, ,

کتاب Google Cloud Platform: Batch Application Deployment and Management with Dask (Advanced Distributed Computing) به همراه ویدیوهای فارسی + پادکست های صوتی فارسی + کتاب های جامع PDF فارسی + کتاب های PDF فارسی ۲۰۰۰ نکته + کتاب های PDF فارسی ۴۰۰۰ کوییز + ۶۰۰۰ فلش کارت (به صورت اپلیکیشن جعبه حافظه)

299,999 تومان399,000 تومان

دوره جامع استقرار و مدیریت پردازش‌های توزیع‌شده با Dask در Google Cloud Platform متخصص پردازش داده‌های عظیم در Google Cloud شوید: از تئوری تا استقرار واقعی با Dask Google Cloud Platform: Batch Applica…

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Google Cloud Platform: Batch Application Deployment and Management with Dask (Advanced Distributed Computing)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. Welcome to Advanced Dask on Google Cloud
  • 2. Course Objectives and Learning Outcomes
  • 3. Introduction to Batch Application Deployment
  • 4. Understanding Advanced Distributed Computing Concepts
  • 5. Why Google Cloud Platform for Dask Workloads?
  • 6. Setting Up Your GCP Project and Billing
  • 7. Essential GCP IAM Concepts for Distributed Systems
  • 8. Managing GCP Service Accounts and Keys
  • 9. Navigating the GCP Console and Cloud Shell
  • 10. The `gcloud` CLI Tool: A Deep Dive for Automation
  • 11. Introduction to Virtual Private Cloud (VPC) Networking
  • 12. Configuring Subnets and Firewall Rules for Dask Clusters
  • 13. Overview of GCP Compute Engine Instances
  • 14. Understanding Machine Types and Boot Disks for Performance
  • 15. Introduction to Google Kubernetes Engine (GKE) Fundamentals
  • 16. Core Kubernetes Concepts for Dask Deployments (Pods, Deployments, Services)
  • 17. Google Cloud Storage: Buckets, Objects, and Access Control
  • 18. Cloud Storage FUSE for VM Integration
  • 19. Introduction to Google Cloud Pub/Sub for Messaging
  • 20. Artifact Registry for Container Image Management
  • 21. Python Environment Setup for Dask Development on GCP
  • 22. Dask: A Flexible Library for Parallel Computing in Python
  • 23. Dask Architecture: Client, Scheduler, Workers Explained
  • 24. Dask Collections: Dask Array for Numerical Workloads
  • 25. Dask Collections: Dask DataFrame for Tabular Data Processing
  • 26. Dask Collections: Dask Bag for Unstructured Data
  • 27. Dask Delayed for Custom Task Graphs and Workflows
  • 28. Lazy Evaluation and Task Graph Visualization with Dask
  • 29. Dask Futures for Asynchronous Computation
  • 30. Choosing Your Dask Scheduler: Single Machine vs. Distributed
  • 31. Setting Up a Local Dask Distributed Cluster
  • 32. Running Your First Dask Computation Locally
  • 33. Debugging Dask Applications Locally
  • 34. Monitoring Local Dask Clusters with Dask Dashboard
  • 35. Deploying Dask Scheduler on a Single Compute Engine VM
  • 36. Launching Dask Workers Manually on Compute Engine Instances
  • 37. SSH Management for Dask Cluster Communication
  • 38. Using Instance Templates for Dask Worker Provisioning
  • 39. Managed Instance Groups for Scalable Dask Worker Pools
  • 40. Automating Dask VM Deployment with `gcloud` Scripts
  • 41. Introduction to `dask-cloudprovider` for GCP Integration
  • 42. `dask-cloudprovider` Configuration for Compute Engine
  • 43. Creating a Dask Cluster with `dask-cloudprovider`
