دوره تحلیل داده‌های حجیم با پایتون و PySpark: راهنمای عملی برای مهندسی داده و تحلیل‌های هوشمند همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل داده‌های حجیم با پایتون و PySpark: راهنمای عملی برای مهندسی داده و تحلیل‌های هوشمند

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل کلان‌داده‌ها

موضوع میانی: پردازش توزیع‌شده با استفاده از چارچوب آپاچی اسپارک

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی کلان‌داده و معماری سیستم‌های توزیع‌شده
• 2. آشنایی با اکوسیستم آپاچی اسپارک و نقش آن در تحلیل داده
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه PySpark
• 4. معماری کلاستر در اسپارک و نقش درایور و اکسکیوترها
• 5. مفهوم RDD و عملیات‌های پایه در پردازش موازی
• 6. تبدیل‌ها و اکشن‌ها در RDDها
• 7. کار با داده‌های ساختاریافته در Spark SQL
• 8. معرفی DataFrameها و مزایای آن نسبت به RDD
• 9. خواندن و نوشتن داده‌ها از منابع مختلف مانند CSV و JSON
• 10. عملیات فیلتر کردن و انتخاب ستون‌ها در DataFrameها
• 11. توابع تجمعی و گروه‌بندی داده‌ها در PySpark
• 12. کار با توابع کاربری (UDF) و تعریف توابع سفارشی
• 13. مدیریت مقادیر مفقود و پاک‌سازی داده‌ها
• 14. کار با تاریخ و زمان در پردازش‌های داده‌محور
• 15. اتصال جداول و عملیات Join در مقیاس بزرگ
• 16. پنجره‌بندی داده‌ها و توابع پنجره‌ای در Spark SQL
• 17. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای SQL در اسپارک
• 18. آشنایی با Spark Streaming برای پردازش داده‌های در لحظه
• 19. مفاهیم پایه یادگیری ماشین با کتابخانه MLlib
• 20. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی در اسپارک
• 21. الگوریتم‌های رگرسیون در PySpark
• 22. الگوریتم‌های طبقه‌بندی و دسته‌بندی داده‌ها
• 23. خوشه‌بندی و تحلیل شبکه‌های داده‌ای
• 24. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
• 25. تنظیم پارامترها و بهبود دقت مدل‌ها
• 26. مدیریت حافظه و کش کردن داده‌ها در اسپارک
• 27. استفاده از Broadcast Variables برای بهینه‌سازی توزیع داده
• 28. کار با Accumulators در پردازش‌های توزیع‌شده
• 29. بررسی و رفع خطاهای رایج در کلاسترهای اسپارک
• 30. مانیتورینگ عملکرد برنامه‌ها با Spark UI
• 31. استراتژی‌های پارتیشن‌بندی داده برای افزایش سرعت
• 32. تکنیک‌های Serialized برای کاهش مصرف حافظه
• 33. استقرار برنامه‌های PySpark روی کلاسترهای YARN
• 34. مدیریت منابع در محیط‌های توزیع‌شده
• 35. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در خوشه‌های اسپارک
• 36. کار با فرمت‌های ذخیره‌سازی بهینه مانند Parquet و Avro
• 37. ادغام PySpark با پایگاه‌های داده NoSQL
• 38. تحلیل داده‌های متنی حجیم با ابزارهای پردازش زبان طبیعی در اسپارک
• 39. مقدمه‌ای بر پردازش گراف با GraphX
• 40. ساخت خط‌لوله‌های داده‌ای (Data Pipelines) در PySpark
• 41. مستندسازی و گزارش‌گیری از نتایج تحلیل داده
• 42. بهترین روش‌های کدنویسی تمیز در پروژه‌های تحلیل داده
• 43. پروژه عملی: طراحی سامانه تحلیل داده‌های تراکنشی با رعایت ضوابط امنیتی
• 44. ارائه گزارش‌های تحلیلی مدیریتی بر اساس نتایج پردازش‌ها