دوره آموزش جامع توسعه نرم‌افزار با Apache Spark و برنامه‌نویسی تابعی (Functional Programming) در محیط‌های عملیاتی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع توسعه نرم‌افزار با Apache Spark و برنامه‌نویسی تابعی (Functional Programming) در محیط‌های عملیاتی

موضوع کلی: مهندسی داده و پردازش توزیع‌شده

موضوع میانی: تحلیل کلان‌داده با استفاده از چارچوب Apache Spark

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش توزیع‌شده و معماری Apache Spark
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Spark با زبان Scala
• 3. آشنایی با مدل برنامه‌نویسی تابعی و مفاهیم تغییرناپذیری
• 4. ساختار حافظه و مدیریت منابع در کلاستر اسپارک
• 5. مفاهیم پایه RDD و عملیات‌های تبدیل و اقدام
• 6. مدیریت خطا و تحمل‌پذیری در پردازش‌های توزیع‌شده
• 7. معرفی DataFrame API و مقایسه با RDD
• 8. ساخت و پردازش داده‌ها با استفاده از Datasets
• 9. عملیات فیلتر و نگاشت در مدل برنامه‌نویسی تابعی
• 10. مدیریت توابع مرتبه بالا در پردازش داده‌ها
• 11. کار با توابع لامبدا در محیط Spark
• 12. بهینه‌سازی کدهای تابعی برای اجرای توزیع‌شده
• 13. اتصال به منابع داده‌ای مختلف با Spark SQL
• 14. استفاده از فرمت‌های پارکت و آورو در کلان‌داده
• 15. مدیریت گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها در مقیاس بزرگ
• 16. کار با عملیات Join در داده‌های توزیع‌شده
• 17. بهینه‌سازی عملیات Shuffle در کلاستر
• 18. استفاده از توابع پنجره‌ای برای تحلیل‌های زمانی
• 19. کار با داده‌های ساختارنیافته در قالب‌های مدرن
• 20. مدیریت زمان و تاریخ در پردازش‌های توزیع‌شده
• 21. مفاهیم Lazy Evaluation و تاثیر آن در کارایی
• 22. تحلیل و بررسی برنامه اجرایی با استفاده از Spark UI
• 23. مدیریت حافظه و جلوگیری از خطاهای Out of Memory
• 24. استفاده از Broadcast Variables برای بهینه‌سازی عملیات
• 25. کار با Accumulators در پردازش‌های توزیع‌شده
• 26. مبانی پردازش جریان (Streaming) با Spark Structured Streaming
• 27. مدیریت پنجره‌های زمانی در پردازش جریان
• 28. اتصال به سیستم‌های پیام‌رسان مانند Kafka
• 29. پردازش داده‌های بلادرنگ و مدیریت وضعیت (Stateful Processing)
• 30. معرفی کتابخانه‌های یادگیری ماشین در اسپارک (MLlib)
• 31. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های آماری
• 32. آموزش مدل‌های رگرسیون در محیط توزیع‌شده
• 33. ارزیابی مدل‌های داده‌محور با معیارهای استاندارد
• 34. امنیت در اکوسیستم اسپارک و کنترل دسترسی‌ها
• 35. تنظیمات کلاستر و مدیریت منابع با YARN و Kubernetes
• 36. استراتژی‌های تست و اشکال‌زدایی در برنامه‌های توزیع‌شده
• 37. مانیتورینگ و لاگ‌گذاری در محیط‌های عملیاتی
• 38. تکنیک‌های افزایش کارایی در کدهای Spark
• 39. پیاده‌سازی پروژه‌های پردازش داده با رویکرد تابعی
• 40. نکات کلیدی در استقرار برنامه‌های اسپارک در محیط عملیاتی