دوره جاوا برای توسعه‌دهندگان Beam همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جاوا برای توسعه‌دهندگان Beam

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: جاوا (Java)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر Apache Beam و مفاهیم پردازش داده‌های جریانی
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Apache Beam
• 3. معرفی جاوا و ابزارهای مرتبط برای توسعه Beam
• 4. اولین برنامه Beam: پردازش خطوط فایل متنی
• 5. مفاهیم اولیه Beam: PCollection، PTransform، Pipeline
• 6. ساختار Pipeline در Apache Beam
• 7. کار با PCollection: تبدیل‌ها و عملیات پایه
• 8. فیلتر کردن داده‌ها در PCollection
• 9. نگاشت (Map) داده‌ها در PCollection
• 10. جمع‌آوری (Group By Key) و تجمیع داده‌ها
• 11. استفاده از Transformهای ترکیبی (Composite Transforms)
• 12. مدیریت وضعیت (State) در پردازش جریانی
• 13. مدیریت تایم‌اوت (Timeouts) و پنجره‌ها (Windows)
• 14. انواع پنجره‌ها: پنجره‌های ثابت (Fixed Windows)
• 15. انواع پنجره‌ها: پنجره‌های لغزان (Sliding Windows)
• 16. انواع پنجره‌ها: پنجره‌های جلسه (Session Windows)
• 17. مدیریت رویدادهای خارج از نوبت (Late Events)
• 18. استفاده از Triggerها برای کنترل زمان پردازش پنجره‌ها
• 19. مدیریت Watermark در پردازش جریانی
• 20. مقدمه‌ای بر مدل داده‌ای Apache Beam (Row, Schema)
• 21. کار با Row و Schema در Beam
• 22. تبدیل داده‌های ورودی به فرمت Beam (مانند JSON، CSV)
• 23. خواندن داده از منابع مختلف (فایل، Kafka، Pub/Sub)
• 24. نوشتن داده در مقاصد مختلف (فایل، پایگاه داده، BigQuery)
• 25. اتصال به Kafka برای پردازش پیام‌های جریانی
• 26. اتصال به Google Cloud Pub/Sub
• 27. پردازش داده‌های BigQuery با Apache Beam
• 28. مفاهیم توزیع‌شده در Beam
• 29. مدیریت خطا و استثناها در Beam
• 30. دیباگ کردن برنامه‌های Beam
• 31. تست نویسی برای برنامه‌های Beam
• 32. معرفی Dataflow به عنوان یک موتور اجرای Beam
• 33. پیکربندی اجرای Beam در Dataflow
• 34. نظارت و مانیتورینگ برنامه‌های Dataflow
• 35. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های Beam
• 36. استفاده از UDF (User Defined Functions) در Beam
• 37. کار با Transformهای داخلی Beam (ParDo, GroupByKey, Combine)
• 38. پیاده‌سازی ParDo برای پردازش سفارشی
• 39. استفاده از GroupByKey برای تجمیع داده‌ها
• 40. پیاده‌سازی Combine برای عملیات تجمیعی پیچیده
• 41. مدیریت منابع در Dataflow
• 42. Scaling خودکار در Dataflow
• 43. مقدمه‌ای بر پردازش دسته‌ای (Batch Processing) با Beam
• 44. مقایسه پردازش دسته‌ای و جریانی با Beam
• 45. کاربرد Beam در ETL (Extract, Transform, Load)
• 46. پیاده‌سازی ETL با Beam
• 47. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با Beam
• 48. استفاده از Beam برای پیش‌پردازش داده‌های ML
• 49. آموزش مدل‌های ML با استفاده از Beam (با چارچوب‌های مجاز)
• 50. پیش‌بینی با مدل‌های ML با استفاده از Beam
• 51. مفاهیم پیشرفته پنجره‌گذاری و Triggerها
• 52. مدیریت حالت پیچیده (Complex State)
• 53. استفاده از Transformهای Asynchronous
• 54. مقدمه‌ای بر Graphهای پردازشی در Beam
• 55. ساخت Graphهای پردازشی پیچیده
• 56. کار با DoFnهای سفارشی
• 57. اصول طراحی API در Beam
• 58. استانداردهای کدنویسی برای پروژه‌های Beam
• 59. مدیریت وابستگی‌ها در پروژه‌های Beam
• 60. استفاده از ابزارهای Build (Maven، Gradle)
• 61. مستندسازی کد Beam
• 62. معرفی Apache Flink به عنوان یک موتور اجرای جایگزین (در صورت نیاز و با احتیاط)
• 63. مقایسه Beam با سایر فریم‌ورک‌های پردازش داده
• 64. ملاحظات امنیتی در پردازش داده‌های جریانی
• 65. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی
• 66. مقدمه‌ای بر معماری‌های پردازش داده مدرن
• 67. استفاده از Beam در اکوسیستم ابری (AWS، Azure)
• 68. پردازش داده‌های IoT با Beam
• 69. کاربرد Beam در تحلیل لاگ‌ها
• 70. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با Beam
• 71. مقدمه‌ای بر پردازش گراف (Graph Processing) با Beam
• 72. پیاده‌سازی الگوریتم‌های گراف با Beam
• 73. مفاهیم Fault Tolerance در Beam
• 74. بازیابی از خطا در پردازش جریانی
• 75. بهبود زمان تأخیر (Latency) در برنامه‌های Beam
• 76. بهبود توان عملیاتی (Throughput) در برنامه‌های Beam
• 77. استفاده از Beam برای تحلیل داده‌های مالی (با رعایت مقررات)
• 78. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های مکانی (Spatial Data)
• 79. تحلیل داده‌های مکانی با Beam
• 80. کاربرد Beam در پردازش زبان طبیعی (NLP) (با رعایت چارچوب)
• 81. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر (Image Processing) با Beam (با رعایت چارچوب)
• 82. استفاده از Beam برای ساخت داشبوردهای زنده
• 83. مفاهیم Data Lineage با Beam
• 84. ردیابی داده‌ها در Pipelineهای Beam
• 85. بهینه‌سازی مصرف حافظه در Beam
• 86. مدیریت پارتیشن‌بندی داده‌ها
• 87. استفاده از Schema Evolution در Beam
• 88. مقدمه‌ای بر پردازش رویدادهای پیچیده (CEP)
• 89. پیاده‌سازی CEP با Beam
• 90. کاربرد Beam در تشخیص تقلب (با چارچوب مشخص)
• 91. مقدمه‌ای بر Data Observability با Beam
• 92. ابزارهای مانیتورینگ و لاگینگ برای Beam
• 93. استفاده از Beam در توسعه برنامه‌های Real-time
• 94. ملاحظات مربوط به مقیاس‌پذیری (Scalability)
• 95. مدیریت تنظیمات (Configuration Management)
• 96. مقدمه‌ای بر ACID properties در پردازش داده
• 97. کاربرد Beam در Big Data Analytics
• 98. مقدمه‌ای بر Data Governance با Beam
• 99. اصول طراحی Pipelineهای قابل نگهداری
• 100. استراتژی‌های استقرار (Deployment) برنامه‌های Beam