دوره آموزش کاربردی PySpark و کار با RDDها در تحلیل داده‌های حجیم همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی PySpark و کار با RDDها در تحلیل داده‌های حجیم

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل کلان‌داده (Big Data)

موضوع میانی: پردازش توزیع‌شده با استفاده از چارچوب Apache Spark

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش کلان‌داده و معماری توزیع‌شده
• 2. آشنایی با اکوسیستم آپاچی اسپارک و جایگاه آن در علم داده
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه PySpark
• 4. مفهوم RDD و ویژگی‌های بنیادین آن در توزیع داده‌ها
• 5. ساختار حافظه و مدیریت منابع در کلاستر اسپارک
• 6. تفاوت‌های کلیدی RDD با ساختارهای داده‌ای سنتی
• 7. ایجاد و تعریف RDDها از منابع داده‌ای مختلف
• 8. عملیات تبدیل (Transformation) در RDD
• 9. عملیات کنش (Action) و اجرای محاسبات در اسپارک
• 10. مفهوم ارزیابی تنبل (Lazy Evaluation) و بهینه‌سازی محاسبات
• 11. مدیریت پارتیشن‌بندی داده‌ها برای افزایش کارایی
• 12. استفاده از متغیرهای اشتراکی Broadcast
• 13. کاربرد متغیرهای Accumulator در پردازش‌های توزیع‌شده
• 14. خواندن و نوشتن داده‌ها از فایل‌های متنی و CSV
• 15. کار با فایل‌های فرمت Parquet و Avro در اسپارک
• 16. فیلتر کردن و نگاشت داده‌ها با استفاده از map و filter
• 17. تجمیع داده‌ها با دستورات reduce و fold
• 18. کار با داده‌های جفتی (Pair RDD) و کلید-مقدار
• 19. عملیات گروهی و تجمیع داده‌ها با groupByKey و reduceByKey
• 20. پیاده‌سازی الگوریتم‌های اتصال (Join) بین RDDها
• 21. مرتب‌سازی و مرتب‌سازی درونی در RDDها
• 22. کار با توابع lambda در محیط PySpark
• 23. مدیریت خطا و استثناها در برنامه‌های توزیع‌شده
• 24. مانیتورینگ و مشاهده لاگ‌های اجرای برنامه در Spark UI
• 25. بهینه‌سازی حافظه و جلوگیری از خطای Out of Memory
• 26. مدیریت چرخه حیات RDD و کش کردن داده‌ها (Persistence)
• 27. استفاده از دستورات SQL روی داده‌های RDD
• 28. آشنایی با ساختار DataFrame به عنوان لایه انتزاعی بالاتر
• 29. تبدیل RDD به DataFrame و بالعکس
• 30. پنجره‌بندی و تحلیل‌های زمانی در داده‌های حجیم
• 31. کار با توابع پیش‌ساخته در کتابخانه PySpark SQL
• 32. مدیریت داده‌های گم‌شده و پاک‌سازی داده‌ها در مقیاس بزرگ
• 33. مقدمه‌ای بر کتابخانه MLlib برای یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 34. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی با PySpark
• 35. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم K-Means در محیط توزیع‌شده
• 36. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در داده‌های حجیم
• 37. استفاده از کتابخانه Pandas UDF برای پردازش‌های سفارشی
• 38. تنظیمات پیکربندی کلاستر (Spark Configuration)
• 39. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در خوشه‌های اسپارک
• 40. بهترین روش‌ها برای تست و دیباگ کدهای PySpark
• 41. پروژه نهایی: تحلیل یک مجموعه داده حجیم با استفاده از RDDها