dataflow
• 24. اجرای خطوط لوله بر روی کلاستر Dataflow
• 25. مدیریت خطاها و پایداری در پردازش‌های توزیع‌شده
• 26. استفاده از IO Connectorهای استاندارد برای اتصال به دیتابیس‌ها
• 27. کار با سیستم‌های پیام‌رسان در پردازش بلادرنگ
• 28. تست و عیب‌یابی خطوط لوله Beam با استفاده از TestPipeline
• 29. مانیتورینگ و مشاهده وضعیت اجرای Pipeline در کنسول
• 30. بهینه‌سازی مصرف منابع و مدیریت هزینه‌ها در پردازش ابری
• 31. الگوهای طراحی پیشرفته در پردازش توزیع‌شده
• 32. پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل لاگ‌های سیستمی به صورت بلادرنگ
• 33. تجمیع و پردازش داده‌های حسگرهای اینترنت اشیاء
• 34. طراحی معماری Lambda و نقش Apache Beam در آن
• 35. امنیت داده‌ها و رعایت حریم خصوصی در پردازش‌های توزیع‌شده
• 36. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با خطوط لوله Beam
• 37. کاربرد Beam در پردازش دسته‌ای (Batch) و تفاوت‌های آن با جریان (Stream)
• 38. تمرین عملی: طراحی یک خط لوله کامل برای تحلیل داده‌های مالی
• 39. ارائه گزارش و خروجی داده‌ها به انبار داده‌های ابری
• 40. مرور برترین تجارب (Best Practices) در توسعه با Apache Beam