دوره Deploying Spark Applications همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Deploying Spark Applications

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Apache Spark

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم کلان داده و اسپارک
• 2. مبانی معماری اسپارک
• 3. نصب و پیکربندی محیط اسپارک
• 4. مقدمه‌ای بر Spark Core
• 5. Spark RDD ها: عملیات اولیه
• 6. Spark RDD ها: عملیات پیشرفته
• 7. Spark DataFrame ها: معرفی و ساختار
• 8. عملیات روی Spark DataFrame ها
• 9. Spark SQL: کوئری‌نویسی با SQL
• 10. Spark SQL: توابع و عبارات سفارشی
• 11. Spark Streaming: مفاهیم و معماری
• 12. ساخت برنامه‌های Spark Streaming
• 13. پردازش داده‌های زنده با Spark Streaming
• 14. Spark MLlib: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 15. الگوریتم‌های دسته‌بندی در MLlib
• 16. الگوریتم‌های رگرسیون در MLlib
• 17. خوشه‌بندی با MLlib
• 18. کاهش ابعاد با MLlib
• 19. پیش‌پردازش داده‌ها در MLlib
• 20. تنظیم پارامترها و ارزیابی مدل‌ها در MLlib
• 21. Spark GraphX: معرفی و مفاهیم
• 22. عملیات گراف در GraphX
• 23. الگوریتم‌های گراف در GraphX
• 24. ذخیره‌سازی و خواندن داده‌ها در اسپارک
• 25. فرمت‌های فایل پشتیبانی شده توسط اسپارک
• 26. بهینه‌سازی عملکرد اسپارک
• 27. تنظیمات و پارامترهای کلیدی اسپارک
• 28. مانیتورینگ و اشکال‌زدایی برنامه‌های اسپارک
• 29. مقدمه‌ای بر استقرار برنامه‌های اسپارک
• 30. استقرار اسپارک روی Cluster (Standalone)
• 31. استقرار اسپارک روی YARN
• 32. استقرار اسپارک روی Mesos
• 33. استقرار اسپارک روی Kubernetes
• 34. مفاهیم Orchestration و مدیریت کانتینر
• 35. استقرار اسپارک با Docker
• 36. استقرار اسپارک با Helm
• 37. استقرار برنامه‌های Spark Streaming
• 38. مدیریت منابع در اسپارک
• 39. بهینه‌سازی منابع برای برنامه‌های اسپارک
• 40. مدیریت و مانیتورینگ Cluster اسپارک
• 41. امنیت در اسپارک
• 42. احراز هویت و مجوزها در اسپارک
• 43. رمزگذاری داده‌ها در اسپارک
• 44. پیکربندی شبکه برای اسپارک
• 45. مدیریت لاگ‌ها در اسپارک
• 46. عیب‌یابی خطاهای رایج در استقرار
• 47. مقدمه‌ای بر CI/CD برای برنامه‌های اسپارک
• 48. ساخت خودکار (Build Automation)
• 49. تست خودکار (Automated Testing)
• 50. استقرار خودکار (Automated Deployment)
• 51. ابزارهای CI/CD برای اسپارک (مانند Jenkins)
• 52. استفاده از Git برای مدیریت کد
• 53. مدیریت وابستگی‌ها در پروژه‌های اسپارک
• 54. استقرار نسخه‌های مختلف برنامه
• 55. مدیریت Rolling Updates
• 56. استراتژی‌های Rollback
• 57. پایش و هشداردهی برنامه‌های مستقر شده
• 58. معماری میکروسرویس و اسپارک
• 59. استفاده از اسپارک در معماری میکروسرویس
• 60. ارتباط بین سرویس‌ها
• 61. مدیریت داده‌های توزیع شده
• 62. ذخیره‌سازی داده‌های حجیم (مانند HDFS)
• 63. پایگاه‌های داده NoSQL و اسپارک
• 64. استفاده از Kafka برای پردازش جریان داده
• 65. ادغام اسپارک با سیستم‌های پیام‌رسانی
• 66. ملاحظات امنیتی در استقرار برنامه‌های اسپارک
• 67. قوانین و مقررات مرتبط با داده‌ها در ایران
• 68. حفاظت از داده‌های حساس
• 69. الزامات بومی‌سازی در سیستم‌های نرم‌افزاری
• 70. اصول مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های بزرگ
• 71. مدیریت تیم در پروژه‌های اسپارک
• 72. مستندسازی فنی برنامه‌ها
• 73. اصول طراحی API برای برنامه‌های اسپارک
• 74. بررسی و بازبینی کد (Code Review)
• 75. اهمیت کیفیت کد در سیستم‌های تولیدی
• 76. مدیریت ریسک در پروژه‌های نرم‌افزاری
• 77. برنامه‌ریزی و زمان‌بندی پروژه‌ها
• 78. تحلیل نیازمندی‌ها و تعریف Scope
• 79. مدیریت تغییرات در طول پروژه
• 80. مقدمه‌ای بر حسابرسی فنی
• 81. برنامه‌ریزی برای مقیاس‌پذیری سیستم
• 82. اهمیت استفاده از ابزارهای متن‌باز سازگار
• 83. پیکربندی و مدیریت Cluster های اسپارک در محیط‌های مختلف
• 84. اصول توسعه پایدار در نرم‌افزار
• 85. ملاحظات اخلاقی در پردازش داده‌ها
• 86. مقدمه‌ای بر تحلیل کسب‌وکار با داده
• 87. استفاده از ابزارهای BI با اسپارک
• 88. گزارش‌دهی و داشبوردهای مدیریتی
• 89. تحلیل روندها و پیش‌بینی‌ها
• 90. آینده اسپارک و پردازش داده‌های کلان
• 91. روندهای نوین در پردازش داده‌های جریانی
• 92. نقش هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در اسپارک
• 93. پردازش داده‌های مکانی و زمانی با اسپارک
• 94. نوآوری در معماری‌های پردازش داده
• 95. کاربرد اسپارک در صنایع داخلی ایران
• 96. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی داخلی
• 97. پردازش داده‌های سلامت با رویکرد بومی
• 98. کاربرد اسپارک در حمل و نقل و لجستیک
• 99. تحلیل داده‌های انرژی و آب با اسپارک
• 100. مطالعات موردی موفق در صنایع ایران