اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کار با داده‌های حجیم با Apache Spark

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کار با داده‌های حجیم با Apache Spark

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Apache Spark

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های حجیم
• 2. آشنایی با اکوسیستم کلان‌داده
• 3. مبانی Apache Spark
• 4. معماری Spark: Driver, Executor, Cluster Manager
• 5. Spark Core: RDD ها
• 6. عملیات روی RDD ها: Transform و Action
• 7. نحوه ساخت RDD
• 8. انواع RDD ها
• 9. RDD های موازی
• 10. حافظه کش در RDD ها
• 11. بهینه‌سازی RDD ها
• 12. Spark SQL: DataFrames
• 13. ساختار DataFrame
• 14. عملیات روی DataFrames
• 15. نحوه ساخت DataFrames
• 16. Spark Streaming: پردازش جریانی داده
• 17. مبانی Spark Streaming
• 18. نحوه دریافت داده‌های جریانی
• 19. عملیات روی DStreams
• 20. مدیریت وضعیت در Spark Streaming
• 21. Spark MLlib: یادگیری ماشین با Spark
• 22. مبانی Spark MLlib
• 23. الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 24. الگوریتم‌های رگرسیون
• 25. خوشه‌بندی در Spark MLlib
• 26. کاهش ابعاد
• 27. ارزیابی مدل‌ها
• 28. Spark GraphX: پردازش گراف
• 29. مبانی GraphX
• 30. ساخت گراف
• 31. عملیات روی گراف
• 32. الگوریتم‌های گراف
• 33. Spark Shell و Notebook ها
• 34. نصب و پیکربندی Spark
• 35. اجرای برنامه‌های Spark
• 36. اشکال‌زدایی برنامه‌های Spark
• 37. بهینه‌سازی عملکرد Spark
• 38. Memory Management در Spark
• 39. Serialization در Spark
• 40. تنظیم پارامترهای Spark
• 41. Monitoring Spark Applications
• 42. Spark UI
• 43. Logging در Spark
• 44. امنیت در Spark
• 45. ذخیره‌سازی داده در Spark
• 46. HDFS و Spark
• 47. Amazon S3 و Spark
• 48. Apache Cassandra و Spark
• 49. Apache Kafka و Spark
• 50. پایگاه‌های داده رابطه‌ای و Spark
• 51. Data Warehousing با Spark
• 52. Data Lake با Spark
• 53. ETL با Spark
• 54. Data Governance و Spark
• 55. ملاحظات حقوقی و شرعی در داده‌های حجیم
• 56. انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران در پردازش داده
• 57. مدیریت داده‌های حساس
• 58. حریم خصوصی داده‌ها
• 59. اصول اخلاقی در تحلیل داده
• 60. کاربرد Spark در امور بانکی و مالی (بدون ربا)
• 61. کاربرد Spark در مدیریت منابع (با رعایت قوانین)
• 62. کاربرد Spark در سیستم‌های اطلاعاتی (با رعایت قوانین)
• 63. کاربرد Spark در هوش تجاری (BI)
• 64. کاربرد Spark در اینترنت اشیاء (IoT)
• 65. کاربرد Spark در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 66. کاربرد Spark در بینایی ماشین (Computer Vision)
• 67. کاربرد Spark در داده‌های مکانی
• 68. کاربرد Spark در تحقیقات علمی
• 69. کاربرد Spark در آموزش
• 70. کاربرد Spark در سلامت (با رعایت قوانین)
• 71. کاربرد Spark در کشاورزی
• 72. کاربرد Spark در حمل و نقل
• 73. کاربرد Spark در انرژی
• 74. کاربرد Spark در تولید
• 75. کاربرد Spark در سازمان‌های دولتی
• 76. کاربرد Spark در کسب‌وکارهای کوچک و متوسط
• 77. کاربرد Spark در استارتاپ‌ها
• 78. تکنیک‌های پیشرفته RDD
• 79. تکنیک‌های پیشرفته DataFrame
• 80. تکنیک‌های پیشرفته Spark Streaming
• 81. تکنیک‌های پیشرفته MLlib
• 82. تکنیک‌های پیشرفته GraphX
• 83. آینده Spark و پردازش کلان‌داده
• 84. مباحث نوین در پردازش داده‌های حجیم
• 85. مقایسه Spark با سایر فریم‌ورک‌های کلان‌داده
• 86. چالش‌های پیاده‌سازی Spark
• 87. انتخاب سخت‌افزار مناسب برای Spark
• 88. استقرار Spark در محیط‌های ابری
• 89. استقرار Spark در محیط‌های داخلی (On-Premise)
• 90. مدیریت هزینه‌ها در Spark
• 91. آموزش و توسعه تیم Spark
• 92. نکات کلیدی برای موفقیت در پروژه‌های Spark
• 93. جمع‌بندی و گام‌های بعدی