  • 44. Scaling Dask Clusters Up and Down via `dask-cloudprovider`
  • 45. Best Practices for `dask-cloudprovider` Resource Management
  • 46. Monitoring and Debugging `dask-cloudprovider` Deployments
  • 47. Containerizing Dask Applications with Docker
  • 48. Building Custom Dask Docker Images for GCP
  • 49. Pushing Dask Images to Google Artifact Registry
  • 50. Setting Up a GKE Cluster for Dask Workloads
  • 51. GKE Node Pools Optimization for Dask Resource Allocation
  • 52. The Dask Kubernetes Operator: A Deep Dive
  • 53. Deploying Dask Scheduler using Kubernetes Operator YAML
  • 54. Deploying Dask Workers using Kubernetes Operator YAML
  • 55. Configuring Horizontal Pod Autoscaling for Dask Workers
  • 56. Accessing Dask Dashboard via GKE Service
  • 57. Persistent Volumes and Claims for Dask State in GKE
  • 58. Kubernetes Resource Requests and Limits for Dask Pods
  • 59. Best Practices for Dask on GKE Performance
  • 60. Reading Data from Cloud Storage into Dask DataFrames
  • 61. Writing Dask Results Back to Cloud Storage
  • 62. Optimizing Data I/O with Cloud Storage Parquet Files
  • 63. Interacting with BigQuery Data using Dask
  • 64. Connecting Dask to Cloud SQL Databases
  • 65. Leveraging Cloud Filestore (NFS) for Shared Dask Data
  • 66. Processing Streaming Data with Pub/Sub and Dask
  • 67. Data Partitioning Strategies for Large Datasets
  • 68. Handling Data Serialization Formats (Parquet, ORC, CSV, JSON)
  • 69. Schema Evolution in Long-Running Batch Jobs
  • 70. Monitoring Dask Application Metrics with Dask Dashboard
  • 71. Integrating Dask Metrics with Cloud Monitoring
  • 72. Understanding Dask Task States and Progress
  • 73. Advanced Dask Dashboard Features and Insights
  • 74. Centralized Logging for Dask with Cloud Logging
  • 75. Structured Logging within Dask Applications
  • 76. Creating Log-Based Metrics and Alerts in Cloud Monitoring
  • 77. Identifying Performance Bottlenecks in Dask Graphs
  • 78. Strategies for Dask Memory Optimization and Spill-to-Disk
  • 79. Tackling CPU-Bound vs. I/O-Bound Dask Tasks
  • 80. Dynamic Scaling of Dask Clusters on GCP
  • 81. Cost Optimization: Leveraging Spot VMs for Dask Workers
  • 82. Preemptible VMs vs. Spot VMs for Batch Processing
  • 83. Building Robust Dask Batch Workflows
  • 84. Implementing Error Handling and Retries in Dask
  • 85. Checkpointing Dask Workflows for Resilience
  • 86. Orchestrating Dask Jobs with Cloud Composer (Apache Airflow)
  • 87. Triggering Dask Workloads with Cloud Functions
  • 88. Integrating Dask with Vertex AI for ML Pipelines (Brief)
  • 89. Hyperparameter Tuning with Dask-ML (Brief)
  • 90. Dask for Extract, Transform, Load (ETL) Workflows
  • 91. Introduction to CI/CD for Dask Applications
  • 92. Automating Dask Deployments with Cloud Build
  • 93. Testing Dask Applications with Unit and Integration Tests
  • 94. Security Best Practices for Dask on GCP
  • 95. Data Encryption at Rest and In Transit on GCP
  • 96. IAM Roles and Permissions for Dask Service Accounts
  • 97. Network Security: Private IP and VPC Service Controls
  • 98. Disaster Recovery Strategies for Batch Systems
  • 99. Future Trends in Distributed Computing and Dask
  • 100. Recap and Next Steps for Your Dask Journey





