فلش‌کارت‌های آموزشی جامع مهندسی داده با استفاده از پلتفرم Apache Spark: از تحلیل تا پیاده‌سازی زیرساخت‌های پردازشی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع مهندسی داده با استفاده از پلتفرم Apache Spark: از تحلیل تا پیاده‌سازی زیرساخت‌های پردازشی

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

موضوع میانی: پردازش توزیع‌شده و تحلیل داده‌های حجیم

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پردازش توزیع‌شده داده‌های حجیم
• 2. معماری پلتفرم آپاچی اسپارک و اجزای تشکیل‌دهنده آن
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه اسپارک در اکوسیستم لینوکس
• 4. آشنایی با مدل برنامه‌نویسی اسپارک و مفاهیم RDD
• 5. کار با مجموعه‌های داده تغییرناپذیر در پردازش توزیع‌شده
• 6. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی عملیات در اسپارک
• 7. مفاهیم تبدیل‌ها و عملیات‌ اجرایی در پردازش داده
• 8. کار با داده‌ساختارهای پیشرفته در اسپارک
• 9. معرفی اسپارک اس‌کیو‌ال برای کوئری‌نویسی داده‌های ساختاریافته
• 10. کار با دیتافریم‌ها و عملیات مدیریت داده‌های ستونی
• 11. اتصال به منابع داده خارجی و پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 12. مدیریت فرمت‌های فایل در کلان‌داده (Parquet, Avro, JSON)
• 13. مبانی پردازش جریان داده با اسپارک استریمینگ
• 14. معماری ساختاریافته استریمینگ برای پردازش بلادرنگ
• 15. مدیریت پنجره‌های زمانی در پردازش جریان داده
• 16. کار با توابع تعریف‌شده توسط کاربر در اسپارک
• 17. بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از کاتالیست اپتیمایزر
• 18. تحلیل عملکرد و مانیتورینگ خوشه‌های اسپارک
• 19. مدیریت منابع و زمان‌بندی در محیط‌های کلاستر
• 20. کار با اسپارک در محیط‌های ابری و زیرساخت‌های داخلی
• 21. مفاهیم پارتیشن‌بندی و استراتژی‌های توزیع داده
• 22. شناسایی و رفع خطاهای رایج در برنامه‌های توزیع‌شده
• 23. امنیت در خوشه‌های اسپارک و مدیریت دسترسی‌ها
• 24. یکپارچه‌سازی اسپارک با ابزارهای اکوسیستم هدوپ
• 25. آشنایی با مدل‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده در اسپارک
• 26. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های آماری و یادگیری ماشین
• 27. پیاده‌سازی الگوریتم‌های رگرسیون در مقیاس کلان‌داده
• 28. خوشه‌بندی و تحلیل شباهت در مجموعه داده‌های حجیم
• 29. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های داده‌محور
• 30. معماری خط لوله پردازش داده در تولید و استقرار
• 31. تکنیک‌های تست و عیب‌یابی در برنامه‌های اسپارک
• 32. امنیت داده‌ها و رعایت حریم خصوصی در پردازش‌های توزیع‌شده
• 33. مدیریت وابستگی‌ها و بسته‌بندی پروژه‌های اسپارک
• 34. بهترین تجربیات در توسعه مهندسی داده با اسپارک
• 35. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری در پردازش‌های سنگین
• 36. مانیتورینگ بلادرنگ و ثبت وقایع در خوشه‌های پردازشی
• 37. مدیریت خطا و بازیابی در پردازش‌های توزیع‌شده
• 38. بهینه‌سازی عملیات انتقال داده در شبکه کلاستر
• 39. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی داده در کنار اسپارک
• 40. طراحی معماری‌های مدرن داده با بهره‌گیری از اسپارک