کتاب جامع تحلیل و پردازش هوشمند داده‌ها با Apache Spark و زبان برنامه‌نویسی Scala با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل و پردازش هوشمند داده‌ها با Apache Spark و زبان برنامه‌نویسی Scala

موضوع کلی: علوم داده و مهندسی داده‌های بزرگ (Big Data)

موضوع میانی: پردازش توزیع‌شده و تحلیل کلان‌داده‌ها با زبان اسکالا (Scala)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی زبان برنامه‌نویسی اسکالا برای تحلیل داده
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه‌یافته برای آپاچی اسپارک
• 3. معماری توزیع‌شده و مدل پردازش خوشه‌ای در اسپارک
• 4. آشنایی با ساختار و مفاهیم اصلی Spark Context
• 5. کار با مجموعه داده‌های توزیع‌شده انعطاف‌پذیر RDD
• 6. عملیات تبدیل‌گر و اکشن در مدل برنامه‌نویسی RDD
• 7. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی اجرای برنامه‌های توزیع‌شده
• 8. معرفی ساختار داده‌های DataFrame و مزایای آن
• 9. کار با APIهای سطح بالا برای کار با داده‌های ساختاریافته
• 10. خواندن و نوشتن داده‌ها از منابع مختلف فایل سیستم
• 11. اتصال به پایگاه‌های داده رابطه‌ای و مدیریت تراکنش‌ها
• 12. کار با توابع داخلی و تبدیل داده‌ها در DataFrame API
• 13. مدیریت داده‌های گم‌شده و پاک‌سازی داده‌ها در مقیاس کلان
• 14. استفاده از عبارت‌های شرطی و توابع ریاضی در تحلیل داده
• 15. کار با گروه‌بندی و تجمیع داده‌ها در اسپارک
• 16. کار با پنجره‌های زمانی و توابع پنجره‌ای در تحلیل داده
• 17. کار با داده‌های متنی و پردازش رشته‌ها در مقیاس بزرگ
• 18. مفاهیم پیوند جداول و استراتژی‌های بهینه‌سازی Join
• 19. کار با مجموعه‌های داده نوع‌یافته Dataset در اسکالا
• 20. بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از تکنیک‌های کش‌کردن داده
• 21. مفاهیم پارتیشن‌بندی و مدیریت توزیع داده‌ها در کلاستر
• 22. شناسایی و رفع گلوگاه‌های عملکردی در برنامه‌های اسپارک
• 23. معرفی کتابخانه Spark SQL برای پرس‌وجوی داده‌ها
• 24. اجرای کوئری‌های پیچیده با استفاده از دستورات SQL در اسپارک
• 25. کار با فرمت‌های ذخیره‌سازی بهینه نظیر Parquet و ORC
• 26. مقدمه‌ای بر پردازش جریانی با Spark Streaming
• 27. کار با ساختارهای داده‌ای در پردازش جریانی
• 28. مدیریت وضعیت و پنجره‌بندی در پردازش داده‌های زنده
• 29. مقدمه‌ای بر کتابخانه یادگیری ماشین اسپارک MLlib
• 30. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های هوشمند در اسپارک
• 31. آموزش مدل‌های رگرسیون خطی با استفاده از MLlib
• 32. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی و دسته‌بندی داده‌ها
• 33. خوشه‌بندی و یادگیری بدون نظارت در محیط توزیع‌شده
• 34. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های هوشمند در داده‌های بزرگ
• 35. استفاده از Pipelineها برای مدیریت جریان‌های یادگیری ماشین
• 36. مدیریت تنظیمات و پارامترهای کلاستر اسپارک
• 37. امنیت و کنترل دسترسی در خوشه‌های اسپارک بر اساس استانداردهای سازمانی
• 38. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری در محیط‌های پردازش توزیع‌شده
• 39. به‌کارگیری تکنیک‌های عیب‌یابی در برنامه‌های توزیع‌شده
• 40. اصول طراحی سیستم‌های داده‌محور مقیاس‌پذیر
• 41. یکپارچه‌سازی اسپارک با ابزارهای اکوسیستم هادوپ
• 42. استفاده از کتابخانه‌های خارجی در پروژه‌های اسکالا
• 43. تست و اشکال‌زدایی کدهای توزیع‌شده با استفاده از ScalaTest
• 44. تکنیک‌های پیشرفته برای بهینه‌سازی مصرف منابع در اسپارک
• 45. مدیریت خطاهای رایج در پردازش‌های توزیع‌شده
• 46. مفاهیم پیشرفته در توابع مرتبه بالاتر در اسکالا
• 47. پیاده‌سازی الگوریتم‌های سفارشی برای تحلیل‌های خاص
• 48. معماری Lambda و Kappa در تحلیل داده‌های حجیم
• 49. ملاحظات اخلاقی و حقوقی در پردازش داده‌های کلان
• 50. ارائه و مصورسازی نتایج تحلیل‌های کلان‌داده‌ها