دوره جامع استقرار و مدیریت پردازش‌های توزیع‌شده با Dask در Google Cloud Platform

متخصص پردازش داده‌های عظیم در Google Cloud شوید: از تئوری تا استقرار واقعی با Dask

Google Cloud Platform: Batch Application Deployment and Management with Dask (Advanced Distributed Computing)

معرفی دوره: دروازه‌ای به دنیای پردازش داده‌های بزرگ در مقیاس ابری

در دنیای امروز، داده‌ها با سرعتی سرسام‌آور در حال تولید هستند. دیگر پردازش داده‌های چند گیگابایتی یا حتی چند ترابایتی با روش‌های سنتی و یک ماشین تنها، امکان‌پذیر نیست. کسب‌وکارهایی که می‌خواهند در این رقابت پیشرو باشند، به متخصصانی نیاز دارند که بتوانند زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر و قدرتمند را برای پردازش‌های دسته‌ای (Batch Processing) عظیم طراحی و مدیریت کنند. اینجاست که قدرت پلتفرم ابری گوگل (GCP) و کتابخانه پردازش توزیع‌شده Dask به میدان می‌آید.

این دوره صرفاً یک معرفی تئوریک نیست؛ یک سفر عمیق و کاملاً عملی به قلب مهندسی داده مدرن است. ما به شما نشان می‌دهیم چگونه می‌توانید از قدرت بی‌پایان زیرساخت GCP برای استقرار خوشه‌های Dask استفاده کنید و چالش‌برانگیزترین مسائل پردازش داده را به سادگی حل کنید. شما یاد می‌گیرید که چگونه برنامه‌های پایتونی خود را از یک سیستم محدود، به یک معماری توزیع‌شده و مقیاس‌پذیر تبدیل کنید که می‌تواند هر حجم از داده را مدیریت کند. این دوره کلید شما برای تبدیل شدن به یک معمار سیستم‌های داده‌ای پیشرفته است.

درباره دوره: چه چیزی یاد خواهید گرفت؟

این دوره پیشرفته، شما را با مفاهیم کلیدی پردازش توزیع‌شده با استفاده از Dask آشنا می‌کند و سپس به صورت کاملاً پروژه-محور، نحوه پیاده‌سازی این سیستم‌ها را در اکوسیستم قدرتمند Google Cloud Platform (GCP) آموزش می‌دهد. تمرکز اصلی دوره بر روی استقرار، مدیریت، بهینه‌سازی و مانیتورینگ برنامه‌های پردازش دسته‌ای (Batch Applications) است. شما یاد می‌گیرید که چگونه خوشه‌های Dask را بر روی سرویس‌های مختلف GCP مانند Google Kubernetes Engine (GKE) و Compute Engine راه‌اندازی کرده، داده‌ها را از Google Cloud Storage بخوانید، آن‌ها را پردازش کنید و نتایج را در BigQuery ذخیره نمایید.

موضوعات کلیدی که در این دوره پوشش داده می‌شوند:

  • مبانی و معماری پیشرفته پردازش توزیع‌شده با Dask
  • راه‌اندازی و مدیریت زیرساخت در GCP (Compute Engine, GKE, VPC)
  • استقرار و مقیاس‌بندی دینامیک خوشه‌های Dask بر روی Kubernetes (GKE)
  • طراحی و پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های داده Batch برای پردازش‌های عظیم
  • یکپارچه‌سازی با سرویس‌های کلیدی داده در GCP مانند Cloud Storage و BigQuery
  • تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی عملکرد و مدیریت حافظه در Dask
  • استراتژی‌های مدیریت هزینه برای جلوگیری از صورت‌حساب‌های غیرمنتظره در کلود
  • مانیتورینگ، لاگینگ و عیب‌یابی پیشرفته سیستم‌های توزیع‌شده با ابزارهای GCP
  • امنیت در سطح زیرساخت و برنامه در محیط ابری

این دوره برای چه کسانی ایده‌آل است؟

  • مهندسان داده (Data Engineers): که می‌خواهند پایپ‌لاین‌های ETL/ELT خود را از سیستم‌های تک‌ماشینی به یک محیط ابری مقیاس‌پذیر منتقل کنند.
  • دانشمندان داده (Data Scientists): که با مجموعه داده‌های بسیار بزرگ کار می‌کنند و با محدودیت‌های حافظه و پردازش در ابزارهایی مانند Pandas مواجه شده‌اند.
  • توسعه‌دهندگان Backend: که قصد دارند سیستم‌های داده-محور (Data-Intensive) و مقیاس‌پذیر طراحی کنند.
  • متخصصان DevOps و SRE: که مسئولیت مدیریت و خودکارسازی زیرساخت‌های پردازش داده در محیط ابری را بر عهده دارند.
  • معماران ابر (Cloud Architects): که به دنبال طراحی راهکارهای بهینه برای پردازش داده‌های بزرگ در GCP هستند.

* پیش‌نیاز: آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون و مفاهیم اولیه رایانش ابری برای بهره‌وری حداکثری از این دوره توصیه می‌شود.

