کتاب صوتی ادغام کاساندرا با Apache Spark برای پردازش داده ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ادغام کاساندرا با Apache Spark برای پردازش داده ها

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: کاساندرا (Cassandra)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر پایگاه داده های NoSQL و Cassandra
• 2. معماری توزیع شده Cassandra
• 3. مفاهیم کلیدی: پارتیشنینگ، Replication، Consistency
• 4. نصب و پیکربندی اولیه Cassandra
• 5. انواع داده در Cassandra و انتخاب نوع مناسب
• 6. طراحی مدل داده در Cassandra: Table, Column Family, Keyspace
• 7. مفهوم Primary Key و Clustering Columns
• 8. بهینه سازی Primary Key برای کوئری های کارآمد
• 9. انتخاب Replication Strategy مناسب (SimpleStrategy, NetworkTopologyStrategy)
• 10. تنظیم Consistency Level برای عملیات خواندن و نوشتن
• 11. مقدمه ای بر Apache Spark و معماری آن
• 12. Spark Core: RDD ها و عملیات پایه
• 13. Spark SQL: DataFrames و Datasets
• 14. Spark Streaming: پردازش داده های بلادرنگ
• 15. معرفی Cassandra Connector برای Spark
• 16. نصب و پیکربندی Cassandra Connector
• 17. خواندن داده از Cassandra با Spark
• 18. نوشتن داده در Cassandra با Spark
• 19. تبدیل داده های Cassandra به Spark DataFrames
• 20. عملیات تبدیل و فیلتر کردن داده ها در Spark
• 21. تجمیع و گروه بندی داده ها با Spark
• 22. استفاده از توابع پنجره ای (Window Functions) در Spark
• 23. بهینه سازی عملکرد خواندن داده از Cassandra
• 24. بهینه سازی عملکرد نوشتن داده در Cassandra
• 25. مدیریت خطا و بازیابی در ادغام Cassandra و Spark
• 26. استفاده از Spark SQL برای کوئری های پیچیده بر روی داده های Cassandra
• 27. پردازش داده های سری زمانی با Cassandra و Spark
• 28. تحلیل داده های رویداد محور (Event-driven data)
• 29. شناسایی الگوها و ناهنجاری ها در داده ها
• 30. مقدمه ای بر پردازش داده های بزرگ (Big Data)
• 31. چالش های پردازش داده های حجیم
• 32. راهکارهای مقیاس پذیری برای پردازش داده
• 33. معرفی مفهوم Data Lake
• 34. طراحی Data Lake با استفاده از Cassandra و Spark
• 35. امنیت داده ها در Cassandra
• 36. امنیت داده ها در Spark
• 37. مدیریت دسترسی و مجوزها
• 38. رمزنگاری داده ها در حال سکون و در حال انتقال
• 39. مقدمه ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 40. آماده سازی داده ها برای مدل های یادگیری ماشین
• 41. استفاده از Spark MLlib برای ساخت مدل ها
• 42. آموزش مدل های طبقه بندی (Classification)
• 43. آموزش مدل های رگرسیون (Regression)
• 44. آموزش مدل های خوشه بندی (Clustering)
• 45. ارزیابی عملکرد مدل های یادگیری ماشین
• 46. بهینه سازی پارامترهای مدل ها
• 47. مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 48. استفاده از Spark NLP برای تحلیل متن
• 49. تکنیک های پیش پردازش متن
• 50. مدل سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 51. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 52. استفاده از Cassandra برای ذخیره سازی داده های متنی
• 53. استفاده از Spark برای پردازش و تحلیل متن
• 54. نمونه سازی کاربردی: سیستم توصیه گر (Recommender System)
• 55. پیاده سازی سیستم توصیه گر با Cassandra و Spark
• 56. نمونه سازی کاربردی: تشخیص تقلب (Fraud Detection)
• 57. پیاده سازی سیستم تشخیص تقلب با Cassandra و Spark
• 58. نمونه سازی کاربردی: تحلیل داده های شبکه های اجتماعی
• 59. پیاده سازی تحلیل داده های شبکه های اجتماعی با Cassandra و Spark
• 60. مدیریت و نگهداری کلاستر Cassandra
• 61. مانیتورینگ عملکرد کلاستر Cassandra
• 62. بهینه سازی تنظیمات Cassandra
• 63. به روز رسانی و ارتقاء کلاستر Cassandra
• 64. مدیریت و نگهداری کلاستر Spark
• 65. مانیتورینگ عملکرد کلاستر Spark
• 66. بهینه سازی تنظیمات Spark
• 67. به روز رسانی و ارتقاء کلاستر Spark
• 68. ملاحظات مربوط به مقیاس پذیری (Scalability)
• 69. استراتژی های مختلف مقیاس پذیری
• 70. طراحی سیستم های بسیار مقیاس پذیر
• 71. ملاحظات مربوط به تحمل خطا (Fault Tolerance)
• 72. پیاده سازی مکانیزم های تحمل خطا
• 73. مدیریت و بازیابی از خرابی ها
• 74. مقدمه ای بر معماری میکروسرویس (Microservices)
• 75. ادغام Cassandra و Spark در معماری میکروسرویس
• 76. طراحی API برای دسترسی به داده ها
• 77. مدیریت و هماهنگی میکروسرویس ها
• 78. مقدمه ای بر DevOps و MLOps
• 79. کاربرد DevOps در مدیریت کلاسترها
• 80. کاربرد MLOps در چرخه عمر مدل های یادگیری ماشین
• 81. تست و اعتبارسنجی سیستم های ادغام شده
• 82. نکات پیشرفته در طراحی مدل داده Cassandra
• 83. استفاده از UDF ها (User Defined Functions) در Spark
• 84. پردازش داده های مکانی (Spatial Data)
• 85. پردازش داده های گراف (Graph Data)
• 86. مباحث پیشرفته در Spark Streaming
• 87. معماری های پیشرفته برای پردازش بلادرنگ
• 88. آینده پردازش داده های توزیع شده
• 89. جمع بندی و راهنمای گام به گام
• 90. یادگیری مداوم و منابع تکمیلی
• 91. اصول مهندسی نرم افزار در کار با داده های بزرگ
• 92. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده ها
• 93. حفظ حریم خصوصی داده ها
• 94. استفاده مسئولانه از فناوری های داده
• 95. پروژه عملی: طراحی و پیاده سازی یک سیستم کامل
• 96. ارائه نتایج پروژه
• 97. جمع بندی نهایی و چشم انداز آینده