اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مقدمه‌ای جامع بر پردازش موازی جریان‌های داده با رویکرد کاربردی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مقدمه‌ای جامع بر پردازش موازی جریان‌های داده با رویکرد کاربردی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: پردازش موازی و توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پردازش موازی و توزیع‌شده
• 2. معماری‌های پردازش موازی
• 3. مفاهیم اساسی پردازش توزیع‌شده
• 4. شبکه‌های ارتباطی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 5. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی
• 6. مدل برنامه‌نویسی جریان داده
• 7. اصول پردازش جریان داده
• 8. مقدمه‌ای بر سیستم‌های پردازش جریان داده
• 9. معماری‌های پردازش جریان داده
• 10. اجزای سیستم‌های پردازش جریان داده
• 11. مفهوم داده جریانی
• 12. مدیریت داده‌های جریانی
• 13. پردازش بلادرنگ داده‌های جریانی
• 14. الگوریتم‌های پردازش داده‌های جریانی
• 15. تکنیک‌های موازی‌سازی در پردازش جریان داده
• 16. موازی‌سازی مبتنی بر داده
• 17. موازی‌سازی مبتنی بر وظیفه
• 18. استراتژی‌های تقسیم کار در پردازش موازی
• 19. همگام‌سازی در پردازش موازی
• 20. قفل‌ها و سمافورها
• 21. بن‌بست در سیستم‌های موازی
• 22. مدیریت همزمانی
• 23. مدل‌های پردازش توزیع‌شده
• 24. سیستم‌های خوشه‌ای (Clustering)
• 25. پردازش ابری (Cloud Computing)
• 26. مفاهیم مجازی‌سازی
• 27. موازی‌سازی در محیط ابری
• 28. پلتفرم‌های پردازش جریان داده ابری
• 29. Apache Kafka
• 30. Apache Spark Streaming
• 31. Apache Flink
• 32. معماری Kafka
• 33. مفاهیم Kafka: Topic، Partition، Broker
• 34. تولیدکننده (Producer) در Kafka
• 35. مصرف‌کننده (Consumer) در Kafka
• 36. مدیریت وضعیت در Kafka
• 37. معماری Spark Streaming
• 38. RDD و DStream در Spark Streaming
• 39. پردازش دسته‌ای (Batch Processing) در Spark
• 40. پردازش ریز دسته‌ای (Micro-batch Processing)
• 41. تایمرها و پنجره‌ها در Spark Streaming
• 42. Spark Structured Streaming
• 43. معماری Flink
• 44. مفاهیم Flink: DataStream، Operator
• 45. پردازش رویداد محور (Event-driven) در Flink
• 46. مدیریت وضعیت در Flink
• 47. پنجره‌گذاری (Windowing) در Flink
• 48. تحویل تضمین‌شده (Exactly-once processing)
• 49. تحلیل داده‌های جریانی
• 50. کاربردها در تحلیل داده‌های کلان
• 51. سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ
• 52. مانیتورینگ شبکه‌های اجتماعی
• 53. پردازش داده‌های اینترنت اشیاء (IoT)
• 54. امنیت داده‌های جریانی
• 55. روش‌های رمزنگاری داده‌های جریانی
• 56. پروتکل‌های امنیتی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 57. مدیریت خطا در سیستم‌های پردازش جریان داده
• 58. بازیابی از خطا
• 59. تحمل خطا (Fault Tolerance)
• 60. قابلیت اطمینان (Reliability)
• 61. مقیاس‌پذیری (Scalability)
• 62. بهینه‌سازی عملکرد در پردازش جریان داده
• 63. تنظیم پارامترها
• 64. تکنیک‌های کشینگ
• 65. توازن بار (Load Balancing)
• 66. برنامه‌ریزی وظایف در سیستم‌های توزیع‌شده
• 67. مدل‌های توزیع داده
• 68. هماهنگ‌سازی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 69. الگوریتم‌های اجماع (Consensus Algorithms)
• 70. مفاهیم پایه پایگاه داده‌های توزیع‌شده
• 71. معماری‌های پایگاه داده توزیع‌شده
• 72. مدل‌های سازگاری (Consistency Models)
• 73. سازگاری قوی (Strong Consistency)
• 74. سازگاری نهایی (Eventual Consistency)
• 75. تکنیک‌های تکثیر داده (Data Replication)
• 76. مدیریت تراکنش‌های توزیع‌شده
• 77. پروتکل دو مرحله‌ای (Two-Phase Commit)
• 78. مدیریت شکست در تراکنش‌های توزیع‌شده
• 79. سیستم‌های فایل توزیع‌شده
• 80. Apache Hadoop HDFS
• 81. معماری HDFS
• 82. مفاهیم HDFS: Block، NameNode، DataNode
• 83. کاربرد HDFS در پردازش داده‌های جریانی
• 84. پردازش موازی داده‌های حجیم
• 85. ابزارهای برنامه‌نویسی موازی
• 86. OpenMP
• 87. تکنیک‌های موازی‌سازی در سطح سخت‌افزار
• 88. پردازنده‌های چند هسته‌ای
• 89. پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 90. برنامه‌نویسی موازی با CUDA
• 91. کاربرد GPU در پردازش جریان داده
• 92. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بر روی داده‌های جریانی
• 93. الگوریتم‌های یادگیری ماشین بلادرنگ
• 94. مدل‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 95. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین جریانی
• 96. چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های پردازش جریان داده
• 97. ملاحظات عملی در استقرار
• 98. بهترین شیوه‌ها (Best Practices)