, ,

کتاب Google Cloud Platform: Cloud Bigtable Database Setup and Management (for Scientific Big Data)

299,999 تومان399,000 تومان

Google Cloud Platform: متخصص بیگ‌دیتا شوید! (آموزش Cloud Bigtable) Google Cloud Platform: متخصص بیگ‌دیتا شوید! (آموزش Cloud Bigtable) معرفی دوره آیا آماده‌اید تا قدرت Google Cloud Platform (GCP) را بر…

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Google Cloud Platform: Cloud Bigtable Database Setup and Management (for Scientific Big Data)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر کلان‌داده و چالش‌های داده‌های بزرگ علمی
  • 2. آشنایی با پایگاه‌های داده NoSQL و مزایای آن‌ها
  • 3. بررسی قضیه CAP و کاربرد آن در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 4. انواع پایگاه‌های داده NoSQL: ستونی، سندی، کلید-مقدار و گراف
  • 5. چرا پایگاه‌های داده ستونی برای داده‌های علمی مناسب هستند؟
  • 6. معرفی جامع پلتفرم ابری گوگل (GCP)
  • 7. مروری بر سرویس‌های پایگاه داده در GCP
  • 8. معرفی Google Cloud Bigtable و تاریخچه آن
  • 9. مقایسه Bigtable با BigQuery، Spanner و Firestore
  • 10. کاربردهای Bigtable در تحقیقات علمی و صنعتی
  • 11. معماری Bigtable: الهام از GFS، Chubby و MapReduce
  • 12. مدل داده Bigtable: جدول، ردیف، ستون و سلول
  • 13. مفهوم کلید ردیف (Row Key) و اهمیت آن
  • 14. آشنایی با خانواده‌های ستون (Column Families) و توصیف‌گرها (Qualifiers)
  • 15. مهر زمانی (Timestamp) و نسخه‌بندی داده‌ها در سلول‌ها
  • 16. جداول خلوت (Sparsely Populated Tables) و کاربرد آن‌ها
  • 17. مدل سازگاری (Consistency Model) در Bigtable
  • 18. مفهوم نمونه (Instance)، خوشه (Cluster) و گره (Node)
  • 19. انواع حافظه ذخیره‌سازی: SSD در مقابل HDD
  • 20. مناطق (Regions)، ناحیه‌ها (Zones) و تکثیر داده (Replication)
  • 21. ایجاد و پیکربندی پروژه در Google Cloud Console
  • 22. فعال‌سازی APIهای مورد نیاز برای Bigtable
  • 23. آشنایی با ابزار خط فرمان Google Cloud SDK (gcloud)
  • 24. نصب و پیکربندی اولیه gcloud
  • 25. معرفی و نصب ابزار خط فرمان cbt برای Bigtable
  • 26. ایجاد اولین نمونه Bigtable از طریق Cloud Console
  • 27. ایجاد نمونه Bigtable با استفاده از دستورات gcloud
  • 28. ایجاد نمونه Bigtable با استفاده از ابزار cbt
  • 29. مدیریت دسترسی و مجوزها (IAM) برای Bigtable
  • 30. تعریف نقش‌ها و کاربران مجاز برای دسترسی به جداول
  • 31. اصول طراحی اسکما در Bigtable
  • 32. بهترین شیوه‌ها برای طراحی کلید ردیف (Row Key)
  • 33. طراحی کلید ردیف برای داده‌های سری زمانی (Time-Series)
  • 34. طراحی کلید ردیف برای داده‌های ژنومیک (Genomic Data)
  • 35. طراحی کلید ردیف برای داده‌های مکانی (Geospatial Data)
  • 36. جلوگیری از Hotspotting با تکنیک‌های Salting و Hashing
  • 37. طراحی بهینه خانواده‌های ستون و توصیف‌گرها
  • 38. مقایسه طراحی جداول بلند (Tall) و عریض (Wide)
  • 39. سریال‌سازی داده‌ها: استفاده از Protobuf، Avro و JSON
  • 40. انتخاب انواع داده مناسب برای ذخیره‌سازی
  • 41. طراحی اسکما برای ذخیره‌سازی فراداده (Metadata)
  • 42. مدیریت روابط و شبیه‌سازی Join در Bigtable
  • 43. طراحی اسکما برای اسکن‌های (Scans) سریع و کارآمد
  • 44. تکنیک‌های مدیریت و تکامل اسکما در طول زمان
  • 45. مطالعه موردی: طراحی اسکما برای داده‌های مدل‌سازی اقلیمی
  • 46. عملیات پایه CRUD: خواندن، نوشتن و حذف داده‌ها
  • 47. نوشتن یک ردیف داده (Single Row Write)
  • 48. خواندن یک ردیف داده (Single Row Read)
