اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای نوین پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند بلادرنگ با Apache Spark و Kubernetes

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند بلادرنگ با Apache Spark و Kubernetes

موضوع کلی: علوم داده و پردازش کلان‌داده

موضوع میانی: یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ با استفاده از چارچوب‌های توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش کلان‌داده و معماری سامانه‌های توزیع‌شده
• 2. آشنایی با اکوسیستم Apache Spark برای یادگیری ماشین
• 3. نقش Kubernetes در مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوشمند
• 4. نصب و پیکربندی کلاستر Spark بر روی Kubernetes
• 5. مدیریت منابع و زمان‌بندی در محیط کانتینری
• 6. آشنایی با ساختار Spark RDD و DataFrame
• 7. کار با Spark SQL برای پیش‌پردازش کلان‌داده‌ها
• 8. بهینه‌سازی عملیات انتقال داده در کلاستر
• 9. مبانی یادگیری ماشین در کتابخانه MLlib
• 10. آماده‌سازی داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها در مقیاس بزرگ
• 11. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون توزیع‌شده
• 12. الگوریتم‌های طبقه‌بندی در محیط پردازش موازی
• 13. خوشه‌بندی و تحلیل الگو در داده‌های عظیم
• 14. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین
• 15. استفاده از Spark Streaming برای پردازش داده‌های بلادرنگ
• 16. مدیریت پنجره‌های زمانی در جریان‌های داده
• 17. یکپارچه‌سازی Structured Streaming با منابع داده خارجی
• 18. معماری استقرار مدل‌های هوشمند بر روی Kubernetes
• 19. استفاده از اپراتورهای Spark برای مدیریت چرخه‌ی حیات
• 20. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری کلاستر با Prometheus و Grafana
• 21. مدیریت لاگ‌ها و عیب‌یابی در محیط توزیع‌شده
• 22. بهینه‌سازی کارایی و تنظیم پارامترهای حافظه در Spark
• 23. استفاده از فرمت‌های ذخیره‌سازی بهینه مانند Parquet
• 24. امنیت در تبادل داده‌ها و احراز هویت در کلاستر
• 25. کنترل دسترسی و مدیریت کاربران در محیط توزیع‌شده
• 26. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین (ML Pipelines)
• 27. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش دیده
• 28. استفاده از MLflow برای مدیریت چرخه‌ی حیات مدل
• 29. تکنیک‌های افزایش سرعت آموزش مدل در مقیاس بزرگ
• 30. استفاده از GPU در Kubernetes برای تسریع محاسبات
• 31. راهکارهای توزیع مدل در محیط تولید (Production)
• 32. مدیریت خطا و بازیابی در پردازش‌های توزیع‌شده
• 33. تکنیک‌های کاهش تاخیر در سامانه‌های بلادرنگ
• 34. بررسی موردی: پیاده‌سازی سامانه پیش‌بینی آنلاین
• 35. توسعه و استقرار سرویس‌های هوشمند با APIهای سازگار
• 36. مقیاس‌پذیری خودکار (Auto-scaling) در Kubernetes
• 37. مدیریت وابستگی‌ها و بسته‌بندی برنامه‌ها با Docker
• 38. کاربرد مدل‌های ترکیبی در پردازش‌های سنگین
• 39. بهینه‌سازی مصرف شبکه در کلاسترهای بزرگ
• 40. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ با Spark
• 41. تحلیل داده‌های سری زمانی در مقیاس انبوه
• 42. استراتژی‌های تست و ارزیابی در محیط‌های توزیع‌شده
• 43. مستندسازی و نگهداری سامانه‌های هوشمند کلان‌داده