آموزش جامع معماری‌های توزیع ‌شده و پردازش داده‌های بزرگ Big Data حضوری 2025

آموزش جامع معماری‌های توزیع ‌شده و پردازش داده‌های بزرگ Big Data دوره حضوری 2025

این دوره آموزش جامع معماری‌های توزیع ‌شده و پردازش داده‌های بزرگ Big Data به شما کمک می‌کند تا با جدیدترین ابزارها و تکنیک‌ها برای مدیریت و پردازش داده‌های حجیم آشنا شوید. با تمرکز بر پروژه‌های عملی و استفاده از ابزارهایی مانند Apache Spark، Kafka و Flink، شما می‌توانید به یک متخصص در پردازش داده‌های بزرگ و سیستم‌های توزیعی تبدیل شوید و مهارت‌های خود را در پروژه‌های مقیاس‌پذیر و صنعتی به کار ببرید.

دانشگاه متاورس تمامی دوره‌های آموزشی در حوزه علوم کامپیوتری را ارائه می‌دهد. برای مشاهده این دوره‌ها بر روی لینک کلیک کنید.

ویژگی‌های دوره آموزش جامع معماری‌های توزیع ‌شده و پردازش داده‌های بزرگ Big Data:

• آموزش جامع معماری‌های توزیع‌ شده و تکنیک‌های پردازش داده‌های بزرگ (Big Data) برای تجزیه و تحلیل داده‌های حجیم و پیچیده
• مناسب برای برنامه‌ نویسان، مهندسان داده و متخصصین یادگیری ماشین که قصد دارند در زمینه پردازش داده‌های بزرگ و مقیاس‌پذیری داده‌ها تخصص پیدا کنند
• آموزش تکنیک‌های مدیریت و پردازش داده‌های بزرگ با استفاده از ابزارهایی مانند Apache Hadoop، Apache Spark، Kafka و Flink
• پروژه‌محور با تمرکز بر پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی شامل پردازش داده‌های حجیم در سیستم‌های توزیع‌ شده
• استفاده از ابزارهای پیشرفته برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، مدیریت زیرساخت توزیعی و بهینه‌سازی عملکرد
• آشنایی با جدیدترین معماری‌ها و الگوهای پردازش داده‌های بزرگ در سال 2025

پیش‌نیازها:

• آشنایی با Python و برنامه‌ نویسی پایه
• آشنایی با مبانی یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها
• آشنایی با جبر خطی و مفاهیم پایه پایگاه داده

برنامه‌ریزی زمانی دوره:

• مدت زمان آموزش: ۲ روز در هفته، هر روز ۳ ساعت
• مدت کل دوره: ۶ هفته
• کل ساعت آموزش: ۳۶ ساعت
• هزینه هر ساعت: ۲۵۰,۰۰۰ تومان
• هزینه کل دوره: ۹,۰۰۰,۰۰۰ تومان

سرفصل‌های دوره آموزش جامع معماری‌های توزیع ‌شده و پردازش داده‌های بزرگ Big Data :

در ادامه سرفصل‌های این دوره را به طور جامع معرفی می‌کنیم. همراه ما باشید:

هفته اول: مقدمه‌ای بر معماری‌های توزیع‌شده و داده‌های بزرگ

جلسه اول (۳ ساعت):

• معرفی داده‌های بزرگ (Big Data) و معماری‌های توزیع‌ شده
• بررسی مفاهیم اولیه مانند مقیاس‌پذیری، تحمل خطا و تجزیه‌پذیری داده‌ها
• آشنایی با ابزارهای اصلی برای پردازش داده‌های بزرگ مانند Hadoop و Spark
• پروژه عملی: راه‌اندازی یک خوشه کوچک Hadoop برای پردازش داده‌ها

جلسه دوم (۳ ساعت):

• بررسی اصول معماری توزیع‌ شده و نحوه مدیریت داده‌های بزرگ در این سیستم‌ها
• آشنایی با مدل MapReduce و نحوه استفاده از آن برای تجزیه و تحلیل داده‌ها
• پروژه عملی: پیاده‌سازی اولین برنامه MapReduce برای پردازش داده‌ها

هفته دوم: پردازش داده‌ها با Apache Hadoop و HDFS

جلسه سوم (۳ ساعت):

• معرفی Apache Hadoop و نحوه استفاده از آن برای مدیریت و پردازش داده‌های بزرگ
• بررسی ساختار سیستم فایل توزیعی Hadoop (HDFS) و نحوه مدیریت داده‌ها در HDFS
• پروژه عملی: بارگذاری داده‌ها در HDFS و اجرای پردازش‌های MapReduce

جلسه چهارم (۳ ساعت):

• پیاده‌سازی مدل‌های پیچیده‌تر با استفاده از MapReduce
• بررسی نحوه بهینه‌سازی عملکرد در Hadoop و کاهش زمان اجرای پردازش‌ها
• پروژه عملی: بهینه‌سازی یک مدل پردازش داده بزرگ با استفاده از تنظیمات Hadoop

هفته سوم: پردازش داده‌های بلادرنگ با Apache Spark

جلسه پنجم (۳ ساعت):

• معرفی Apache Spark و تفاوت‌های آن با Hadoop
• بررسی قابلیت‌های پردازش در حافظه (In-Memory Processing) و نحوه اجرای محاسبات سریع‌تر
• پروژه عملی: پیاده‌سازی اولین برنامه Apache Spark برای پردازش داده‌های بلادرنگ

جلسه ششم (۳ ساعت):

• استفاده از Spark برای پردازش داده‌های بلادرنگ و بزرگ مقیاس
• نحوه بهینه‌سازی عملکرد Spark و کاهش تاخیر در پردازش داده‌ها
• پروژه عملی: پردازش داده‌های بلادرنگ با استفاده از Apache Spark Streaming

هفته چهارم آموزش جامع معماری‌های توزیع ‌شده و پردازش داده‌های بزرگ Big Data: مدیریت جریان‌های داده با Apache Kafka

جلسه هفتم (۳ ساعت):

• معرفی Apache Kafka و نحوه استفاده از آن برای مدیریت جریان‌های داده (Data Streams)
• بررسی مفاهیم تولید کننده و مصرف‌ کننده (Producer-Consumer) در Kafka
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک سیستم جمع‌آوری داده با استفاده از Apache Kafka

جلسه هشتم (۳ ساعت):

• نحوه ترکیب Apache Spark با Kafka برای پردازش داده‌های بلادرنگ
• پیاده‌سازی جریان‌های داده پیچیده و استفاده از Kafka به‌عنوان زیرساخت جریان داده
• پروژه عملی: پیاده‌سازی سیستم پردازش داده‌های بلادرنگ با استفاده از Spark و Kafka

هفته پنجم: پردازش پیشرفته داده‌های بزرگ با Apache Flink

جلسه نهم (۳ ساعت):

• معرفی Apache Flink و تفاوت‌های آن با Spark و Hadoop
• نحوه استفاده از Flink برای پردازش داده‌های بلادرنگ و دسته‌ای
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک برنامه Apache Flink برای پردازش داده‌های پیچیده

جلسه دهم (۳ ساعت):

• بررسی نحوه بهینه‌سازی Apache Flink برای اجرای کارآمدتر پردازش‌های بلادرنگ
• استفاده از Flink برای پردازش داده‌های بزرگ و مقیاس‌پذیر
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک سیستم پیچیده پردازش داده بلادرنگ با Flink

هفته ششم: پروژه نهایی و جمع‌بندی دوره

جلسه یازدهم (۳ ساعت):

• انتخاب پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم پردازش داده بزرگ برای یک مسئله واقعی
• راهنمایی در انتخاب پروژه و اجرای مراحل مختلف آن
• پروژه عملی: پیاده‌سازی و استقرار یک سیستم پردازش داده بزرگ با استفاده از Apache Spark و Kafka

جلسه دوازدهم (۳ ساعت):

• ارائه پروژه‌های نهایی توسط شرکت‌کنندگان
• بررسی نتایج و جمع‌بندی دوره
• مرور بهترین روش‌ها برای ادامه یادگیری و توسعه تخصص در زمینه پردازش داده‌های بزرگ و معماری‌های توزیع‌شده

ویژگی‌های جدید آموزش جامع معماری‌های توزیع ‌شده و پردازش داده‌های بزرگ Big Data:

• استفاده از Apache Flink و Kafka برای پردازش بلادرنگ: پیاده‌سازی سیستم‌های پیشرفته برای پردازش داده‌های بلادرنگ با استفاده از جدیدترین ابزارهای 2025
• مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی معماری‌های توزیع‌شده: یادگیری نحوه مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی سیستم‌های توزیعی برای پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده
• کاربردهای عملی در پردازش داده‌های حجیم: پیاده‌سازی پروژه‌های واقعی برای پردازش داده‌های بزرگ در سیستم‌های توزیع‌ شده و مقیاس‌پذیر