اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی عملکرد و شیوه‌های کاربردی در Apache Spark

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی عملکرد و شیوه‌های کاربردی در Apache Spark

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: پردازش داده‌های کلان و تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های کلان
• 2. آشنایی با اکوسیستم داده‌های کلان
• 3. مبانی Apache Spark
• 4. معماری Spark Core
• 5. مفاهیم RDD و عملیات آن
• 6. تبدیل‌ها و عملگرهای RDD
• 7. Spark SQL: معرفی و اصول
• 8. ساختار داده‌ای DataFrame
• 9. عملیات DataFrame
• 10. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای Spark SQL
• 11. مفاهیم UDF و کاربردهای آن
• 12. Spark Streaming: مقدمه
• 13. پردازش داده‌های جریانی آنی
• 14. مدیریت وضعیت در Spark Streaming
• 15. Spark MLlib: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 16. الگوریتم‌های یادگیری ماشین در Spark
• 17. کاربرد MLlib در تحلیل داده
• 18. Spark GraphX: پردازش گراف
• 19. عملیات گراف در GraphX
• 20. کاربرد GraphX در تحلیل شبکه‌ها
• 21. ذخیره‌سازی داده در Spark
• 22. فرمت‌های ذخیره‌سازی داده (Parquet, ORC)
• 23. کشف داده و بارگذاری آن
• 24. مراحل پردازش داده‌های کلان
• 25. مراحل پاکسازی داده‌ها
• 26. اعتبارسنجی داده‌ها
• 27. تبدیل و مهندسی ویژگی
• 28. انتخاب ویژگی‌های مرتبط
• 29. تکنیک‌های کاهش ابعاد
• 30. مدل‌سازی داده‌ها
• 31. انتخاب الگوریتم مناسب
• 32. آموزش مدل‌ها
• 33. ارزیابی عملکرد مدل‌ها
• 34. تنظیم ابرپارامترها
• 35. مدیریت مدل‌ها
• 36. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی عملکرد
• 37. اصول کلی بهینه‌سازی Spark
• 38. شناسایی گلوگاه‌های عملکرد
• 39. استفاده بهینه از حافظه
• 40. مدیریت پارتیشن‌بندی داده
• 41. تنظیمات موازی‌سازی
• 42. تکنیک‌های حافظه نهان (Caching)
• 43. تکنیک‌های Persist در RDD و DataFrame
• 44. نظارت بر اجرای وظایف Spark
• 45. درک لاگ‌های Spark
• 46. استفاده از Spark UI
• 47. تحلیل اجرای Stage و Task
• 48. بهینه‌سازی Serializer
• 49. تنظیمات Executor و Driver
• 50. مدیریت منابع در کلاستر
• 51. استفاده از YARN یا Mesos
• 52. بهینه‌سازی درایور
• 53. بهینه‌سازی Executor
• 54. مدیریت حافظه JVM
• 55. Garbage Collection Tuning
• 56. بهینه‌سازی I/O
• 57. استفاده از فشرده‌سازی داده
• 58. تکنیک‌های پیش‌خوان (Predicate Pushdown)
• 59. بهینه‌سازی Join Operations
• 60. انواع Join و استراتژی‌های بهینه‌سازی
• 61. Broadcast Join
• 62. Shuffle Join
• 63. Sort-Merge Join
• 64. بهینه‌سازی Aggregation Operations
• 65. استفاده از Salting
• 66. تکنیک‌های مرتبط با Shuffle
• 67. مدیریت Shuffle Files
• 68. تکنیک‌های کاهش Shuffle Data
• 69. استفاده از Bucketing
• 70. بهینه‌سازی خواندن و نوشتن داده
• 71. بهینه‌سازی خواندن از منابع خارجی
• 72. بهینه‌سازی نوشتن در منابع خارجی
• 73. استفاده از Incremental Loading
• 74. تکنیک‌های Data Skew Handling
• 75. شناسایی و رفع Data Skew
• 76. راهکارهای متعادل‌سازی پارتیشن‌ها
• 77. بهینه‌سازی برای سناریوهای خاص
• 78. پردازش داده‌های دسته‌ای (Batch)
• 79. پردازش داده‌های جریانی (Streaming)
• 80. کاربرد در تحلیل‌های بلادرنگ
• 81. کاربرد در پردازش‌های دسته‌ای بزرگ
• 82. بهینه‌سازی برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 83. بهینه‌سازی اجرای Pipeline ML
• 84. استفاده از Estimator و Transformer
• 85. بهینه‌سازی برای پردازش گراف
• 86. کاربرد GraphX در شبکه‌های اجتماعی
• 87. بهینه‌سازی در پردازش‌های گراف پیچیده
• 88. شیوه‌های کاربردی در پیاده‌سازی
• 89. طراحی معماری داده‌های کلان
• 90. انتخاب ابزار مناسب
• 91. مدیریت کیفیت داده
• 92. امنیت داده‌ها در Spark
• 93. اصول حاکمیت داده
• 94. مستندسازی فرآیندهای داده
• 95. استقرار و نگهداری سیستم‌های Spark
• 96. نظارت و پایش مستمر
• 97. به‌روزرسانی و ارتقاء سیستم‌ها
• 98. آینده پردازش داده‌های کلان
• 99. روندهای نوین در Spark
• 100. تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی