دوره مبانی داده‌های کلان و یادگیری ماشین گوگل کلود ۲۰۲۴ بر روی فلش 32GB

500,000 تومان950,000 تومان

نام محصول به انگلیسی Pluralsight – Google Cloud Big Data and Machine Learning Fundamentals 2024-9 –
نام محصول به فارسی دوره مبانی داده‌های کلان و یادگیری ماشین گوگل کلود ۲۰۲۴ بر روی فلش 32GB
زبان انگلیسی با زیرنویس فارسی
نوع محصول آموزش ویدیویی
نحوه تحویل ارائه شده بر روی فلش مموری

🎓 مجموعه‌ای بی‌نظیر

  • زیرنویس کاملاً فارسی برای درک آسان و سریع
  • ارائه‌شده روی فلش 32 گیگابایتی
  • آماده ارسال فوری به سراسر کشور

📚 شروع یادگیری از همین امروز — فرصت رشد را از دست نده!

جهت پیگیری سفارش، می‌توانید از طریق واتس‌اپ با شماره 09395106248 یا آیدی تلگرامی @ma_limbs در تماس باشید.

دوره مبانی داده‌های کلان و یادگیری ماشین گوگل کلود ۲۰۲۴ بر روی فلش ۳۲GB

در دنیای امروز، داده‌ها به عنوان ارزشمندترین دارایی سازمان‌ها شناخته می‌شوند و توانایی استخراج بینش‌های کاربردی از حجم عظیم داده‌ها، کلید موفقیت در کسب‌وکارهای مدرن است. با پیشرفت‌های خیره‌کننده در حوزه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، فرصت‌های بی‌شماری برای نوآوری و بهینه‌سازی فرآیندها فراهم شده است. پلتفرم گوگل کلود، به عنوان یکی از پیشگامان ارائه‌دهنده خدمات ابری، ابزارهای قدرتمندی را برای کار با داده‌های کلان و پیاده‌سازی راهکارهای یادگیری ماشین ارائه می‌دهد. این دوره جامع، که به صورت انحصاری بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه می‌شود، شما را با مفاهیم کلیدی و ابزارهای کاربردی گوگل کلود در حوزه داده و هوش مصنوعی آشنا می‌سازد.

چرا این دوره؟

در عصر دیجیتال، تسلط بر داده‌های کلان و یادگیری ماشین دیگر یک مزیت رقابتی نیست، بلکه یک ضرورت است. گوگل کلود با ارائه مجموعه‌ای یکپارچه از خدمات، این امکان را برای متخصصان فراهم می‌کند تا بدون دغدغه زیرساخت، بر روی تحلیل داده‌ها و ساخت مدل‌های هوشمند تمرکز کنند. این دوره به شما کمک می‌کند تا:

  • با معماری و خدمات کلیدی گوگل کلود در زمینه مدیریت داده‌های کلان آشنا شوید.
  • نحوه استقرار و مدیریت پایگاه‌های داده مقیاس‌پذیر و ابزارهای تحلیل داده را بیاموزید.
  • اصول اولیه یادگیری ماشین و چگونگی استفاده از خدمات ML گوگل کلود را درک کنید.
  • با سناریوهای عملی و کاربردی در صنایع مختلف آشنا شوید.
  • مهارت‌های لازم برای پیشبرد پروژه‌های مبتنی بر داده و هوش مصنوعی را کسب کنید.

این دوره، گامی اساسی برای ورود به دنیای جذاب و پرکاربرد داده‌کاوی، تحلیل کسب‌وکار، و مهندسی یادگیری ماشین محسوب می‌شود.

مخاطبان دوره

این دوره برای طیف وسیعی از متخصصان و علاقه‌مندان مناسب است، از جمله:

  • مهندسان داده (Data Engineers)
  • دانشمندان داده (Data Scientists)
  • تحلیلگران کسب‌وکار (Business Analysts)
  • معماران راهکارهای ابری (Cloud Solution Architects)
  • توسعه‌دهندگان نرم‌افزار (Software Developers)
  • مدیران محصول (Product Managers)
  • هر فردی که به دنبال درک و تسلط بر خدمات داده و یادگیری ماشین گوگل کلود است.

پیش‌نیازها

برای بهره‌مندی کامل از این دوره، داشتن دانش اولیه در زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

  • مفاهیم پایه رایانش ابری (Cloud Computing)
  • آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون (Python)
  • دانش مقدماتی درباره پایگاه‌های داده و SQL
  • درک اولیه از مفاهیم آماری و ریاضی

اگرچه این دوره مبانی را پوشش می‌دهد، اما داشتن پیش‌زمینه قوی‌تر، فرآیند یادگیری را تسهیل خواهد کرد.

ساختار و سرفصل‌های دوره

این دوره در یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی با ساختاری منطقی و جامع ارائه شده است و شامل بخش‌های کلیدی زیر می‌باشد:

بخش اول: مقدمه‌ای بر گوگل کلود و اکوسیستم داده

  • آشنایی با مفاهیم کلیدی رایانش ابری و مزایای آن
  • مروری بر خدمات اصلی گوگل کلود (GCP)
  • معرفی اکوسیستم داده در گوگل کلود: BigQuery، Cloud Storage، Dataflow، Dataproc
  • مدیریت دسترسی و امنیت در GCP

در این بخش، با ساختار کلی گوگل کلود و جایگاه خدمات داده در آن آشنا خواهید شد. درک اینکه چگونه خدمات مختلف با یکدیگر تعامل دارند، اساس کار با این پلتفرم است.

بخش دوم: مدیریت و تحلیل داده‌های کلان با BigQuery

  • آشنایی با BigQuery: انبار داده ابری بدون سرور (Serverless Data Warehouse)
  • طراحی بهینه جداول و مجموعه داده‌ها (Datasets)
  • نوشتن کوئری‌های SQL پیشرفته در BigQuery
  • مفاهیمPartitioning و Clustering برای بهینه‌سازی عملکرد
  • اتصال BigQuery به سایر ابزارهای تحلیل و مصورسازی (مانند Looker Studio، Tableau)
  • مفاهیم Data Lakes و Data Warehouses و نقش BigQuery در آن‌ها

BigQuery یکی از قدرتمندترین ابزارهای گوگل کلود برای تحلیل داده‌های حجیم است. شما یاد خواهید گرفت چگونه با استفاده از SQL، پرس‌وجوهایی پیچیده بر روی ترابایت‌ها داده اجرا کنید و نتایج دقیقی بدست آورید. یادگیری تکنیک‌های بهینه‌سازی در BigQuery، تاثیر قابل توجهی بر سرعت و هزینه تحلیل‌ها خواهد داشت.

بخش سوم: پردازش داده‌های جریانی و دسته‌ای با Dataflow و Dataproc

  • مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های جریانی (Streaming) و دسته‌ای (Batch)
  • آشنایی با Google Cloud Dataflow: یک سرویس پردازش یکپارچه
  • پیاده‌سازی Pipelineهای پردازش داده با استفاده از Dataflow (Java/Python SDK)
  • معرفی Google Cloud Dataproc: سرویس مدیریت شده Hadoop و Spark
  • سناریوهای کاربردی Dataflow و Dataproc در تحلیل داده‌های بلادرنگ

داده‌ها همیشه به صورت ایستا نیستند؛ بسیاری از آن‌ها به صورت جریان تولید می‌شوند. این بخش به شما می‌آموزد چگونه با استفاده از ابزارهایی مانند Dataflow، داده‌های ورودی را به صورت بلادرنگ پردازش کرده و نتایج آنی تولید کنید. همچنین، آشنایی با Dataproc برای اجرای پردازش‌های پیچیده بر بستر Hadoop و Spark حیاتی است.

