اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع برنامه‌نویسی مقیاس‌پذیر با اسکالا و اسپارک

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع برنامه‌نویسی مقیاس‌پذیر با اسکالا و اسپارک

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و داده‌کاوی

موضوع میانی: برنامه‌نویسی توزیع‌شده و پردازش داده‌های حجیم

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی تابعی و مقیاس‌پذیری
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه اسکالا
• 3. ساختار پایه زبان اسکالا: متغیرها و انواع داده
• 4. توابع در اسکالا: تعریف، پارامترها و مقدار بازگشتی
• 5. توابع مرتبه بالا در اسکالا
• 6. تغییرناپذیری و مجموعه‌های غیرقابل تغییر
• 7. لیست‌ها، آرایه‌ها و مجموعه‌های قابل تغییر در اسکالا
• 8. الگوی تطبیق الگو در اسکالا
• 9. مدیریت خطا با Try, Option و Either
• 10. کلاس‌ها و اشیاء در اسکالا
• 11. مفهوم Trait و ترکیب رفتاری
• 12. 泛型 (Generics) در اسکالا
• 13. مجموعه‌های موازی و پردازش هم‌زمان
• 14. مقدمه‌ای بر مدل‌های پردازش توزیع‌شده
• 15. معماری Apache Spark و اجزای اصلی
• 16. نصب و پیکربندی Spark در حالت محلی و کلاستر
• 17. مفاهیم RDD و عملیات روی آن
• 18. عملیات Transformation و Action در RDD
• 19. بهینه‌سازی RDD با پارتیشن‌بندی و کش
• 20. مقدمه‌ای بر DataFrame و Dataset در Spark
• 21. بارگذاری داده‌های ساخت‌یافته با Spark SQL
• 22. پرس‌وجو با Spark SQL و DSL
• 23. مدیریت داده‌های نیمه‌ساخت‌یافته با JSON و Parquet
• 24. پردازش جریانی با Spark Structured Streaming
• 25. اتصال به منابع داده خارجی: HDFS, Cassandra و S3
• 26. مفاهیم کلیدی در پردازش داده‌های حجیم: حجم، سرعت و تنوع
• 27. تکنیک‌های فشرده‌سازی و سریال‌سازی در Spark
• 28. مدیریت حافظه و تنظیم پارامترهای Spark
• 29. الگوریتم‌های توزیع‌شده با Spark: MapReduce و فراتر از آن
• 30. پیاده‌سازی WordCount و تحلیل لاگ با Spark
• 31. تحلیل داده‌های سری زمانی با Spark
• 32. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم K-Means در Spark
• 33. طبقه‌بندی با رگرسیون لجستیک و درخت تصمیم در Spark
• 34. پردازش گراف با GraphX در Spark
• 35. مفاهیم هماهنگی و مدیریت وظایف در کلاستر
• 36. معرفی Apache Hadoop YARN و Mesos
• 37. مدیریت وابستگی‌ها با sbt و Maven در پروژه‌های Spark
• 38. توسعه و اجرای برنامه‌های Spark در محیط ابری
• 39. یکپارچه‌سازی Spark با پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 40. تکنیک‌های اشکال‌زدایی و لاگ‌گیری در برنامه‌های توزیع‌شده
• 41. بهینه‌سازی پرس‌وجوها با کاتالیست اپتیمایزر
• 42. مدیریت خطا و بازیابی در کلاستر Spark
• 43. مفاهیم امنیت و احراز هویت در Spark
• 44. تکنیک‌های کش و پایداری داده در Spark
• 45. پردازش دسته‌ای و زمان‌بندی وظایف با Spark
• 46. تحلیل داده‌های متنی و پردازش زبان طبیعی با Spark
• 47. ادغام Spark با ابزارهای BI و مصورسازی
• 48. مفاهیم مقیاس‌پذیری افقی و عمودی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 49. طراحی خط لوله داده با Spark و Scala
• 50. تست واحد و تست یکپارچگی در برنامه‌های Spark
• 51. مدیریت نسخه و استقرار برنامه‌ها
• 52. معرفی کتابخانه‌های محبوب Scala برای پردازش داده
• 53. مقایسه Spark با Hadoop MapReduce و Flink
• 54. مفاهیم Consistency و Availability در سیستم‌های توزیع‌شده
• 55. پردازش داده‌های بزرگ با الگوریتم‌های تقریبی
• 56. مدیریت منابع و زمان‌بندی در Spark Standalone
• 57. تکنیک‌های افزایش throughput در Spark
• 58. تحلیل لاگ‌های وب و داده‌های کلیکی با Spark
• 59. پردازش داده‌های مالی و تراکنشی با Spark
• 60. مدیریت داده‌های مکانی و مکانی-زمانی با Spark
• 61. معرفی Delta Lake برای مدیریت نسخه داده
• 62. بهینه‌سازی عملکرد با Broadcasting و Accumulators
• 63. استفاده از Spark MLlib برای یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 64. معرفی Apache Kafka و یکپارچه‌سازی با Spark
• 65. پردازش جریانی با Kafka و Spark Streaming
• 66. مدیریت خطا و تکرارپذیری در جریان‌های داده
• 67. مفاهیم Event Time و Watermark در پردازش جریانی
• 68. تحلیل داده‌های حسگر و IoT با Spark
• 69. مدیریت دیتاست‌های بزرگ با پارتیشن‌بندی سفارشی
• 70. تکنیک‌های Join در داده‌های حجیم
• 71. بهبود کارایی با تکنیک‌های Shuffle
• 72. معرفی Apache Arrow برای تبادل داده کارآمد
• 73. مدیریت لاگ‌ها و مانیتورینگ کلاستر Spark
• 74. استفاده از Spark در محیط Docker و Kubernetes
• 75. مفاهیم CI/CD برای پروژه‌های Spark
• 76. طراحی APIهای RESTful با Scala و Akka
• 77. مقدمه‌ای بر Akka Actors برای هم‌زمانی
• 78. ادغام Akka با Spark برای پردازش پیچیده
• 79. پردازش داده‌های تودرتو با Spark
• 80. مدیریت حافظه خارج از Heap در Spark
• 81. مفاهیم Backpressure در جریان‌های داده
• 82. بهینه‌سازی کد Scala برای اجرای توزیع‌شده
• 83. تحلیل عملکرد و پروفایلینگ برنامه‌های Spark
• 84. معرفی Apache Zeppelin و نوت‌بوک‌های تعاملی
• 85. مدیریت ابرداده‌ها با Hive Metastore در Spark
• 86. تکنیک‌های فشرده‌سازی و Indexing در Spark
• 87. پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر با Spark
• 88. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با GraphX
• 89. مدیریت داده‌های تکراری و پاک‌سازی با Spark
• 90. مفاهیم SLA و تضمین کیفیت در پردازش داده
• 91. معرفی ابزارهای مدیریت کلاستر: Cloudera و Ambari
• 92. بررسی موارد واقعی استفاده از Spark در صنعت
• 93. تمرین جامع: پیاده‌سازی یک خط لوله کامل داده با Scala و Spark