اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش ساخت خطوط جاری داده‌پشتی‌پذیر با Apache Spark

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش ساخت خطوط جاری داده‌پشتی‌پذیر با Apache Spark

موضوع کلی: مهندسی داده‌ها

موضوع میانی: خطوط جاری داده‌پشتی‌پذیر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه Apache Spark و مفهوم خطوط جاری داده
• 2. تنظیم و نصب محیط Spark در سرور و محیط ابری
• 3. مدل‌های داده (Structured, Semi-structured, Unstructured) در Spark
• 4. ایجاد و مدیریت DataFrames و Datasets در Spark
• 5. خواندن و نوشتن فایل‌های مختلف (CSV, JSON, Parquet, Avro) با Spark
• 6. بهینه‌سازی عملکرد Spark: partitioning, caching, broadcast join
• 7. اصول پایه‌ای حفاظت از حریم خصوصی در پردازش داده
• 8. مفهوم differential privacy و کاربردهای کلیدی در داده‌های بزرگ
• 9. پیاده‌سازی differential privacy با Spark SQL و DataFrames
• 10. استفاده از Spark MLlib برای آноonim‌سازی و pseudonymization داده‌ها
• 11. فیلترسازی هوشمند شناسایی‌پذیر (PII) در خطوط جاری
• 12. تکنیک‌های tokenization و hash برای محافظت از شناسه‌های حساس
• 13. معماری چند لایه (Ingestion, Transformation, Storage) در pipelines امن
• 14. ادغام Apache Kafka با Spark Structured Streaming برای داده‌های زنده
• 15. پردازش Streaming حساس با استفاده از windowing و watermarking ایمن
• 16. پیاده‌سازی کنترل دسترسی RBAC در محیط Spark
• 17. تست و اعتبارسنجی ایمنی داده در pipeline (unit, integration)
• 18. بهینه‌سازی هزینه محاسباتی در پردازش داده‌های بزرگ و حساس
• 19. دیباگینگ و ردیابی مشکلات امنیتی در زمان اجرا
• 20. به‌کارگیری AutoML و مدل‌های پیش‌بینی در محیط ایمن
• 21. تطبیق Spark با Apache Hive برای مدیریت متابیت داده‌های ایمن
• 22. استفاده از OpenDP و کتابخانه‌های Open‑source برای differential privacy
• 23. پیاده‌سازی audit logging برای تمام عملیات در pipeline
• 24. مثال پروژه کامل: ساخت خط جاری برای داده‌های بهداشتی حساس
• 25. بهینه‌سازی تنظیمات Spark UI برای ردیابی عملکرد و امنیت
• 26. مدیریت پارامترهای سرور (confs) برای حداکثر ایمنی و کارایی
• 27. نکات امنیتی در استقرار در کلود (AWS, GCP, Azure) برای pipelines
• 28. استفاده از Secure Enclaves (Intel SGX) برای پردازش در محیط‌های حساس
• 29. به‌روزرسانی و نگهداری مستمر pipeline در محیط Production
• 30. منابع و مسیرهای یادگیری پیشرفته برای مهندسان داده‌پشتی‌پذیر