دوره دیتا استریمینگ و پردازش داده‌های آنی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره دیتا استریمینگ و پردازش داده‌های آنی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم دیتا استریمینگ
• 2. مبانی پردازش آنی داده‌ها
• 3. معماری سیستم‌های پردازش آنی
• 4. انواع تکنولوژی‌های دیتا استریمینگ
• 5. پلتفرم‌های پردازش جریان داده (مانند Apache Kafka)
• 6. مفاهیم کلیدی Apache Kafka: موضوعات، ناشران، مشترکین
• 7. نصب و پیکربندی Apache Kafka
• 8. پیام‌رسانی در Kafka: انواع و کاربردها
• 9. پردازش پیام‌ها در Kafka
• 10. امنیت در Apache Kafka
• 11. مانیتورینگ و مدیریت Kafka
• 12. مقدمه‌ای بر Apache Flink
• 13. مفاهیم کلیدی Apache Flink: جریان‌ها، تبدیلات
• 14. برنامه‌نویسی با Apache Flink
• 15. توابع پنجره‌بندی در Flink
• 16. مدیریت وضعیت در Flink
• 17. تحویل تضمین‌شده در Flink
• 18. یکپارچه‌سازی Flink با Kafka
• 19. کاربرد Flink در پردازش لاگ‌های سیستم
• 20. کاربرد Flink در تحلیل داده‌های سنسور
• 21. کاربرد Flink در مانیتورینگ شبکه
• 22. کاربرد Flink در تشخیص ناهنجاری
• 23. کاربرد Flink در پردازش داده‌های مالی
• 24. مقدمه‌ای بر Apache Spark Streaming
• 25. مفاهیم کلیدی Spark Streaming: RDDها، DStreams
• 26. برنامه‌نویسی با Spark Streaming
• 27. یکپارچه‌سازی Spark Streaming با Kafka
• 28. کاربرد Spark Streaming در پردازش داده‌های کلیک
• 29. کاربرد Spark Streaming در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 30. کاربرد Spark Streaming در سیستم‌های توصیه‌گر
• 31. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های آنی در پایگاه داده
• 32. تکنیک‌های ایندکس‌گذاری برای داده‌های آنی
• 33. پردازش داده‌های آنی با استفاده از SQL
• 34. پایگاه‌های داده NoSQL برای پردازش آنی
• 35. پایگاه‌های داده سری زمانی
• 36. کاربرد پایگاه‌های داده سری زمانی در IoT
• 37. مقدمه‌ای بر معماری‌های میکروسرویس
• 38. ارتباط بین میکروسرویس‌ها در پردازش آنی
• 39. الگوهای طراحی برای سیستم‌های آنی
• 40. طراحی APIهای مناسب برای پردازش آنی
• 41. مدیریت خطا و تحمل‌پذیری در سیستم‌های آنی
• 42. راه‌اندازی و استقرار سیستم‌های پردازش آنی
• 43. استفاده از Docker و Kubernetes برای استقرار
• 44. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ (مانند Prometheus)
• 45. لاگ‌گیری متمرکز (مانند ELK Stack)
• 46. تست سیستم‌های پردازش آنی
• 47. تست واحد و تست یکپارچه‌سازی
• 48. تست عملکرد و تست بار
• 49. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های پردازش آنی
• 50. رمزنگاری داده‌ها در حال انتقال و ذخیره‌سازی
• 51. احراز هویت و مجوزدهی در سیستم‌های آنی
• 52. مدیریت دسترسی در سیستم‌های پردازش آنی
• 53. بررسی و تحلیل داده‌های آنی برای تصمیم‌گیری
• 54. استفاده از داشبوردهای آنی
• 55. تجسم داده‌های آنی
• 56. آموزش ماشین در پردازش آنی
• 57. مدل‌های یادگیری آنلاین
• 58. استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین در Flink
• 59. استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین در Spark
• 60. پیش‌بینی در زمان واقعی
• 61. تشخیص تقلب در زمان واقعی
• 62. مدیریت موجودی در زمان واقعی
• 63. بهینه‌سازی فرآیندها در زمان واقعی
• 64. سیستم‌های هشداردهنده آنی
• 65. مقیاس‌پذیری سیستم‌های پردازش آنی
• 66. مدیریت هزینه‌ها در سیستم‌های پردازش آنی
• 67. انتخاب ابزار و تکنولوژی مناسب
• 68. بهترین شیوه‌ها در طراحی سیستم‌های آنی
• 69. چالش‌های پردازش داده‌های حجیم آنی
• 70. آینده پردازش داده‌های آنی
• 71. مباحث پیشرفته در Flink
• 72. مباحث پیشرفته در Spark Streaming
• 73. پردازش گراف در زمان واقعی
• 74. پردازش رویدادهای پیچیده (CEP)
• 75. معماری‌های Event-Driven
• 76. مدل‌سازی داده‌های آنی
• 77. استفاده از معماری‌های Data Mesh
• 78. پردازش داده‌های آنی در صنعت بیمه
• 79. پردازش داده‌های آنی در صنعت حمل و نقل
• 80. پردازش داده‌های آنی در صنعت خرده‌فروشی
• 81. پردازش داده‌های آنی در صنعت انرژی
• 82. پردازش داده‌های آنی در حوزه سلامت
• 83. اصول حکمرانی داده در سیستم‌های آنی
• 84. مدیریت چرخه عمر داده‌های آنی
• 85. روش‌های نرمال‌سازی داده‌های آنی
• 86. پاکسازی داده‌های آنی
• 87. استفاده از تکنیک‌های داده‌کاوی در جریان داده
• 88. تحلیل احساسات در زمان واقعی
• 89. توصیه‌گرهای آنی برای کاربران
• 90. سیستم‌های تشخیص نفوذ در زمان واقعی
• 91. مدیریت ریسک در زمان واقعی
• 92. بهینه‌سازی تبلیغات آنلاین در زمان واقعی
• 93. تحلیل داده‌های بازی در زمان واقعی
• 94. کاربرد پردازش آنی در رباتیک
• 95. پردازش داده‌های صوتی در زمان واقعی
• 96. پردازش داده‌های تصویری در زمان واقعی