  • 49. انجام اسکن (Scan) بر اساس پیشوند و بازه کلید ردیف
  • 50. استفاده از فیلترها برای بازیابی داده‌های خاص
  • 51. نوشتن دسته‌ای داده‌ها (Batch Writes) برای توان عملیاتی بالا
  • 52. معرفی Google Cloud Dataflow برای پردازش داده
  • 53. ورود دسته‌ای داده‌ها از Cloud Storage با استفاده از Dataflow
  • 54. ورود جریانی داده‌ها با استفاده از Pub/Sub و Dataflow
  • 55. استفاده از کتابخانه‌های کلاینت Bigtable در پایتون (Python)
  • 56. استفاده از کتابخانه‌های کلاینت Bigtable در جاوا (Java)
  • 57. استفاده از کتابخانه‌های کلاینت Bigtable در گو (Go)
  • 58. جهش‌های شرطی (Conditional Mutations) با CheckAndMutate
  • 59. عملیات خواندن-تغییر-نوشتن (Read-Modify-Write) اتمیک
  • 60. حذف داده‌ها: حذف سلول، ردیف و خانواده ستون
  • 61. مطالعه موردی: ورود فراداده تصاویر تلسکوپ به Bigtable
  • 62. شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs) در Bigtable
  • 63. استفاده از Cloud Monitoring برای نظارت بر Bigtable
  • 64. تنظیم هشدار (Alerts) برای مشکلات عملکردی
  • 65. تحلیل میزان استفاده از CPU در سطح گره و خوشه
  • 66. نظارت بر تأخیر (Latency) عملیات خواندن و نوشتن
  • 67. نظارت بر توان عملیاتی (Throughput) و فضای ذخیره‌سازی
  • 68. استفاده از Key Visualizer برای شناسایی Hotspots
  • 69. تشخیص و عیب‌یابی مشکلات عملکردی رایج
  • 70. مقیاس‌پذیری خوشه‌های Bigtable: افزودن و حذف گره‌ها
  • 71. افزودن خوشه جدید برای تکثیر داده و دسترس‌پذیری بالا
  • 72. انتخاب نوع حافظه مناسب (SSD vs. HDD) بر اساس بار کاری
  • 73. بهینه‌سازی عملکرد در سمت کلاینت (Client-Side)
  • 74. بهینه‌سازی عملکرد از طریق بازنگری طراحی اسکما
  • 75. استراتژی‌های مدیریت و بهینه‌سازی هزینه‌ها
  • 76. آشنایی کامل با مدل قیمت‌گذاری Bigtable
  • 77. استراتژی پشتیبان‌گیری و بازیابی اطلاعات در Bigtable
  • 78. ایجاد یک نسخه پشتیبان (Backup) از جدول
  • 79. بازیابی اطلاعات از نسخه پشتیبان در یک جدول جدید
  • 80. پشتیبان‌گیری در سطح جدول در مقابل سطح خوشه
  • 81. خودکارسازی فرآیند پشتیبان‌گیری
  • 82. برنامه‌ریزی بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery) با تکثیر چند منطقه‌ای
  • 83. تنظیم دقیق دسترسی‌ها با IAM و اصل حداقل دسترسی
  • 84. استفاده از VPC Service Controls برای محافظت از داده‌ها
  • 85. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون (At Rest) و در حال انتقال (In Transit)
  • 86. استفاده از گزارش‌های حسابرسی (Audit Logs) برای ردیابی عملیات
  • 87. اتصال Bigtable به BigQuery برای تحلیل‌های پیچیده (Federated Queries)
  • 88. مصورسازی داده‌های Bigtable با استفاده از Looker Studio
  • 89. استفاده از Bigtable در برنامه‌های مبتنی بر Google Kubernetes Engine (GKE)
  • 90. یکپارچه‌سازی با Cloud Functions برای پردازش رویداد-محور
  • 91. استفاده از Bigtable به عنوان پایگاه داده برای AI Platform Notebooks
  • 92. پردازش داده‌های Bigtable با Dataproc و HBase API
  • 93. ساخت داشبوردهای مدیریتی با Managed Service for Grafana
  • 94. آرشیو کردن داده‌های قدیمی از Bigtable به Cloud Storage
  • 95. ارکستراسیون گردش کار Bigtable با استفاده از Cloud Composer (Airflow)
  • 96. ارائه داده‌های Bigtable از طریق یک API مبتنی بر Cloud Run
  • 97. سیاست‌های جمع‌آوری زباله (Garbage Collection) برای مدیریت داده‌ها
  • 98. استفاده از پروفایل‌های برنامه (Application Profiles) برای مسیریابی ترافیک
  • 99. تکنیک‌های پیشرفته فیلتر کردن داده‌ها
  • 100. روش‌های بنچمارک و تست عملکرد Bigtable





