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. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های آنی
• 2. مفاهیم کلیدی در دیتا استریمینگ
• 3. معماری سیستم‌های داده آنی
• 4. منابع داده در استریمینگ
• 5. انواع پیام‌رسان‌ها و صف‌ها
• 6. Apache Kafka: اصول و معماری
• 7. نصب و پیکربندی Kafka
• 8. مفاهیم Topics, Partitions, Brokers
• 9. تولید و مصرف‌کننده پیام در Kafka
• 10. Kafka Streams: مقدمه و قابلیت‌ها
• 11. پردازش استریم با Kafka Streams
• 12. توابع تبدیل و تجمیع در Kafka Streams
• 13. مدیریت وضعیت در Kafka Streams
• 14. Kafka Connect: ادغام با منابع داده خارجی
• 15. استفاده از Kafka Connect برای وارد کردن داده
• 16. استفاده از Kafka Connect برای خروجی گرفتن داده
• 17. Apache Flink: مقدمه و معماری
• 18. پردازش استریم با Apache Flink
• 19. مفاهیم Stateful Stream Processing در Flink
• 20. توابع Windowing در Apache Flink
• 21. مدیریت رویدادهای از دست رفته (Late Events) در Flink
• 22. تکنیک‌های Checkpointing و Savepointing در Flink
• 23. Flink SQL: پردازش داده‌های آنی با SQL
• 24. Apache Spark Streaming: مقدمه و معماری
• 25. پردازش میکرو-بچ با Spark Streaming
• 26. Spark Structured Streaming: اصول و معماری
• 27. پردازش داده‌های آنی با Spark Structured Streaming
• 28. توابع Windowing در Spark Structured Streaming
• 29. مدیریت وضعیت در Spark Structured Streaming
• 30. ارتباط Spark Structured Streaming با Kafka
• 31. مقایسه Kafka Streams, Flink و Spark Streaming
• 32. طراحی معماری سیستم‌های داده آنی مقیاس‌پذیر
• 33. انتخاب ابزار مناسب برای پردازش داده آنی
• 34. امنیت در سیستم‌های داده آنی
• 35. نظارت و مانیتورینگ سیستم‌های داده آنی
• 36. عیب‌یابی در سیستم‌های داده آنی
• 37. استقرار سیستم‌های داده آنی در محیط‌های ابری
• 38. پردازش داده‌های آنی برای تحلیل بلادرنگ
• 39. کاربردها در هوش تجاری و داشبوردهای زنده
• 40. تحلیل رویدادهای تراکنشی (Transaction Event Analysis)
• 41. تشخیص تقلب آنی (Real-time Fraud Detection)
• 42. سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ (Real-time Recommendation Systems)
• 43. پردازش داده‌های سنسورها و اینترنت اشیا (IoT)
• 44. مدیریت جریان داده در شبکه‌های اجتماعی
• 45. پردازش داده‌های لاگ سرورها و اپلیکیشن‌ها
• 46. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های داده آنی
• 47. مدیریت حافظه و منابع در پردازش استریم
• 48. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده در استریمینگ
• 49. موازات‌سازی و پارالل‌سازی در پردازش داده آنی
• 50. مدیریت خطاهای سیستم و بازیابی
• 51. اصول طراحی سیستم‌های تحمل‌پذیر در برابر خطا
• 52. کوالتی سرویس (QoS) در پردازش داده آنی
• 53. مدیریت پهنای باند و تاخیر (Latency)
• 54. استفاده از پایگاه‌های داده NoSQL برای داده‌های آنی
• 55. پایگاه‌های داده ستونی برای داده‌های آنی
• 56. پایگاه‌های داده کلید-مقدار برای داده‌های آنی
• 57. پایگاه‌های داده گراف برای داده‌های آنی
• 58. ذخیره‌سازی داده‌های آنی در Data Lakes
• 59. استفاده از Data Warehouses برای داده‌های آنی
• 60. استانداردهای داده در پردازش آنی
• 61. قوانین مربوط به حفظ حریم خصوصی داده‌ها (GDPR-equivalent in Iran)
• 62. استانداردهای امنیتی در تبادل داده
• 63. ملاحظات فقهی و شرعی در مدیریت داده
• 64. اصول اخلاقی در پردازش داده‌های شخصی
• 65. مبانی قانون تجارت الکترونیک در ایران
• 66. مقررات مربوط به فضای مجازی و داده‌ها
• 67. حقوق مصرف‌کنندگان در دسترسی به داده
• 68. مسئولیت حقوقی ارائه‌دهندگان خدمات داده
• 69. مفاهیم پایه هوش مصنوعی در پردازش آنی
• 70. یادگیری ماشین در استریمینگ
• 71. مدل‌های پیش‌بینی بلادرنگ
• 72. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در استریم
• 73. پردازش زبان طبیعی (NLP) در داده‌های آنی
• 74. تحلیل احساسات بلادرنگ (Real-time Sentiment Analysis)
• 75. استفاده از الگوریتم‌های توزیع‌شده
• 76. مفاهیم Distributed Systems
• 77. مفاهیم CAP Theorem در سیستم‌های توزیع‌شده
• 78. مدیریت تراکنش‌های توزیع‌شده
• 79. استفاده از ابزارهای Orchestration (مانند Kubernetes)
• 80. استقرار و مدیریت برنامه‌های استریمینگ
• 81. تست و ارزیابی سیستم‌های داده آنی
• 82. روش‌های تست واحد و یکپارچه‌سازی
• 83. تست بار (Load Testing) سیستم‌های استریم
• 84. تست کارایی (Performance Testing)
• 85. تحلیل نتایج تست و بهینه‌سازی
• 86. روندهای آینده در پردازش داده‌های آنی
• 87. پردازش داده‌های آنی با یادگیری عمیق
• 88. استفاده از GPU برای پردازش استریم
• 89. پردازش داده‌های کوانتومی و استریمینگ
• 90. اهمیت داده‌های آنی در اقتصاد دیجیتال
• 91. چالش‌های پیاده‌سازی سیستم‌های داده آنی
• 92. مطالعات موردی موفق در پردازش داده آنی
• 93. بهترین شیوه‌ها در مهندسی داده آنی
• 94. آینده شغلی در حوزه داده‌های آنی
• 95. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری