دوره Graph Analytics with Apache Spark همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Graph Analytics with Apache Spark

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Apache Spark

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل گراف با استفاده از اسپارک
• 2. مفاهیم پایهٔ گراف و انواع آن
• 3. نمایش گراف در حافظه: ماتریس مجاورت و لیست مجاورت
• 4. کاربرد تحلیل گراف در دنیای واقعی
• 5. معرفی Apache Spark و معماری آن
• 6. نصب و پیکربندی Apache Spark
• 7. آشنایی با Spark Core و RDDها
• 8. عملیات پایه روی RDDها: Map, Filter, Reduce
• 9. مقدمه‌ای بر Spark SQL و DataFrames
• 10. کار با DataFrames در تحلیل داده
• 11. Spark Streaming برای داده‌های جریانی
• 12. مقدمه‌ای بر GraphX در Spark
• 13. مفاهیم کلیدی GraphX: Vertex, Edge, Property
• 14. ساخت گراف در GraphX از RDDها
• 15. عملیات روی گراف در GraphX: MapVertices, MapEdges
• 16. تبدیل بین فرمت‌های مختلف داده برای گراف
• 17. ذخیره‌سازی و بارگذاری گراف در Spark
• 18. الگوریتم‌های پیمایش گراف: BFS و DFS در GraphX
• 19. الگوریتم PageRank برای رتبه‌بندی صفحات وب
• 20. الگوریتم Connected Components برای یافتن مولفه‌های همبند
• 21. الگوریتم Triangle Counting برای شمارش مثلث‌ها
• 22. الگوریتم Label Propagation برای خوشه‌بندی
• 23. پیاده‌سازی الگوریتم‌های گراف سفارشی در GraphX
• 24. استفاده از GraphFrames برای تحلیل گراف
• 25. مقایسه GraphX و GraphFrames
• 26. بهینه‌سازی عملکرد تحلیل گراف در Spark
• 27. مدیریت حافظه و کش در Spark برای گراف‌ها
• 28. مقیاس‌پذیری تحلیل گراف با Spark
• 29. امنیت داده‌ها در تحلیل گراف با Spark
• 30. کاربرد تحلیل گراف در شبکه‌های اجتماعی
• 31. تحلیل روابط کاربران در شبکه‌های اجتماعی
• 32. شناسایی اینفلوئنسرها در شبکه‌های اجتماعی
• 33. تشخیص جوامع و گروه‌ها در شبکه‌های اجتماعی
• 34. پیش‌بینی روابط جدید در شبکه‌های اجتماعی
• 35. کاربرد تحلیل گراف در سیستم‌های توصیه‌گر
• 36. توصیه محصولات بر اساس تاریخچه خرید
• 37. توصیه فیلم و موسیقی بر اساس علایق
• 38. توصیه دوستان و همکاران
• 39. کاربرد تحلیل گراف در کشف تقلب
• 40. تشخیص تراکنش‌های مالی مشکوک
• 41. شناسایی حساب‌های کاربری جعلی
• 42. تحلیل الگوهای رفتاری برای کشف تقلب
• 43. کاربرد تحلیل گراف در شبکه‌های حمل و نقل
• 44. بهینه‌سازی مسیرهای حمل و نقل
• 45. تحلیل ترافیک و پیش‌بینی ازدحام
• 46. مدیریت لجستیک و زنجیره تأمین
• 47. کاربرد تحلیل گراف در شبکه‌های زیستی
• 48. تحلیل شبکه‌های پروتئین-پروتئین
• 49. شناسایی مسیرهای متابولیکی
• 50. مطالعهٔ بیماری‌های ژنتیکی
• 51. کاربرد تحلیل گراف در تحلیل وب
• 52. تحلیل ساختار لینک‌های وب
• 53. شناسایی صفحات مهم و پربازدید
• 54. مطالعهٔ رفتار کاربران در وب
• 55. کاربرد تحلیل گراف در حوزهٔ مالی
• 56. تحلیل بازارهای مالی و سهام
• 57. شناسایی الگوهای سرمایه‌گذاری
• 58. مدیریت ریسک در بازارهای مالی
• 59. کاربرد تحلیل گراف در حوزهٔ انرژی
• 60. تحلیل شبکه‌های توزیع برق
• 61. بهینه‌سازی مصرف انرژی
• 62. پیش‌بینی تقاضا و عرضهٔ انرژی
• 63. کاربرد تحلیل گراف در حوزهٔ سلامت
• 64. تحلیل شبکه‌های ارتباطی پزشکان
• 65. مطالعهٔ انتشار بیماری‌ها
• 66. توسعهٔ مدل‌های درمانی
• 67. مقدمه‌ای بر Graph Neural Networks (GNNs)
• 68. معماری GNNها و انواع لایه‌ها
• 69. آموزش GNNها برای وظایف گراف
• 70. کاربرد GNNها در پیش‌بینی ویژگی گره‌ها
• 71. کاربرد GNNها در پیش‌بینی یال‌ها
• 72. کاربرد GNNها در طبقه‌بندی گراف
• 73. مقایسه GNNها با روش‌های سنتی تحلیل گراف
• 74. ابزارها و کتابخانه‌های مرتبط با GNNها
• 75. چالش‌ها و آیندهٔ تحلیل گراف با Spark
• 76. نکات پیشرفته در GraphX و GraphFrames
• 77. نکات پیشرفته در Spark SQL برای گراف‌ها
• 78. پردازش گراف‌های بسیار بزرگ
• 79. تحلیل گراف‌های پویا و تغییرپذیر
• 80. ملاحظات اخلاقی در تحلیل گراف
• 81. حریم خصوصی در تحلیل داده‌های گراف
• 82. مقابله با سوگیری در الگوریتم‌های گراف
• 83. اهمیت داده‌های پاک و معتبر در تحلیل گراف
• 84. روش‌های ارزیابی مدل‌های تحلیل گراف
• 85. کاربرد Spark در یادگیری ماشین روی گراف
• 86. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین روی گراف
• 87. استفاده از Spark MLlib برای تحلیل گراف
• 88. تکنیک‌های نمونه‌برداری در گراف‌های بزرگ
• 89. تحلیل گراف‌های پراکنده و متراکم
• 90. مفاهیم مرتبط با شبکه‌های پیچیده
• 91. قوانین توان در شبکه‌های پیچیده
• 92. دیدگاه‌های آماری در تحلیل گراف
• 93. مدل‌سازی آماری شبکه‌ها
• 94. فصل پایانی: جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده