دوره آموزش کاربردی PySpark برای تحلیل هوشمند داده‌های حجیم در کسب‌وکارهای ایرانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی PySpark برای تحلیل هوشمند داده‌های حجیم در کسب‌وکارهای ایرانی

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

موضوع میانی: پردازش توزیع‌شده داده‌ها با چارچوب آپاچی اسپارک

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری پردازش توزیع‌شده در آپاچی اسپارک
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه PySpark در سیستم‌عامل‌های استاندارد
• 3. آشنایی با مفاهیم پایه RDD در پردازش داده‌های حجیم
• 4. عملیات تبدیل و فراخوانی داده‌ها در RDD
• 5. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی در پردازش‌های توزیع‌شده
• 6. معرفی ساختار داده‌ای DataFrame در PySpark
• 7. بارگذاری داده‌ها از منابع فایل محلی و سیستم‌های فایل توزیع‌شده
• 8. کار با انواع داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته در اسپارک
• 9. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها با استفاده از APIهای DataFrame
• 10. توابع تبدیل و تغییر فرمت داده‌ها در محیط توزیع‌شده
• 11. تجمیع داده‌ها و گروه‌بندی (Aggregation) در مقیاس کلان
• 12. کار با توابع پنجره‌ای (Window Functions) برای تحلیل‌های زمانی
• 13. مدیریت مقادیر تهی و پاک‌سازی داده‌های نویزدار
• 14. اتصال جداول (Joins) و ترکیب مجموعه‌داده‌های بزرگ
• 15. استفاده از توابع تعریف‌شده توسط کاربر (UDF) با بهینه‌سازی عملکرد
• 16. کار با داده‌های متنی و پردازش رشته‌ها در PySpark
• 17. معرفی کتابخانه Spark SQL و اجرای پرس‌وجوهای ساختاریافته
• 18. اتصال به پایگاه‌های داده رابطه‌ای با استفاده از JDBC
• 19. ذخیره‌سازی داده‌های پردازش‌شده در فرمت‌های بهینه مانند Parquet و ORC
• 20. مقدمه‌ای بر پردازش جریانی (Structured Streaming) در اسپارک
• 21. مدیریت وضعیت در پردازش‌های جریانی
• 22. اتصال به کارگزاران پیام برای دریافت داده‌های زنده
• 23. مبانی یادگیری ماشین با کتابخانه MLlib در PySpark
• 24. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 25. پیاده‌سازی الگوریتم‌های رگرسیون در مقیاس کلان
• 26. خوشه‌بندی و تحلیل الگوهای داده با الگوریتم‌های اسپارک
• 27. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط توزیع‌شده
• 28. تنظیم پارامترها و افزایش دقت مدل‌ها
• 29. مدیریت و نظارت بر کلاستر اسپارک با Spark UI
• 30. استراتژی‌های پارتیشن‌بندی داده برای افزایش سرعت پردازش
• 31. شناسایی و رفع گلوگاه‌های عملکردی در کدهای PySpark
• 32. مبانی امنیت و کنترل دسترسی در خوشه‌های داده‌ای
• 33. مدیریت منابع و زمان‌بندی وظایف در محیط سازمانی
• 34. تجمیع و گزارش‌گیری از تحلیل‌های کلان‌داده در داشبوردهای مدیریتی
• 35. پیاده‌سازی یک پروژه جامع تحلیل داده‌های کسب‌وکار ایرانی با PySpark