Google Cloud Platform: متخصص بیگ‌دیتا شوید! (آموزش Cloud Bigtable)


Google Cloud Platform: متخصص بیگ‌دیتا شوید! (آموزش Cloud Bigtable)

معرفی دوره

آیا آماده‌اید تا قدرت Google Cloud Platform (GCP) را برای مدیریت حجم عظیم داده‌های علمی کشف کنید؟ آیا به دنبال یادگیری تخصصی‌ترین و کارآمدترین راهکارها برای ذخیره و پردازش بیگ‌دیتا هستید؟ دوره جامع Google Cloud Platform: Cloud Bigtable Database Setup and Management (for Scientific Big Data) به شما این امکان را می‌دهد تا در دنیای پرچالش و هیجان‌انگیز بیگ‌دیتا، یک متخصص واقعی شوید.

این دوره فراتر از یک آموزش معمولی است. ما شما را در یک سفر عملی راهنمایی می‌کنیم تا از صفر تا صد، نحوه راه‌اندازی، پیکربندی، و مدیریت پایگاه داده Cloud Bigtable را بیاموزید. با استفاده از مثال‌های واقعی و پروژه‌های کاربردی، شما قادر خواهید بود تا داده‌های علمی حجیم خود را به طور موثر و بهینه ذخیره و تحلیل کنید. این دوره پلی است میان دانش تئوری و کاربرد عملی، و شما را برای ورود به بازار کار پررونق متخصصان GCP آماده می‌سازد.

درباره دوره

در این دوره، شما با مفاهیم کلیدی Cloud Bigtable آشنا خواهید شد و یاد می‌گیرید چگونه از این سرویس قدرتمند برای ذخیره و پردازش داده‌های علمی در مقیاس بزرگ استفاده کنید. از طراحی schema و بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها گرفته تا مدیریت امنیت و مقیاس‌پذیری، همه چیز را پوشش خواهیم داد. با ما همراه باشید تا از رقبای خود پیشی بگیرید و به یک متخصص برجسته در زمینه مدیریت بیگ‌دیتا تبدیل شوید!

موضوعات کلیدی

  • آشنایی با Google Cloud Platform و سرویس‌های کلیدی آن
  • مقدمه‌ای بر Cloud Bigtable: معماری، مفاهیم و مزایا
  • طراحی Schema برای Cloud Bigtable: بهترین روش‌ها و تکنیک‌ها
  • راه اندازی و پیکربندی Cloud Bigtable
  • ورود داده به Cloud Bigtable: روش‌های مختلف و بهینه‌سازی
  • کوئری‌نویسی و تحلیل داده‌ها در Cloud Bigtable
  • امنیت در Cloud Bigtable: مدیریت دسترسی و رمزنگاری داده‌ها
  • مانیتورینگ و بهینه‌سازی عملکرد Cloud Bigtable
  • مقیاس‌پذیری Cloud Bigtable: مدیریت حجم بالای داده‌ها
  • ادغام Cloud Bigtable با سایر سرویس‌های GCP

مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

  • دانشمندان و محققانی که با داده‌های علمی حجیم سروکار دارند
  • مهندسان داده و متخصصان بیگ‌دیتا
  • توسعه‌دهندگان نرم‌افزار علاقه‌مند به یادگیری GCP و Cloud Bigtable
  • مدیران IT و معماران سیستم
  • دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مرتبط با علوم کامپیوتر و مهندسی
  • هر کسی که به دنبال ارتقای مهارت‌های خود در زمینه Cloud Computing و بیگ‌دیتا است

چرا این دوره را بگذرانیم؟

گذراندن این دوره به شما کمک می‌کند تا:

  • به یک متخصص حرفه‌ای در زمینه Cloud Bigtable تبدیل شوید
  • توانایی مدیریت و تحلیل داده‌های علمی حجیم را کسب کنید
  • مهارت‌های خود را در زمینه Google Cloud Platform ارتقا دهید
  • فرصت‌های شغلی جدیدی را در زمینه بیگ‌دیتا و Cloud Computing به دست آورید
  • پروژه‌های خود را با استفاده از Cloud Bigtable به طور موثرتر و کارآمدتر انجام دهید
  • در زمان و هزینه خود صرفه‌جویی کنید
  • از پشتیبانی اساتید مجرب و متخصص بهره‌مند شوید
  • به یک جامعه پویا از متخصصان و علاقه‌مندان به GCP بپیوندید
  • با جدیدترین تکنولوژی‌ها و روندهای صنعت بیگ‌دیتا آشنا شوید

همین حالا ثبت‌نام کنید و متخصص بیگ‌دیتا شوید!

سرفصل‌های دوره

این دوره شامل بیش از 100 سرفصل جامع و کاربردی است که به شما کمک می‌کند تا به طور کامل با Cloud Bigtable آشنا شوید. در زیر، تنها به برخی از مهم‌ترین سرفصل‌ها اشاره می‌کنیم:

بخش اول: مقدمه‌ای بر Google Cloud Platform

  • معرفی Google Cloud Platform و مزایای آن
  • ایجاد اکانت و پیکربندی اولیه GCP
  • آشنایی با سرویس‌های اصلی GCP
  • مدیریت پروژه‌ها در GCP
  • امنیت در GCP
  • هزینه‌ها و قیمت‌گذاری در GCP

بخش دوم: معرفی Cloud Bigtable

  • Cloud Bigtable چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  • معماری Cloud Bigtable
  • مقایسه Cloud Bigtable با سایر پایگاه‌های داده NoSQL
  • مزایا و معایب استفاده از Cloud Bigtable
  • سناریوهای کاربردی Cloud Bigtable در صنایع مختلف
  • طراحی Schema در Cloud Bigtable

بخش سوم: راه اندازی و پیکربندی Cloud Bigtable

  • ایجاد یک Instance جدید Cloud Bigtable
  • پیکربندی Instance Cloud Bigtable
  • تعیین منطقه (Region) و Zone مناسب
  • انتخاب نوع Node مناسب
  • پیکربندی Replication
  • تنظیم Access Control

بخش چهارم: ورود داده به Cloud Bigtable

  • روش‌های مختلف ورود داده به Cloud Bigtable
  • استفاده از Bigtable API
  • استفاده از Dataflow
  • استفاده از Hadoop
  • وارد کردن داده از Cloud Storage
  • وارد کردن داده از سایر پایگاه‌های داده

بخش پنجم: کوئری‌نویسی و تحلیل داده‌ها در Cloud Bigtable

  • آشنایی با زبان کوئری Cloud Bigtable
  • نوشتن کوئری‌های پیچیده
  • بهینه‌سازی کوئری‌ها
  • استفاده از Scan API
  • انجام Aggregation
  • استفاده از Apache Beam برای تحلیل داده‌ها

بخش ششم: امنیت در Cloud Bigtable

  • مدیریت دسترسی (Access Control)
  • استفاده از IAM (Identity and Access Management)
  • رمزنگاری داده‌ها (Encryption)
  • امنیت شبکه
  • Auditing و Logging
  • Compliance

بخش هفتم: مانیتورینگ و بهینه‌سازی عملکرد Cloud Bigtable

  • استفاده از Cloud Monitoring
  • مانیتورینگ CPU Usage
  • مانیتورینگ Latency
  • مانیتورینگ Storage Usage
  • تشخیص مشکلات عملکرد
  • بهینه‌سازی تنظیمات Cloud Bigtable
  • بهینه‌سازی Schema

بخش هشتم: مقیاس‌پذیری Cloud Bigtable

  • مقیاس‌پذیری افقی (Horizontal Scaling)
  • مقیاس‌پذیری عمودی (Vertical Scaling)
  • افزایش تعداد Nodes
  • پیکربندی Auto Scaling
  • برنامه‌ریزی برای رشد داده
  • بهینه‌سازی هزینه

بخش نهم: ادغام Cloud Bigtable با سایر سرویس‌های GCP

  • ادغام با Cloud Storage
  • ادغام با Dataflow
  • ادغام با Dataproc
  • ادغام با BigQuery
  • ادغام با Cloud Functions
  • ساخت یک Data Pipeline کامل

بخش دهم: پروژه‌های عملی و نمونه کدها

  • ساخت یک سیستم ردیابی موقعیت مکانی با استفاده از Cloud Bigtable
  • ذخیره و تحلیل داده‌های حسگرها با استفاده از Cloud Bigtable
  • ساخت یک سیستم پیشنهاد دهنده محصول با استفاده از Cloud Bigtable
  • نمونه کدها به زبان‌های Python، Java و Go
  • راهنمای حل مشکلات رایج
  • پرسش و پاسخ

و ده‌ها سرفصل دیگر که شما را به یک متخصص حرفه‌ای تبدیل می‌کند. فرصت را از دست ندهید!

همین حالا ثبت‌نام کنید و به دنیای متخصصان بیگ‌دیتا بپیوندید!


📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

  • ویدیوهای آموزشی فارسی — آموزش قدم‌به‌قدم، کاربردی و قابل فهم
  • پادکست‌های صوتی فارسی — توضیح مفاهیم کلیدی و نکات تکمیلی
  • کتاب PDF فارسی — شامل کلیهٔ سرفصل‌ها و محتوای آموزشی
  • کتاب خلاصه نکات ویدیوها و پادکست‌ها – نسخه PDF — مناسب مرور سریع و جمع‌بندی مباحث
  • کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه PDF — زبان ساده و کاربردی
  • کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه PDF — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه PDF
    — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه یادگیری سریع)
    — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
  • کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه PDF (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
    — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.
  • کتاب تمرین‌های درست / نادرست (True / False) – نسخه PDF
    — مناسب افزایش دقت مفهومی و تشخیص صحیح یا نادرست بودن گزاره‌ها.
  • کتاب تمرین‌های جای خالی – نسخه PDF
    — تقویت یادگیری فعال و تسلط بر مفاهیم و اصطلاحات کلیدی.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل آموزش تصویری، صوتی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • تمامی فایل‌ها و کتاب‌ها کاملاً فارسی هستند.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی ۴۸ ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • نیازی به درج شماره موبایل نیست؛ اما برای پشتیبانی سریع‌تر توصیه می‌شود.
  • در صورت بروز مشکل در دانلود با شماره 09395106248 تماس بگیرید.
  • اگر پرداخت انجام شده ولی لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نوع پلن دوره

تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه, تمامی کتاب های PDF فارسی مجموعه + ویدیوها و پادکست های فارسی توضیحی کتاب ها

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب Google Cloud Platform: Cloud Bigtable Database Setup and Management (for Scientific Big Data)”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا