دوره بهینه‌سازی عملکرد در Apache Spark همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی عملکرد در Apache Spark

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Apache Spark

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با Apache Spark و معماری آن
• 2. مفاهیم کلیدی Spark: RDD، DataFrame، Dataset
• 3. نصب و پیکربندی Spark
• 4. کار با RDD ها: عملیات موازی و توزیع شده
• 5. تحلیل داده با DataFrame ها
• 6. عملیات پیشرفته با Dataset ها
• 7. Spark SQL و کوئری نویسی
• 8. بهینه‌سازی عملیات DataFrame و Dataset
• 9. کشف داده و پیش‌پردازش با Spark
• 10. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 11. مهندسی ویژگی برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 12. کار با داده‌های نامتوازن
• 13. مروری بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین در Spark MLlib
• 14. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی
• 15. تنظیم پارامتر مدل‌های طبقه‌بندی
• 16. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 17. آموزش مدل‌های رگرسیون
• 18. تنظیم پارامتر مدل‌های رگرسیون
• 19. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 20. مدل‌های خوشه‌بندی در Spark MLlib
• 21. تنظیم پارامتر مدل‌های خوشه‌بندی
• 22. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
• 23. سیستم‌های توصیه‌گر با Spark MLlib
• 24. تکنیک‌های کاهش ابعاد
• 25. تحلیل سری‌های زمانی با Spark
• 26. Spark Streaming و پردازش داده‌های زنده
• 27. مفاهیم پردازش جریانی
• 28. ساخت برنامه‌های Spark Streaming
• 29. بهینه‌سازی برنامه‌های Spark Streaming
• 30. کار با Kafka و Spark Streaming
• 31. کار با Flume و Spark Streaming
• 32. کار با Kinesis و Spark Streaming
• 33. پردازش گراف با GraphX
• 34. ساخت و تحلیل گراف‌ها
• 35. الگوریتم‌های گراف در GraphX
• 36. کار با داده‌های حجیم و توزیع شده
• 37. اصول برنامه‌نویسی توزیع شده
• 38. مدیریت حافظه در Spark
• 39. تنظیم پارامترهای Spark برای عملکرد بهتر
• 40. استفاده از YARN برای مدیریت منابع Spark
• 41. استفاده از Mesos برای مدیریت منابع Spark
• 42. استفاده از Kubernetes برای مدیریت منابع Spark
• 43. عیب‌یابی و رفع اشکال در برنامه‌های Spark
• 44. مانیتورینگ و لاگینگ در Spark
• 45. بهینه‌سازی اجرای کوئری‌ها
• 46. ساخت pipeline های ETL با Spark
• 47. کار با پایگاه‌های داده NoSQL با Spark
• 48. اتصال Spark به HDFS
• 49. اتصال Spark به S3
• 50. اتصال Spark به پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 51. کار با داده‌های JSON و Parquet
• 52. فشرده‌سازی داده‌ها در Spark
• 53. کش کردن داده‌ها در Spark
• 54. موازی‌سازی و توزیع‌سازی اجرای کد
• 55. استفاده از UDF ها در Spark
• 56. بهینه‌سازی UDF ها
• 57. کار با داده‌های جغرافیایی مکانی (Spatial Data)
• 58. تحلیل داده‌های مکانی با Spark
• 59. اصول کار با داده‌های متنی (Text Data)
• 60. پردازش زبان طبیعی با Spark
• 61. استفاده از کتابخانه‌های NLP در Spark
• 62. مدیریت جریان داده‌ها در Spark
• 63. کار با داده‌های رویداد محور (Event-Driven Data)
• 64. معماری‌های پردازش داده‌های زنده
• 65. پیاده‌سازی داشبوردهای زنده با Spark
• 66. امنیت در Spark
• 67. مدیریت دسترسی در Spark
• 68. پروتکل‌های ارتباطی در Spark
• 69. اصول طراحی سیستم‌های توزیع شده مقیاس‌پذیر
• 70. ارتباط Spark با سایر ابزارهای اکوسیستم Big Data
• 71. مروری بر Hadoop MapReduce و مقایسه با Spark
• 72. تکنیک‌های انبار داده (Data Warehousing) با Spark
• 73. کار با داده‌های نیمه‌ساختار یافته
• 74. بهینه‌سازی خواندن و نوشتن داده‌ها
• 75. استفاده از Spark برای تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 76. تحلیل احساسات با Spark
• 77. استفاده از Spark در حوزه سلامت
• 78. کاربرد Spark در حوزه مالی
• 79. استفاده از Spark برای پیش‌بینی روند بازار
• 80. بهینه‌سازی استفاده از منابع CPU و حافظه
• 81. تکنیک‌های موازی‌سازی در سطح کد
• 82. مدیریت وابستگی‌ها در پروژه‌های Spark
• 83. نوشتن تست‌های واحد برای برنامه‌های Spark
• 84. نوشتن تست‌های یکپارچه‌سازی برای برنامه‌های Spark
• 85. پایش عملکرد برنامه‌های Spark در محیط عملیاتی
• 86. استراتژی‌های بازیابی از خطا در Spark
• 87. مفاهیم ACID در پردازش توزیع شده
• 88. کاربرد Spark در اینترنت اشیاء (IoT)
• 89. تحلیل داده‌های حسگرها با Spark
• 90. بهینه‌سازی انتقال داده‌ها در شبکه‌های توزیع شده
• 91. اصول طراحی API برای سرویس‌های داده‌ای با Spark
• 92. معرفی Spark 3.x و ویژگی‌های جدید آن
• 93. کار با Delta Lake برای پردازش داده‌های قابل اطمینان
• 94. مدیریت داده‌های حجیم با ACID transactions
• 95. بهینه‌سازی عملکرد Delta Lake
• 96. پیاده‌سازی Data Lakehouse با Spark و Delta Lake
• 97. اصول اخلاقی در تحلیل داده‌های حجیم
• 98. رعایت حریم خصوصی در تحلیل داده‌ها
• 99. ملاحظات قانونی در پردازش داده‌ها در ایران
• 100. چارچوب‌های قانونی پردازش داده در سامانه‌های آموزشی