فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش جامع پردازش داده‌های حجیم و تحلیل لحظه‌ای با Spark Streaming و زبان برنامه‌نویسی Scala

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پردازش داده‌های حجیم و تحلیل لحظه‌ای با Spark Streaming و زبان برنامه‌نویسی Scala

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل کلان‌داده (Big Data)

موضوع میانی: پردازش و تحلیل بلادرنگ داده‌ها با استفاده از پلتفرم Apache Spark

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پردازش داده‌های حجیم و جریان‌داده
• 2. آشنایی با اکوسیستم آپاچی اسپارک و جایگاه آن در تحلیل کلان‌داده
• 3. راه‌اندازی محیط توسعه و نصب ابزارهای مورد نیاز برای کار با اسکالا
• 4. مبانی برنامه‌نویسی تابعی با زبان اسکالا برای پردازش داده
• 5. ساختار داده‌های توزیع‌شده و انعطاف‌پذیر در اسپارک
• 6. آشنایی با معماری پردازش جریانی و مدل ریز‌دسته‌ای
• 7. بررسی تفاوت‌های پردازش دسته‌ای و پردازش بلادرنگ
• 8. مفاهیم پایه و معماری Spark Streaming
• 9. کار با DStream و تبدیل‌های پایه در اسپارک استریمینگ
• 10. اتصال به منابع داده جریانی و دریافت داده‌ها
• 11. مدیریت پنجره‌های زمانی در پردازش جریانی
• 12. عملیات تبدیل وضعیت‌مند و مدیریت وضعیت در جریان‌داده
• 13. استفاده از توابع اشتراکی و تجمیعی در تحلیل‌های لحظه‌ای
• 14. کار با Kafka به عنوان منبع مطمئن داده‌های جریانی
• 15. یکپارچه‌سازی Spark Streaming با سیستم پیام‌رسان کافکا
• 16. مفاهیم پیشرفته در Structured Streaming
• 17. کار با DataFrame و Dataset در پردازش جریانی ساختاریافته
• 18. فیلتر کردن و نگاشت داده‌های جریانی در Structured Streaming
• 19. اتصال جریان‌داده‌ها با جداول استاتیک
• 20. مدیریت پنجره‌های زمانی و پنجره‌های کشویی در Structured Streaming
• 21. کنترل تأخیر و مدیریت داده‌های دیررس با Watermarking
• 22. ذخیره‌سازی خروجی جریان‌داده در منابع مختلف
• 23. کار با Sinkها و بررسی استراتژی‌های خروجی داده
• 24. بهینه‌سازی عملکرد در پردازش جریانی
• 25. مدیریت حافظه و تنظیمات پارامترهای اسپارک برای پردازش بلادرنگ
• 26. مانیتورینگ و عیب‌یابی برنامه‌های اسپارک استریمینگ
• 27. بررسی خطاهای رایج و روش‌های رفع اشکال در محیط‌های توزیع‌شده
• 28. تست و اعتبارسنجی کدهای پردازش جریانی
• 29. امنیت در پردازش کلان‌داده و رعایت پروتکل‌های دسترسی
• 30. پیاده‌سازی پروژه‌های تحلیل جریان‌داده در مقیاس صنعتی
• 31. استفاده از Spark SQL برای تحلیل داده‌های جریانی
• 32. کار با توابع پنجره‌ای پیشرفته در SQL
• 33. مدیریت وضعیت‌های پیچیده در پردازش جریانی
• 34. استفاده از Checkpointing برای تضمین پایداری سیستم
• 35. بازیابی از خطا و تحمل‌پذیری در برابر خرابی
• 36. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای SQL برای داده‌های جریانی
• 37. ادغام تحلیل‌های یادگیری ماشین با جریان‌داده
• 38. آشنایی با کتابخانه MLlib برای پیش‌بینی‌های لحظه‌ای
• 39. ساخت خط‌لوله‌های پردازش داده با Spark
• 40. استقرار برنامه‌های اسپارک بر روی کلاستر
• 41. مدیریت منابع در محیط‌های توزیع‌شده
• 42. مفاهیم پیشرفته در مدیریت پایداری داده‌ها
• 43. بررسی الگوهای طراحی در سیستم‌های جریانی
• 44. مقیاس‌پذیری افقی در پردازش داده‌های حجیم
• 45. بهینه‌سازی شبکه و کاهش سربار در انتقال داده
• 46. کار با فرمت‌های فایل بهینه برای تحلیل داده
• 47. تکنیک‌های فشرده‌سازی و کارایی در ذخیره‌سازی داده
• 48. پیاده‌سازی یک داشبورد تحلیل لحظه‌ای با خروجی‌های اسپارک
• 49. بررسی موردی: تحلیل داده‌های حسگرها به صورت بلادرنگ
• 50. بررسی موردی: تحلیل تراکنش‌های مالی با رعایت موازین قانونی
• 51. آینده فناوری‌های پردازش داده و روند توسعه اسپارک