دوره Cloud-based Spark Solutions همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Cloud-based Spark Solutions

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Apache Spark

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر رایانش ابری و مبانی آن
• 2. آشنایی با پلتفرم‌های رایانش ابری (AWS, Azure, GCP)
• 3. مفاهیم کلیدی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 4. معماری و اجزای کلیدی Apache Spark
• 5. نصب و پیکربندی Spark در محیط ابری
• 6. کار با RDD ها در Spark
• 7. عملیات تبدیل و اکشن بر روی RDD ها
• 8. مقدمه‌ای بر Spark SQL و DataFrames
• 9. کار با DataFrames و Spark SQL
• 10. ساختار داده‌ای DataFrame و مزایای آن
• 11. عملیات پیشرفته بر روی DataFrames
• 12. تحلیل داده با Spark SQL
• 13. Spark Streaming: پردازش داده‌های جریانی
• 14. مفاهیم و معماری Spark Streaming
• 15. پیاده‌سازی پردازش جریانی با Spark Streaming
• 16. کار با منابع داده جریانی (Kafka, Kinesis)
• 17. تکنیک‌های مدیریت وضعیت در Spark Streaming
• 18. Spark MLlib: یادگیری ماشین در Spark
• 19. مقدمه‌ای بر کتابخانه MLlib
• 20. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده در MLlib
• 21. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌نشده در MLlib
• 22. ارزیابی مدل‌ها در MLlib
• 23. مهندسی ویژگی در MLlib
• 24. Spark GraphX: پردازش گراف در Spark
• 25. مفاهیم و معماری GraphX
• 26. عملیات پایه بر روی گراف‌ها در GraphX
• 27. الگوریتم‌های گراف در GraphX
• 28. کاربرد GraphX در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 29. بهینه‌سازی عملکرد Spark
• 30. پیکربندی پارامترهای Spark
• 31. تکنیک‌های پارتیشن‌بندی داده
• 32. مدیریت حافظه در Spark
• 33. پایش و عیب‌یابی برنامه‌های Spark
• 34. امنیت در محیط‌های Spark ابری
• 35. مدیریت دسترسی و احراز هویت
• 36. رمزنگاری داده در حالت استراحت و انتقال
• 37. اصول امنیتی در رایانش ابری
• 38. ملاحظات امنیتی خاص Spark
• 39. مدیریت هزینه‌ها در رایانش ابری Spark
• 40. استراتژی‌های بهینه‌سازی هزینه
• 41. انتخاب مناسب‌ترین نمونه‌های ابری
• 42. مدیریت مصرف منابع
• 43. ملاحظات مربوط به ذخیره‌سازی ابری
• 44. اتوماسیون و ارکستراسیون در Spark
• 45. مقدمه‌ای بر ابزارهای ارکستراسیون (Kubernetes, Mesos)
• 46. استقرار Spark بر روی Kubernetes
• 47. مدیریت چرخه حیات برنامه‌های Spark
• 48. نظارت و مدیریت خودکار
• 49. ذخیره‌سازی داده در محیط ابری برای Spark
• 50. انواع سیستم‌های ذخیره‌سازی ابری (S3, ADLS, GCS)
• 51. کار با فایل‌های ستونی (Parquet, ORC)
• 52. انتخاب استراتژی ذخیره‌سازی مناسب
• 53. مدیریت داده‌های حجیم در فضای ابری
• 54. یکپارچه‌سازی Spark با سایر سرویس‌های ابری
• 55. اتصال Spark به پایگاه‌های داده ابری
• 56. استفاده از سرویس‌های پیام‌رسانی ابری
• 57. یکپارچه‌سازی با ابزارهای BI ابری
• 58. ایجاد API برای خدمات Spark
• 59. توسعه برنامه‌های کاربردی Spark در مقیاس بزرگ
• 60. معماری برنامه‌های کاربردی مقیاس‌پذیر
• 61. تکنیک‌های طراحی برای تحمل خطا
• 62. مدیریت حالت در برنامه‌های توزیع‌شده
• 63. تست و اعتبارسنجی برنامه‌های توزیع‌شده
• 64. مقدمه‌ای بر مفاهیم اخلاق حرفه‌ای در فناوری اطلاعات
• 65. مسئولیت‌پذیری در توسعه نرم‌افزار
• 66. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در سیستم‌های ابری
• 67. اهمیت امنیت سایبری و حفاظت از زیرساخت‌های ملی
• 68. ملاحظات مربوط به قوانین و مقررات داخلی در استفاده از فناوری
• 69. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های اقتصادی و مالی (مطابق مقررات)
• 70. تحلیل شاخص‌های اقتصادی با Spark
• 71. مدل‌سازی ریسک مالی با Spark (با رعایت قوانین)
• 72. پردازش تراکنش‌های مالی (تحت نظارت)
• 73. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های علوم پزشکی (با رعایت پروتکل‌ها)
• 74. تحلیل داده‌های بالینی با Spark
• 75. مدل‌سازی پیش‌بینی بیماری با Spark
• 76. پردازش داده‌های ژنومیک (تحت نظارت)
• 77. کاربرد Spark در پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 78. پیش‌پردازش متن با Spark
• 79. مدل‌سازی زبان و تحلیل احساسات
• 80. استخراج اطلاعات از متن
• 81. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های مکانی
• 82. پردازش داده‌های جغرافیایی با Spark
• 83. تحلیل الگوهای مکانی
• 84. مصورسازی داده‌های مکانی
• 85. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و کشف دانش
• 86. تکنیک‌های خوشه‌بندی داده‌ها
• 87. تکنیک‌های طبقه‌بندی داده‌ها
• 88. قوانین وابستگی و کشف الگوهای متوالی
• 89. ارزیابی و تفسیر نتایج داده‌کاوی
• 90. استقرار مدل‌های Spark در محیط عملیاتی
• 91. مراحل استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 92. پایش عملکرد مدل در تولید
• 93. بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
• 94. مدیریت تغییرات در مدل‌ها
• 95. آینده رایانش ابری و Spark
• 96. روندهای نوظهور در رایانش ابری
• 97. نوآوری‌های آینده در Apache Spark
• 98. تأثیر رایانش ابری و Spark بر صنایع مختلف
• 99. چالش‌ها و فرصت‌های آینده
• 100. مباحث پیشرفته در سیستم‌های توزیع‌شده