فلش‌کارت‌های آموزشی تسلط بر Apache PySpark برای تحلیل هوشمند داده‌های حجیم در سازمان‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر Apache PySpark برای تحلیل هوشمند داده‌های حجیم در سازمان‌ها

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

موضوع میانی: پردازش توزیع‌شده و محاسبات مقیاس‌پذیر با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و معماری پردازش توزیع‌شده در کلان‌داده
• 2. آشنایی با اکوسیستم آپاچی اسپارک و محیط اجرای پایتون
• 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه PySpark در سیستم‌های سازمانی
• 4. آشنایی با معماری کلاستر و نقش‌های Driver و Executor
• 5. مدیریت حافظه و مفاهیم RDD در محاسبات توزیع‌شده
• 6. آشنایی با DataFrameها و بهینه‌سازی عملیات روی داده‌ها
• 7. بارگذاری داده‌ها از منابع مختلف شامل CSV و JSON
• 8. کار با فرمت‌های ذخیره‌سازی بهینه نظیر Parquet و ORC
• 9. عملیات تبدیل و انتقال داده‌ها با Transformations
• 10. عملیات فراخوانی و خروجی داده‌ها با Actions
• 11. فیلتر کردن و مرتب‌سازی داده‌های حجیم در کلاستر
• 12. کار با توابع داخلی و تبدیل ستون‌ها در PySpark
• 13. تجمیع داده‌ها و گروه‌بندی با GroupBy
• 14. مدیریت مقادیر تهی و پاکسازی داده‌های ناقص
• 15. اتصال جداول توزیع‌شده با عملیات Join
• 16. استفاده از Broadcast Variables برای بهینه‌سازی Joinها
• 17. کار با Accumulators برای شمارش در پردازش توزیع‌شده
• 18. آشنایی با Spark SQL و نوشتن کوئری‌های ساختاریافته
• 19. تعریف توابع تعریف‌شده توسط کاربر UDF در پایتون
• 20. بهینه‌سازی عملکرد با تحلیل Query Plan
• 21. مدیریت پارتیشن‌بندی داده‌ها برای افزایش سرعت پردازش
• 22. کار با پنجره‌های زمانی و توابع Window در اسپارک
• 23. تحلیل داده‌های زمانی و سری‌های زمانی در مقیاس کلان
• 24. مقدمه‌ای بر کتابخانه MLlib برای یادگیری ماشین
• 25. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های هوشمند با Pipeline
• 26. آموزش مدل‌های رگرسیون با PySpark
• 27. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی با الگوریتم‌های توزیع‌شده
• 28. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم K-Means در مقیاس بزرگ
• 29. ارزیابی دقت مدل‌های هوشمند در محیط توزیع‌شده
• 30. کار با Spark Streaming برای تحلیل داده‌های بلادرنگ
• 31. مدیریت جریان‌های داده با Structured Streaming
• 32. اتصال به Kafka برای دریافت داده‌های زنده سازمانی
• 33. مانیتورینگ و مشاهده وضعیت کلاستر با Spark UI
• 34. عیب‌یابی خطاهای متداول در اجرای کدهای توزیع‌شده
• 35. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در خوشه‌های اسپارک
• 36. بهینه‌سازی منابع کلاستر و تنظیمات Executor
• 37. تکنیک‌های مدیریت کش و حافظه در PySpark
• 38. استقرار کدهای PySpark در محیط‌های تولیدی
• 39. اتصال به پایگاه‌های داده رابطه‌ای با JDBC
• 40. ملاحظات اخلاقی و صیانت از داده‌های حساس در تحلیل کلان
• 41. پروژه عملی: تحلیل داده‌های تراکنشی در مقیاس ملی
• 42. پروژه عملی: پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر هوشمند بر پایه اسپارک