دوره mastering Big Data: از Hadoop تا Solr برای تحلیل و جستجوی قدرتمند همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب mastering Big Data: از Hadoop تا Solr برای تحلیل و جستجوی قدرتمند

موضوع کلی: پردازش و تحلیل داده‌های حجیم

موضوع میانی: مهندسی و پیاده‌سازی سیستم‌های داده کلان

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مبانی داده‌های کلان: مفاهیم و چالش‌ها
• 2. معرفی اکوسیستم داده‌های کلان
• 3. معماری داده‌های کلان: ذخیره‌سازی، پردازش و تحلیل
• 4. آشنایی با Hadoop: تاریخچه، اجزا و کاربردها
• 5. نصب و راه‌اندازی Hadoop: Single Node و Cluster Mode
• 6. Hadoop Distributed File System (HDFS): ذخیره‌سازی داده‌ها
• 7. MapReduce: مفاهیم، برنامه‌نویسی و اجرا
• 8. آشنایی با YARN: مدیریت منابع در Hadoop
• 9. عملیات داده در Hadoop: خواندن، نوشتن و پردازش
• 10. معرفی Apache Hive: انبار داده‌ها و SQL در Hadoop
• 11. کار با Hive: ایجاد جدول، کوئری و بهینه‌سازی
• 12. معرفی Apache Pig: زبان پردازش داده‌ها
• 13. کار با Pig: نوشتن اسکریپت، تبدیل داده‌ها و عملیات
• 14. آشنایی با Apache Spark: پردازش داده‌های سریع
• 15. Spark Core: RDDها، عملیات و برنامه‌نویسی
• 16. Spark SQL: کار با داده‌های ساختاریافته
• 17. Spark Streaming: پردازش داده‌های جریانی
• 18. معرفی Apache Impala: کوئری سریع در Hadoop
• 19. مقایسه Spark، Hive و Impala: انتخاب ابزار مناسب
• 20. داده‌کاوی و یادگیری ماشین با Hadoop
• 21. مقدمه‌ای بر Apache Mahout
• 22. پیاده‌سازی الگوریتم‌های Mahout در Hadoop
• 23. مدل‌سازی آماری و تحلیل داده‌ها با Hadoop
• 24. معرفی Apache Solr: جستجوی مقیاس‌پذیر
• 25. نصب و راه‌اندازی Solr
• 26. Solr: ایندکس‌گذاری و جستجو
• 27. Solr: Schema و فیلدها
• 28. Solr: Querying و Faceting
• 29. Solr: Relevancy و Boosting
• 30. Solr: مدیریت و بهینه‌سازی Performance
• 31. یکپارچه‌سازی Hadoop و Solr: معماری و مزایا
• 32. وارد کردن داده‌ها از Hadoop به Solr
• 33. استفاده از Solr برای جستجوی داده‌های Hadoop
• 34. مدیریت و مانیتورینگ سیستم‌های داده‌های کلان
• 35. معرفی Apache Ambari: مدیریت Hadoop
• 36. مبانی مدیریت خوشه Hadoop
• 37. مفاهیم Monitoring و Logging در Hadoop
• 38. عیب‌یابی و رفع اشکال در Hadoop
• 39. امنیت در Hadoop: احراز هویت و مجوزها
• 40. معرفی Apache Ranger: مدیریت امنیت داده‌ها
• 41. بهینه‌سازی عملکرد Hadoop: تنظیمات و پارامترها
• 42. بهینه‌سازی عملکرد HDFS و MapReduce
• 43. بهینه‌سازی عملکرد Spark
• 44. بهینه‌سازی عملکرد Solr
• 45. طراحی Schema برای داده‌های بزرگ
• 46. معرفی ابزارهای ETL برای داده‌های کلان
• 47. Apache Flume: جمع‌آوری داده‌ها
• 48. Apache Kafka: پردازش و جریان داده‌ها
• 49. Apache Sqoop: انتقال داده‌ها از پایگاه‌داده به Hadoop
• 50. معرفی Apache Storm: پردازش داده‌های جریانی
• 51. معماری Lambda: طراحی و پیاده‌سازی
• 52. معماری Kappa: جایگزینی برای Lambda
• 53. ذخیره‌سازی داده‌ها در داده‌های کلان: انتخاب تکنولوژی
• 54. دیتابیس‌های NoSQL: معرفی و کاربردها
• 55. Apache HBase: دیتابیس NoSQL توزیع‌شده
• 56. Apache Cassandra: دیتابیس NoSQL مقیاس‌پذیر
• 57. انتخاب دیتابیس مناسب برای داده‌های کلان
• 58. مروری بر انواع داده‌ها در داده‌های کلان
• 59. کار با داده‌های متنی در Hadoop و Solr
• 60. تحلیل داده‌های گراف با Hadoop و Spark
• 61. تجسم داده‌های کلان: ابزارها و تکنیک‌ها
• 62. معرفی Apache Zeppelin: Notebook برای داده‌ها
• 63. بسترسازی داده: Clean، Transform و Load
• 64. مبانی داده‌کاوی: الگوریتم‌ها و تکنیک‌ها
• 65. یادگیری ماشین: مفاهیم و کاربردها
• 66. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در Spark
• 67. تجزیه و تحلیل احساسات با استفاده از Hadoop و Solr
• 68. پردازش زبان طبیعی (NLP) با Hadoop و Solr
• 69. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در داده‌های کلان
• 70. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 71. مدیریت نسخه و استقرار در داده‌های کلان
• 72. پیاده‌سازی CI/CD برای داده‌های کلان
• 73. معرفی Docker و Kubernetes برای داده‌های کلان
• 74. مدیریت منابع در محیط‌های ابری
• 75. داده‌های کلان در محیط‌های ابری: AWS، Azure، GCP
• 76. مقایسه سرویس‌های داده‌های کلان ابری
• 77. پیاده‌سازی راه‌حل‌های داده‌های کلان با استفاده از AWS
• 78. پیاده‌سازی راه‌حل‌های داده‌های کلان با استفاده از Azure
• 79. پیاده‌سازی راه‌حل‌های داده‌های کلان با استفاده از GCP
• 80. امنیت داده‌ها در محیط‌های ابری
• 81. تطبیق با قوانین حفاظت از داده‌ها
• 82. معماری‌های پیشرفته در داده‌های کلان
• 83. معماری Data Lake
• 84. معماری Data Warehouse
• 85. معماری داده‌محور
• 86. محدودیت‌ها و چالش‌های داده‌های کلان
• 87. اخلاقیات و مسئولیت در داده‌های کلان
• 88. آینده داده‌های کلان: ترندها و فناوری‌ها
• 89. ابزارها و تکنیک‌های پیشرفته در Solr
• 90. پیاده‌سازی جستجوی فازی و پیشنهادات در Solr
• 91. بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری Solr در محیط‌های توزیع‌شده
• 92. معرفی و کاربرد Graph Database
• 93. ارتباط با هوش مصنوعی و داده‌های کلان
• 94. نقشه‌برداری از داده‌های کلان با داده‌های باز
• 95. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های وب‌سایت با Hadoop و Solr
• 96. مطالعه موردی: تحلیل شبکه‌های اجتماعی با Hadoop و Solr
• 97. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک سیستم توصیه گر با Hadoop و Solr
• 98. فراگیری مهارت‌های لازم برای متخصصان داده‌های کلان
• 99. آماده‌سازی برای مصاحبه شغلی داده‌های کلان
• 100. منابع یادگیری و مستندات داده‌های کلان