دوره Understanding Spark's Internals همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Understanding Spark's Internals

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Apache Spark

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با معماری Apache Spark
• 2. تاریخچه و سیر تکاملی Spark
• 3. مفاهیم کلیدی Spark: RDD، DataFrame، DataSet
• 4. نصب و پیکربندی Spark
• 5. محیط‌های اجرایی Spark: Local، Standalone، YARN، Mesos
• 6. نوشتن اولین برنامه Spark
• 7. کار با RDDها: ایجاد، عملیات تحول و عملیات واکنشی
• 8. عملیات پایه‌ای RDD: map، filter، reduce
• 9. عملیات پیشرفته RDD: join، groupByKey، sortByKey
• 10. کار با DataFrameها: ایجاد، نمایش و انواع داده
• 11. عملیات پایه‌ای DataFrame: select، filter، groupBy
• 12. عملیات پیشرفته DataFrame: join، union، window functions
• 13. کار با DataSetها: مزایا و تفاوت با DataFrame
• 14. Serialization در Spark: Java، Kryo
• 15. تنظیمات و بهینه‌سازی Spark
• 16. مدیریت حافظه در Spark
• 17. نکات مربوط به Garbage Collection
• 18. ساختار و عملکرد Spark Driver
• 19. اجزای Spark Executor: Task، Core، Memory
• 20. نحوه اجرای Job و Stage در Spark
• 21. مفهوم DAG (Directed Acyclic Graph)
• 22. بهینه‌سازی DAG و اجرای موازی
• 23. Spark SQL: کوئری زدن بر روی داده‌ها
• 24. ساختار Spark SQL Optimizer
• 25. روش‌های بهینه‌سازی کوئری در Spark SQL
• 26. Spark Streaming: پردازش داده‌های جریانی
• 27. مفاهیم کلیدی Spark Streaming: DStreams
• 28. عملیات پایه‌ای DStreams: map، filter، reduceByKeyAndWindow
• 29. عملیات پیشرفته DStreams: join، union، transform
• 30. Spark Structured Streaming: نسل جدید پردازش جریانی
• 31. مفاهیم کلیدی Structured Streaming: DataFrame-based
• 32. پردازش داده‌های جریانی با Structured Streaming
• 33. کار با منابع داده متنوع در Structured Streaming
• 34. مدیریت حالت (State Management) در Structured Streaming
• 35. Spark MLlib: یادگیری ماشین در Spark
• 36. انواع الگوریتم‌های MLlib: طبقه‌بندی، رگرسیون، خوشه‌بندی
• 37. پیش‌پردازش داده‌ها در MLlib
• 38. ارزیابی مدل‌ها در MLlib
• 39. کار با GraphX: پردازش گراف در Spark
• 40. مفاهیم پایه‌ای GraphX: Vertex، Edge، Graph
• 41. عملیات پایه‌ای GraphX: mapVertices، mapEdges
• 42. الگوریتم‌های رایج GraphX: PageRank، Connected Components
• 43. Spark Ecosystem: Spark Shell، PySpark، SparkR
• 44. کار با PySpark: نوشتن برنامه‌های Python برای Spark
• 45. کار با SparkR: نوشتن برنامه‌های R برای Spark
• 46. تنظیمات پیشرفته Spark: پارامترهای پیکربندی
• 47. مانیتورینگ و دیباگینگ برنامه‌های Spark
• 48. Spark UI: ابزار مانیتورینگ و تحلیل
• 49. شناسایی و رفع Bottleneckها در Spark
• 50. بهینه‌سازی استفاده از حافظه در Spark
• 51. استفاده از Checkpointing برای تحمل خطا
• 52. مدیریت منابع در محیط‌های کلاستر
• 53. Spark و Big Data: چالش‌ها و راهکارها
• 54. مقایسه Spark با Hadoop MapReduce
• 55. Spark و Data Lake
• 56. Spark و Data Warehouse
• 57. Spark و NoSQL Databases
• 58. Spark و Cloud Platforms (AWS, Azure, GCP)
• 59. امنیت در Spark
• 60. ملاحظات امنیتی در پردازش داده‌های حساس
• 61. پیاده‌سازی احراز هویت و مجوز در Spark
• 62. Spark و حریم خصوصی داده‌ها
• 63. ملاحظات مربوط به داده‌های شخصی
• 64. Spark و پردازش داده‌های حجیم در ایران
• 65. مقررات ناظر بر پردازش داده‌ها در ایران
• 66. نکات فنی و عملیاتی برای استفاده از Spark در پروژه‌های داخلی
• 67. انطباق با قوانین و مقررات جمهوری اسلامی ایران در پردازش داده
• 68. پردازش داده‌های مالی مطابق با قوانین بانک مرکزی
• 69. پردازش داده‌های سلامت مطابق با پروتکل‌های وزارت بهداشت
• 70. مدیریت و ذخیره‌سازی داده‌ها مطابق با الزامات قانونی
• 71. کاربرد Spark در هوشمندسازی و دولت الکترونیک
• 72. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های صنعتی
• 73. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های کشاورزی
• 74. کاربرد Spark در تحلیل داده‌های حمل و نقل
• 75. کاربرد Spark در حوزه انرژی
• 76. کاربرد Spark در حوزه سلامت و درمان
• 77. کاربرد Spark در حوزه آموزش
• 78. کاربرد Spark در حوزه فرهنگی و گردشگری
• 79. کاربرد Spark در حوزه بانکی و مالی
• 80. کاربرد Spark در حوزه گمرک و تجارت
• 81. کاربرد Spark در حوزه مدیریت شهری
• 82. کاربرد Spark در حوزه پژوهش و توسعه
• 83. کاربرد Spark در حوزه سازمان‌های دولتی
• 84. کاربرد Spark در حوزه شرکت‌های خصوصی
• 85. کاربرد Spark در حوزه استارتاپ‌ها
• 86. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های Spark
• 87. استانداردهای کدنویسی در Spark
• 88. مدیریت کد و همکاری تیمی در پروژه‌های Spark
• 89. تست و اعتبارسنجی برنامه‌های Spark
• 90. مستندسازی پروژه‌های Spark
• 91. آینده Spark و روندهای نوظهور
• 92. Spark و پردازش داده‌های Real-time پیشرفته
• 93. Spark و هوش مصنوعی مولد
• 94. Spark و یادگیری عمیق
• 95. Spark و محاسبات کوانتومی (در آینده)
• 96. آخرین به‌روزرسانی‌ها و ویژگی‌های Spark
• 97. مطالعات موردی موفق از پیاده‌سازی Spark در ایران
• 98. چالش‌های پیاده‌سازی Spark در مقیاس بزرگ
• 99. راهکارهای عملی برای غلبه بر چالش‌ها
• 100. مفاهیم پیشرفته در بهینه‌سازی Spark