چرا باید در این دوره شرکت کنید؟

  • یادگیری یک مهارت فوق‌العاده پرتقاضا: تخصص در زمینه پردازش توزیع‌شده و پلتفرم‌های ابری مانند GCP یکی از پردرآمدترین و پرتقاضاترین مهارت‌ها در بازار کار جهانی است. با گذراندن این دوره، خود را از دیگران متمایز می‌کنید.
  • حل چالش‌های واقعی دنیای داده: این دوره شما را برای مواجهه با مشکلات واقعی آماده می‌کند. دیگر از خطاهای `MemoryError` خسته نخواهید شد و یاد می‌گیرید چگونه پردازش‌هایی که ساعت‌ها طول می‌کشید را در چند دقیقه انجام دهید.
  • رویکرد کاملاً عملی و پروژه-محور: ما به تئوری بسنده نمی‌کنیم. شما از ابتدا تا انتها روی یک پروژه جامع کار خواهید کرد و تمام مفاهیم را به صورت عملی در محیط واقعی GCP پیاده‌سازی می‌کنید. این پروژه یک نمونه کار ارزشمند برای رزومه شما خواهد بود.
  • تسلط بر اکوسیستم GCP: فراتر از چند سرویس ساده، شما به درک عمیقی از نحوه تعامل سرویس‌های مختلف GCP برای ساخت یک راه‌حل جامع داده دست پیدا می‌کنید. این دانش شما را به یک متخصص واقعی GCP تبدیل می‌کند.
  • آینده شغلی خود را تضمین کنید: با تسلط بر این تکنولوژی‌ها، شما نه تنها برای موقعیت‌های شغلی فعلی آماده می‌شوید، بلکه خود را برای آینده صنعت فناوری که بر پایه داده و ابر بنا شده است، تجهیز می‌کنید.

نگاهی به سرفصل‌های جامع دوره

این دوره با بیش از ۱۰۰ سرفصل دقیق و کاربردی، جامع‌ترین منبع آموزشی در این زمینه به زبان فارسی است. در ادامه، نگاهی کلی به بخش‌های اصلی خواهیم داشت:

بخش اول: مبانی پردازش توزیع‌شده و اکوسیستم GCP

  • چرا به پردازش توزیع‌شده نیاز داریم؟ محدودیت‌های سیستم‌های تک‌ماشینی
  • معرفی معماری Dask و مقایسه آن با Spark
  • آشنایی با سرویس‌های پایه GCP: IAM, VPC, Compute Engine
  • کار با Google Cloud SDK و ابزارهای خط فرمان

بخش دوم: استقرار و مدیریت خوشه‌های Dask در GCP

  • راه‌اندازی دستی خوشه Dask بر روی ماشین‌های مجازی (Compute Engine)
  • مقدمه‌ای بر کانتینرها (Docker) و ارکستریشن (Kubernetes)
  • استقرار پیشرفته و مقیاس‌پذیر Dask با Google Kubernetes Engine (GKE)
  • استفاده از Dask Gateway برای مدیریت امن کاربران

بخش سوم: ساخت پایپ‌لاین‌های پردازش داده Batch

  • خواندن و نوشتن داده در مقیاس بالا از Google Cloud Storage
  • استفاده از Dask DataFrames برای پردازش داده‌های جدولی عظیم
  • بارگذاری نتایج پردازش‌شده در انبار داده BigQuery
  • زمان‌بندی و خودکارسازی فرآیندها با Cloud Composer (Apache Airflow)

بخش چهارم: بهینه‌سازی، مدیریت هزینه و مانیتورینگ

  • تکنیک‌های پیشرفته برای بهینه‌سازی عملکرد و مدیریت حافظه در Dask
  • داشبورد Dask و تحلیل پروفایل عملکرد
  • استراتژی‌های کلیدی برای مدیریت و کاهش هزینه‌ها در GCP
  • استفاده از Cloud Monitoring و Cloud Logging برای نظارت بر سلامت سیستم

بخش پنجم: پروژه نهایی – ساخت یک سیستم ETL توزیع‌شده End-to-End

  • طراحی معماری یک سیستم پردازش داده واقعی
  • پیاده‌سازی پایپ‌لاین کامل از دریافت داده تا تحلیل نهایی
  • تست، عیب‌یابی و مستندسازی پروژه

این تنها بخش کوچکی از سرفصل‌های دوره است. برنامه آموزشی کامل شامل ۱۰۰ درسنامه دقیق است که تمام جزئیات فنی، نکات عملی و بهترین شیوه‌ها (Best Practices) را برای تبدیل شما به یک متخصص تمام‌عیار پوشش می‌دهد.


📦 مجموعه شامل:

  • ✅ ویدیوهای فارسی
  • ✅ پادکست های صوتی فارسی
  • ✅ کتاب PDF فارسی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته فارسی خودمونی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته رسمی فارسی
  • ✅ کتاب ۱۰۰۰ پرسش و پاسخ ۴ گزینه ای فارسی

📚 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: Batch Application Deployment and Management with Dask (Advanced Distributed Computing) به همراه ویدیوهای فارسی + پادکست های صوتی فارسی + کتاب های جامع PDF فارسی + کتاب های PDF فارسی ۲۰۰۰ نکته + کتاب های PDF فارسی ۴۰۰۰ کوییز + ۶۰۰۰ فلش کارت (به صورت اپلیکیشن جعبه حافظه)”

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

پیمایش به بالا