اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از زبان Scala و پلتفرم Apache Spark

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل داده‌های حجیم با استفاده از زبان Scala و پلتفرم Apache Spark

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند کلان‌داده‌ها

موضوع میانی: پردازش توزیع‌شده و یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های پردازش کلان‌داده در عصر دیجیتال
• 2. معماری سیستم‌های توزیع‌شده و مدل محاسباتی Apache Spark
• 3. مفاهیم پایه زبان برنامه‌نویسی Scala برای پردازش داده
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای Spark و Scala
• 5. مدیریت حافظه و اجرای موازی در ماشین مجازی جاوا
• 6. کار با ساختار داده‌های تغییرناپذیر در Scala
• 7. آشنایی با مدل برنامه‌نویسی تابعی برای تحلیل داده
• 8. مفهوم RDD در اسپارک و عملیات تبدیل و اقدام
• 9. مدیریت خطاهای رایج در پردازش‌های توزیع‌شده
• 10. بهینه‌سازی کارایی در پردازش‌های مبتنی بر RDD
• 11. معرفی Spark SQL و کار با جداول داده
• 12. اتصال به منابع داده‌ای متنوع و خواندن فایل‌های حجیم
• 13. کار با DataFrame و Dataset در محیط Spark
• 14. عملیات فیلتر کردن و گروه‌بندی داده‌ها در Spark SQL
• 15. توابع پنجره‌ای و تحلیل‌های آماری در محیط توزیع‌شده
• 16. کار با فرمت‌های ذخیره‌سازی بهینه مانند Parquet و Avro
• 17. معماری کلاسترها و مدیریت منابع در Apache Spark
• 18. مفاهیم پارتیشن‌بندی و تأثیر آن بر عملکرد کوئری‌ها
• 19. مدیریت حافظه در اسپارک و پیکربندی Spark Executor
• 20. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ با MLlib
• 21. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها در اسپارک
• 22. آموزش مدل‌های رگرسیون خطی با داده‌های حجیم
• 23. طبقه‌بندی داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های درخت تصمیم
• 24. خوشه‌بندی داده‌ها برای تحلیل الگوهای پنهان
• 25. ارزیابی دقت مدل‌های یادگیری ماشین در محیط توزیع‌شده
• 26. استفاده از Pipelineها برای خودکارسازی فرآیندهای یادگیری ماشین
• 27. کار با داده‌های سری زمانی در Spark
• 28. مفاهیم تحلیل گراف با استفاده از GraphX
• 29. پردازش جریان‌های داده‌ای با Spark Streaming
• 30. مدیریت وضعیت در پردازش جریانی و پنجره‌های زمانی
• 31. یکپارچه‌سازی Spark با سیستم‌های ذخیره‌سازی توزیع‌شده
• 32. امنیت در خوشه‌های پردازش داده و کنترل دسترسی
• 33. مانیتورینگ و عیب‌یابی برنامه‌های اسپارک با Spark UI
• 34. استراتژی‌های اشکال‌زدایی در برنامه‌های توزیع‌شده
• 35. تکنیک‌های افزایش سرعت اجرای کدهای Scala
• 36. مدیریت وابستگی‌ها و بسته‌بندی پروژه‌ها با SBT
• 37. به‌کارگیری الگوهای طراحی در پروژه‌های بزرگ داده
• 38. پیاده‌سازی پروژه‌های تحلیل داده در محیط‌های ابری
• 39. تطبیق استانداردهای داده‌ای با قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها
• 40. اصول اخلاق حرفه‌ای در تحلیل داده و حریم خصوصی کاربران
• 41. توسعه سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند با MLlib
• 42. بهینه‌سازی توزیع داده‌ها برای کاهش هزینه‌های شبکه
• 43. استفاده از توابع تعریف شده توسط کاربر در Spark SQL
• 44. کار با مدل‌های آماری پیشرفته در تحلیل کلان‌داده
• 45. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
• 46. مدیریت چرخه حیات داده در سیستم‌های توزیع‌شده
• 47. بررسی موردی: تحلیل داده‌های حجیم در کاربردهای صنعتی
• 48. ارائه نهایی و مستندسازی پروژه‌های تحلیل داده کلان