کتاب صوتی پردازش گراف با GraphX در Spark

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش گراف با GraphX در Spark

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Apache Spark

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش گراف در Spark
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه گراف
• 3. انواع گراف‌ها و کاربردهای آن‌ها
• 4. مبانی GraphX در Spark
• 5. معماری GraphX
• 6. انواع داده در GraphX (Vertex, Edge, Property)
• 7. ساخت گراف در GraphX
• 8. بارگذاری داده‌های گراف از منابع خارجی
• 9. عملیات پایه‌ای روی گراف‌ها
• 10. فیلتر کردن راس‌ها و یال‌ها
• 11. تغییر ویژگی‌های راس‌ها و یال‌ها
• 12. مرتب‌سازی گراف
• 13. توابع پرکاربرد GraphX
• 14. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پردازش گراف
• 15. الگوریتم PageRank
• 16. الگوریتم Connected Components
• 17. الگوریتم Triangle Counting
• 18. الگوریتم Label Propagation
• 19. الگوریتم Shortest Path
• 20. پیاده‌سازی الگوریتم‌های سفارشی
• 21. استفاده از Pregel API
• 22. مفاهیم Pregel
• 23. طراحی الگوریتم‌های Pregel
• 24. مدیریت وضعیت در Pregel
• 25. بهینه‌سازی الگوریتم‌های Pregel
• 26. کاربرد GraphX در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 27. تحلیل میزان نفوذ کاربران
• 28. شناسایی جوامع و گروه‌ها
• 29. تشخیص الگوهای ارتباطی
• 30. پیش‌بینی روابط
• 31. کاربرد GraphX در سیستم‌های توصیه‌گر
• 32. ساخت سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر گراف
• 33. توصیه محصولات
• 34. توصیه محتوا
• 35. شخصی‌سازی توصیه‌ها
• 36. کاربرد GraphX در تحلیل داده‌های علمی
• 37. تحلیل شبکه‌های بیولوژیکی
• 38. تحلیل شبکه‌های استنادی
• 39. تحلیل شبکه‌های داده‌های جغرافیایی
• 40. کاربرد GraphX در امنیت سایبری
• 41. شناسایی حملات و تهدیدات
• 42. تحلیل مسیرهای حمله
• 43. مدیریت ریسک امنیتی
• 44. کاربرد GraphX در تحلیل داده‌های مالی
• 45. تشخیص تقلب
• 46. تحلیل ریسک اعتباری
• 47. مدیریت سرمایه‌گذاری
• 48. کاربرد GraphX در تحلیل داده‌های ترافیک
• 49. بهینه‌سازی مسیرها
• 50. تحلیل الگوهای ترافیکی
• 51. مدیریت جریان ترافیک
• 52. کاربرد GraphX در بهینه‌سازی شبکه‌ها
• 53. بهینه‌سازی شبکه‌های مخابراتی
• 54. بهینه‌سازی شبکه‌های توزیع
• 55. بهینه‌سازی شبکه‌های لجستیک
• 56. کاربرد GraphX در پردازش زبان طبیعی
• 57. تحلیل معنایی متن
• 58. مدل‌سازی روابط بین کلمات
• 59. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار
• 60. کاربرد GraphX در بازیابی اطلاعات
• 61. بهبود نتایج جستجو
• 62. رتبه‌بندی اسناد
• 63. شناسایی اطلاعات مرتبط
• 64. کاربرد GraphX در تحلیل داده‌های مکانی
• 65. مدل‌سازی روابط مکانی
• 66. تحلیل الگوهای مکانی
• 67. مدیریت داده‌های مکانی
• 68. کاربرد GraphX در داده‌کاوی
• 69. کشف الگوهای پنهان
• 70. طبقه‌بندی و خوشه‌بندی داده‌ها
• 71. پیش‌بینی رفتار کاربران
• 72. کاربرد GraphX در یادگیری ماشین
• 73. استخراج ویژگی از گراف‌ها
• 74. ساخت مدل‌های یادگیری ماشین مبتنی بر گراف
• 75. یادگیری عمیق بر روی گراف‌ها (GNN)
• 76. مقدمه‌ای بر GNN
• 77. انواع معماری‌های GNN
• 78. کاربرد GNN در مسائل مختلف
• 79. آموزش و ارزیابی مدل‌های GNN
• 80. بهینه‌سازی پردازش گراف در Spark
• 81. تکنیک‌های Partitioning
• 82. تکنیک‌های Caching
• 83. تکنیک‌های Serialization
• 84. مدیریت حافظه در GraphX
• 85. مقایسه GraphX با سایر فریم‌ورک‌های پردازش گراف
• 86. Apache Giraph
• 87. NetworkX
• 88. Neo4j
• 89. مزایا و معایب GraphX
• 90. نکات پیشرفته در GraphX
• 91. مدیریت گراف‌های بزرگ
• 92. پردازش گراف‌های پویا
• 93. استفاده از GraphX در محیط‌های توزیع‌شده
• 94. ملاحظات امنیتی در پردازش گراف
• 95. اصول اخلاقی در تحلیل داده‌های گراف
• 96. پروژه‌های عملی با GraphX
• 97. ساخت یک سیستم توصیه‌گر ساده
• 98. تحلیل یک شبکه اجتماعی کوچک
• 99. تحلیل داده‌های ترافیک شهری
• 100. آموزش GNN برای طبقه‌بندی گره‌ها