بخش چهارم: مبانی یادگیری ماشین در گوگل کلود

  • مفاهیم اساسی یادگیری ماشین (Supervised, Unsupervised Learning)
  • معرفی Google Cloud AI Platform و Vertex AI
  • آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از AutoML
  • پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های سفارشی با استفاده از Vertex AI
  • خدمات آماده هوش مصنوعی گوگل کلود (Vision AI, Natural Language AI, Translation AI)
  • مثال‌های کاربردی: تشخیص تصویر، تحلیل احساسات متن، پیش‌بینی فروش

این بخش، دروازه ورود شما به دنیای هوش مصنوعی در گوگل کلود است. شما یاد می‌گیرید چگونه بدون نیاز به تخصص عمیق در ML، مدل‌های پیشرفته بسازید یا از سرویس‌های آماده گوگل برای افزودن قابلیت‌های هوشمند به برنامه‌های خود بهره ببرید. پیاده‌سازی یک مدل پیش‌بینی فروش برای یک فروشگاه آنلاین، می‌تواند نمونه‌ای عملی از این بخش باشد.

بخش پنجم: پروژه عملی و جمع‌بندی

  • طراحی یک معماری جامع داده برای یک سناریوی کسب‌وکار
  • اجرای یک پروژه End-to-End با استفاده از ابزارهای GCP
  • مروری بر بهترین شیوه‌ها (Best Practices) در مدیریت داده و ML
  • مسیرهای شغلی و گواهینامه‌های مرتبط با گوگل کلود

در پایان دوره، با انجام یک پروژه عملی، آموخته‌های خود را در یک سناریوی واقعی به کار خواهید بست. این امر به شما اطمینان می‌دهد که قادر به پیاده‌سازی راهکارهای داده‌محور در محیط‌های عملی هستید.

مزایای استفاده از فلش مموری ۳۲ گیگابایتی

این دوره آموزشی تخصصی، به شکلی متمایز و کاربردی بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی با کیفیت بالا ارائه می‌گردد. این رویکرد مزایای منحصر به فردی دارد:

  • دسترسی آفلاین و همیشگی: شما نیازی به دانلود حجم زیادی از فایل‌ها ندارید و می‌توانید در هر زمان و مکانی، حتی بدون دسترسی به اینترنت، به محتوای آموزشی دسترسی داشته باشید.
  • سرعت و پایداری بالا: فلش مموری ۳۲ گیگابایتی، سرعت انتقال داده بالایی را تضمین کرده و از قطعی و افت کیفیت در طول آموزش جلوگیری می‌کند.
  • سهولت حمل و نقل: این فلش مموری کوچک و سبک، به راحتی قابل حمل است و می‌توانید آن را با خود به محل کار، دانشگاه یا هر جای دیگری ببرید.
  • محتوای کامل و دسته‌بندی شده: تمامی ویدئوها، اسناد و مثال‌های عملی به صورت منظم و سازمان‌یافته بر روی فلش قرار گرفته‌اند تا تجربه یادگیری شما را بهینه کنند.

نکات کلیدی و کاربردی

در طول این دوره، بر جنبه‌های عملی و کاربردی تمرکز خواهیم داشت. برخی از نکات کلیدی که به آن‌ها پرداخته می‌شود:

  • مدیریت هزینه در GCP: چگونه با بهینه‌سازی منابع، هزینه‌های استفاده از گوگل کلود را کاهش دهیم؟
  • انتخاب ابزار مناسب: کدام سرویس برای کدام نوع تحلیل داده یا وظیفه ML مناسب‌تر است؟
  • یکپارچگی خدمات: چگونه می‌توان بین سرویس‌هایی مانند Cloud Storage، BigQuery، Dataflow و Vertex AI ارتباط موثر برقرار کرد؟
  • تکرارپذیری (Reproducibility) در ML: چگونه از اجرای مدل‌های ML خود اطمینان حاصل کنیم که نتایج یکسانی در دفعات بعدی تولید می‌کنند؟

با سرمایه‌گذاری بر روی این دوره آموزشی جامع، گامی بلند در جهت ارتقاء مهارت‌های خود در حوزه داده‌های کلان و یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم قدرتمند گوگل کلود بردارید. این دوره، کلید ورود شما به فرصت‌های شغلی پرشتاب و پروژه‌های نوآورانه در دنیای مدرن فناوری خواهد بود.

نوع دریافت دوره

دریافت دوره بر روی فلش مموری و ارسال پستی, دریافت دوره فقط به صورت دانلودی (بدون فلش مموری)

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “دوره مبانی داده‌های کلان و یادگیری ماشین گوگل کلود ۲۰۲۴ بر روی فلش 32GB”

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

پیمایش به بالا