🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: Google Cloud Platform: Real-time Data Analysis Application Development with Advanced AI and Machine Learning Techniques
موضوع کلی: برنامه نویسی
موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مقدمهای بر رایانش ابری و Google Cloud Platform
- 2. ایجاد حساب کاربری و مدیریت صورتحساب در GCP
- 3. آشنایی با کنسول GCP، کلود شل و ابزار خط فرمان gcloud
- 4. مفاهیم پایه شبکه: VPC، زیرشبکهها و فایروال
- 5. پروژهها، پوشهها و ساختار سازمانی در GCP
- 6. مدیریت هویت و دسترسی (IAM): کاربران، نقشها و حسابهای سرویس
- 7. مبانی Compute Engine: ایجاد و مدیریت ماشینهای مجازی
- 8. مبانی Cloud Storage: باکتها، اشیاء و کلاسهای ذخیرهسازی
- 9. گزینههای ذخیرهسازی داده در GCP: مروری کلی
- 10. آشنایی با پایگاههای داده مدیریتشده: Cloud SQL و Spanner
- 11. آشنایی با پایگاههای داده NoSQL: Firestore و Bigtable
- 12. مقدمهای بر معماری دادههای real-time
- 13. معرفی Google Pub/Sub: هسته پیامرسانی real-time
- 14. ایجاد تاپیکها و اشتراکها (Subscriptions) در Pub/Sub
- 15. الگوهای ارسال پیام: Push و Pull
- 16. مقدمهای بر Cloud Dataflow و Apache Beam
- 17. مدل برنامهنویسی Beam: پایپلاینها، PCollection و Transform
- 18. پردازش دادههای دستهای (Batch) با Dataflow
- 19. پردازش دادههای جریانی (Streaming) با Dataflow
- 20. مفهوم پنجرهبندی (Windowing) در دادههای جریانی
- 21. Triggers و Watermarks در Dataflow
- 22. آشنایی با BigQuery به عنوان انبار داده ابری
- 23. معماری BigQuery: جداسازی محاسبات و ذخیرهسازی
- 24. بارگذاری دادههای دستهای در BigQuery
- 25. دریافت دادههای جریانی (Streaming Ingestion) در BigQuery
- 26. نوشتن کوئریهای SQL استاندارد و پیشرفته در BigQuery
- 27. بهینهسازی کوئری و مدیریت هزینه در BigQuery
- 28. اتصال Dataflow به BigQuery برای ذخیرهسازی نتایج
- 29. مقدمهای بر Cloud Functions برای پردازش رویداد-محور
- 30. ایجاد یک تابع Cloud Function برای پردازش پیامهای Pub/Sub
- 31. توسعه اپلیکیشنهای کانتینری با Cloud Run
- 32. مقدمهای بر داکر (Docker) و کانتینرسازی
- 33. استقرار یک سرویس وب ساده روی Cloud Run
- 34. مقیاسپذیری خودکار و مدیریت ترافیک در Cloud Run
- 35. ایجاد API Gateway برای مدیریت و امنسازی سرویسها
- 36. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
- 37. مروری بر سرویسهای AI و ML در GCP
- 38. استفاده از APIهای از پیشآموزشدیده: Vision AI
- 39. تحلیل تصویر و ویدئو با Vision AI
- 40. استفاده از APIهای از پیشآموزشدیده: Natural Language AI
- 41. تحلیل متن، احساسات و موجودیتها با Natural Language AI
- 42. استفاده از APIهای از پیشآموزشدیده: Speech-to-Text و Text-to-Speech
- 43. معرفی پلتفرم یکپارچه Vertex AI
- 44. آشنایی با مجموعه دادههای مدیریتشده در Vertex AI
- 45. مقدمهای بر AutoML: آموزش مدل بدون کدنویسی
- 46. ساخت مدل طبقهبندی تصویر با AutoML Vision
- 47. ساخت مدل رگرسیون با AutoML Tabular
- 48. ساخت مدل طبقهبندی متن با AutoML Text
- 49. مقدمهای بر BigQuery ML (BQML)
- 50. آموزش مدل رگرسیون خطی با استفاده از SQL در BQML
- 51. آموزش مدل طبقهبندی لجستیک با BQML
- 52. ارزیابی و پیشبینی با مدلهای BQML
- 53. مقدمهای بر آموزش سفارشی (Custom Training) در Vertex AI
- 54. آمادهسازی دادهها برای آموزش مدلهای سفارشی
- 55. نوشتن کد آموزشی با TensorFlow 2 یا PyTorch
- 56. ایجاد کانتینر سفارشی برای آموزش مدل
- 57. اجرای یک جاب آموزشی سفارشی در Vertex AI Training
- 58. مفهوم هایپرپارامتر تیونینگ در Vertex AI
- 59. استقرار مدل برای پیشبینی آنی با Vertex AI Endpoints
- 60. دریافت پیشبینیهای دستهای (Batch Predictions)
- 61. مقدمهای بر MLOps: اتوماسیون چرخه حیات ML
- 62. معرفی Vertex AI Pipelines برای ارکستراسیون MLOps
- 63. طراحی یک پایپلاین ساده ML با Kubeflow Pipelines (KFP)
- 64. کامپوننتها و آرتیفکتها در Vertex AI Pipelines
- 65. اجرا و مانیتورینگ پایپلاینهای ML
- 66. معرفی Vertex AI Feature Store برای مدیریت ویژگیها
- 67. ثبت و استفاده از ویژگیها در Feature Store
- 68. معرفی Vertex AI Model Registry برای نسخهبندی مدلها
- 69. مانیتورینگ مدل: تشخیص انحراف (Drift) و کجی (Skew)
- 70. مبانی امنیت در اپلیکیشنهای ابری
- 71. استفاده از Secret Manager برای مدیریت اطلاعات حساس
- 72. معماری یک اپلیکیشن تحلیل داده real-time: نمای کلی
- 73. پروژه عملی: طراحی سیستم تحلیل احساسات توئیتها در لحظه
- 74. گام اول پروژه: ایجاد تاپیک Pub/Sub برای دریافت توئیتها
- 75. گام دوم پروژه: توسعه یک Cloud Function برای فراخوانی Natural Language AI
- 76. گام سوم پروژه: ساخت پایپلاین Dataflow برای غنیسازی و agregasi دادهها
- 77. گام چهارم پروژه: ذخیرهسازی نتایج تحلیل در BigQuery
- 78. گام پنجم پروژه: ساخت داشبورد real-time با Looker Studio (Data Studio)
- 79. مقدمهای بر Cloud Composer (Managed Apache Airflow)
- 80. زمانبندی پایپلاینهای داده دستهای با Cloud Composer
- 81. مقدمهای بر Cloud Logging برای agregasi لاگها
- 82. مقدمهای بر Cloud Monitoring برای نظارت بر عملکرد سیستم
- 83. ایجاد داشبورد و هشدار (Alert) در Cloud Monitoring
- 84. اتوماسیون زیرساخت با Terraform: مفاهیم پایه
- 85. نوشتن کدهای Terraform برای ایجاد منابع GCP
- 86. یکپارچهسازی و تحویل مداوم (CI/CD) برای اپلیکیشنها
- 87. ایجاد پایپلاین CI/CD با Cloud Build
- 88. ذخیره ایمیجهای داکر در Artifact Registry
- 89. بهینهسازی هزینهها در GCP: بهترین شیوهها
- 90. استفاده از بودجه و هشدارهای صورتحساب
- 91. معماریهای پیشرفته: الگوهای real-time data processing
- 92. تکنیکهای پیشرفته در Dataflow: Side Inputs و State Management
- 93. مبانی هوش مصنوعی قابل توضیح (Explainable AI) در Vertex AI
- 94. دریافت توضیحات برای پیشبینیهای مدل
- 95. چالشهای کیفیت داده در سیستمهای real-time
- 96. بهترین شیوهها برای طراحی APIهای مقیاسپذیر
- 97. جمعبندی دوره و مراحل بعدی یادگیری
- 98. **پردازش و تحلیل دادههای جریانی با Pub/Sub و Dataflow: معماری، پیادهسازی و بهینهسازی**
- 99. **یادگیری ماشین در مقیاس با Vertex AI: مدلسازی، آموزش، استقرار و پایش بلادرنگ**
- 100. **مصورسازی و داشبوردهای تعاملی با Looker Studio: اتصال به منابع داده، طراحی و اشتراکگذاری**
Google Cloud Platform
توسعه اپلیکیشن تحلیل داده لحظهای با هوش مصنوعی پیشرفته
معرفی دوره: جهشی به سوی آینده تحلیل داده و هوش مصنوعی
آیا آمادهاید تا در دنیای پرشتاب تحلیل دادههای لحظهای و کاربردهای شگفتانگیز هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرو باشید؟ با پیشرفت تکنولوژی، نیاز به پردازش سریع و هوشمندانه حجم عظیمی از دادهها بیش از هر زمان دیگری احساس میشود. این دوره آموزشی، دریچهای نو به سوی این افقهای هیجانانگیز میگشاید و شما را قادر میسازد تا با استفاده از قدرتمندترین ابزارها، اپلیکیشنهای تحلیلی پیشرفتهای را بر بستر Google Cloud Platform (GCP) توسعه دهید.
در این مسیر، شما نه تنها با اصول و مبانی GCP آشنا میشوید، بلکه تکنیکهای پیشرفته هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را برای استخراج بینشهای عمیق از دادههای خود به کار خواهید گرفت. این دوره به شما امکان میدهد تا از قابلیتهای بینظیر GCP در زمینه پردازش دادههای جریانی، ساخت مدلهای یادگیری ماشین سفارشی و استقرار آنها در مقیاس بالا بهرهمند شوید. با گذراندن این دوره، شما به یک توسعهدهنده و تحلیلگر داده تحولآفرین تبدیل خواهید شد که قادر به حل چالشهای پیچیده کسبوکار با راهکارهای نوآورانه است.
درباره دوره: راهنمای جامع شما در دنیای GCP و AI
دوره “Google Cloud Platform: Real-time Data Analysis Application Development with Advanced AI and Machine Learning Techniques” یک برنامه آموزشی جامع و عملی است که بر توانمندسازی شما برای ساخت و استقرار اپلیکیشنهای تحلیل داده لحظهای با استفاده از قابلیتهای پیشرفته هوش مصنوعی و یادگیری ماشین GCP تمرکز دارد. این دوره ترکیبی منحصر به فرد از دانش نظری و مهارتهای عملی را ارائه میدهد و شرکتکنندگان را با چرخه کامل توسعه، از طراحی معماری تا پیادهسازی و بهینهسازی، آشنا میکند.
چرا این دوره را بگذرانیم؟ مسیر موفقیت شما در بازار کار
ارتقاء شغلی و کسب مهارتهای آیندهنگر: در دنیای امروز، تخصص در پلتفرمهای ابری مانند GCP و توانایی کار با هوش مصنوعی، از مهمترین عوامل تمایز در بازار کار محسوب میشوند. این دوره به شما کمک میکند تا مهارتهای مورد نیاز برای مشاغل پرتقاضا در حوزه علم داده، مهندسی یادگیری ماشین و معماری ابری را کسب کنید.
توسعه اپلیکیشنهای قدرتمند و نوآورانه: با یادگیری نحوه ادغام تحلیل داده لحظهای و هوش مصنوعی در GCP، قادر خواهید بود اپلیکیشنهایی بسازید که قابلیت پیشبینی، تصمیمگیری هوشمندانه و ارائه خدمات شخصیسازی شده را دارند. این توانایی، سازمان شما را در رقابت پیشتاز نگه میدارد.
کاهش هزینهها و افزایش بهرهوری: GCP با ارائه خدمات مقیاسپذیر و مقرونبهصرفه، به شما امکان میدهد تا زیرساختهای خود را بهینه کرده و با اتوماسیون فرایندهای تحلیلی، بهرهوری تیم خود را به طور چشمگیری افزایش دهید.
دستیابی به بینشهای عمیق از دادهها: این دوره به شما یاد میدهد چگونه از ابزارهای قدرتمند GCP برای کشف الگوهای پنهان، پیشبینی روندها و درک عمیقتر از رفتار مشتریان و بازار استفاده کنید.
تمرکز بر تکنیکهای پیشرفته: با پوشش مفاهیم پیشرفته هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، شما قادر خواهید بود چالشهای پیچیدهتری را حل کرده و راهحلهای خلاقانه و کارآمدی ارائه دهید.
مخاطبان دوره: چه کسانی باید در این دوره شرکت کنند؟
این دوره برای طیف وسیعی از متخصصان حوزه فناوری اطلاعات و داده طراحی شده است، از جمله:
- توسعهدهندگان نرمافزار که به دنبال اضافه کردن قابلیتهای هوش مصنوعی و تحلیل داده لحظهای به برنامههای خود هستند.
- مهندسان داده و دانشمندان داده که میخواهند از پلتفرم ابری GCP برای ساخت راهحلهای تحلیلی پیشرفته استفاده کنند.
- معماران ابری (Cloud Architects) که نیاز به درک عمیقتری از خدمات GCP برای تحلیل داده و هوش مصنوعی دارند.
- تحلیلگران کسبوکار و مدیران پروژه که میخواهند با قابلیتهای تحلیل داده لحظهای و هوش مصنوعی آشنا شده و از آنها در تصمیمگیریهای استراتژیک بهره ببرند.
- دانشجویان و علاقمندان به حوزه علم داده، یادگیری ماشین و پلتفرمهای ابری.
- هر کسی که مشتاق است تا مهارتهای خود را در زمینه توسعه اپلیکیشنهای هوشمند و مبتنی بر داده ارتقا دهد.
موضوعات کلیدی دوره: نقشه راه شما برای تسلط بر GCP و AI
این دوره به صورت جامع به موضوعات کلیدی زیر میپردازد:
- آشنایی عمیق با Google Cloud Platform: معماری، خدمات اصلی، مدیریت منابع و اصول امنیتی.
- پردازش دادههای لحظهای (Real-time Data Processing): استفاده از خدمات مانند Apache Beam، Dataflow، Pub/Sub برای پردازش جریان دادهها.
- موتورهای پایگاه داده در GCP: BigQuery برای تحلیل دادههای حجیم و پایگاههای داده NoSQL مانند Firestore و Cloud Spanner.
- مبانی و تکنیکهای پیشرفته هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: شبکههای عصبی، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی (NLP)، بینایی ماشین (Computer Vision).
- خدمات هوش مصنوعی GCP: استفاده از Vertex AI، AI Platform، AutoML برای ساخت، آموزش و استقرار مدلهای یادگیری ماشین.
- معماری اپلیکیشنهای تحلیل داده لحظهای: طراحی معماریهای مقیاسپذیر و مقاوم برای پردازش و تحلیل دادههای جریانی.
- استقرار و مدیریت مدلهای یادگیری ماشین: استفاده از Kubernetes (GKE) و سایر ابزارها برای استقرار مدلها در محیط عملیاتی.
- مانیتورینگ و بهینهسازی: نظارت بر عملکرد اپلیکیشنها و مدلها و بهبود مستمر آنها.
- کاربردهای عملی و مطالعات موردی: بررسی نمونههای واقعی از پیادهسازی تحلیل داده لحظهای و هوش مصنوعی در صنایع مختلف.
سرفصلهای جامع دوره (اشاره به 100 سرفصل کلیدی)
این دوره شامل بیش از 100 سرفصل آموزشی جامع و کاربردی است که شما را گام به گام از مفاهیم پایه تا پیادهسازی راهحلهای پیچیده هدایت میکند. سرفصلها به گونهای طراحی شدهاند که پوشش کاملی از تمامی جنبههای توسعه اپلیکیشن تحلیل داده لحظهای با هوش مصنوعی بر بستر GCP را فراهم آورند. در اینجا به برخی از مباحث کلیدی اشاره میکنیم:
در بخش مبانی GCP، با سرویسهایی چون Compute Engine، Kubernetes Engine (GKE)، Cloud Storage، IAM و VPC آشنا خواهید شد. سپس وارد مبحث پردازش دادههای جریانی میشویم و کار با Pub/Sub برای دریافت و توزیع پیامها، Dataflow برای پردازش موازی و توزیعشده، و Apache Beam را به طور عمیق فرا خواهیم گرفت.
برای تحلیل دادههای حجیم، BigQuery به عنوان یک انبار داده فوقالعاده قدرتمند معرفی و نحوه کوئرینویسی و بهینهسازی آن آموزش داده میشود. همچنین، پایگاههای داده NoSQL مانند Firestore و Cloud Spanner برای سناریوهای خاص مورد بررسی قرار خواهند گرفت.
بخش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین شامل معرفی الگوریتمهای پایه، تکنیکهای پیشرفته مانند شبکههای عصبی کانولوشنی (CNN) برای پردازش تصویر، شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) و ترنسفورمرها برای پردازش زبان طبیعی (NLP) خواهد بود.
تمرکز ویژهای بر روی پلتفرم Vertex AI خواهیم داشت، از جمله استفاده از AutoML برای ساخت سریع مدلها، MLOps برای مدیریت چرخه عمر مدلها، Feature Store برای مدیریت متمرکز ویژگیها، و AI Platform برای آموزش و استقرار مدلهای سفارشی.
مباحثی مانند طراحی معماری اپلیکیشنهای Real-time، استفاده از Cloud Functions برای پردازش رویداد محور، و ابزارهای مانیتورینگ مانند Cloud Monitoring و Cloud Logging نیز به تفصیل پوشش داده میشوند.
این دوره شامل بیش از 100 سرفصل دقیق و جزئی است که اطمینان حاصل میکند شما پس از اتمام دوره، آمادگی کامل برای مواجهه با چالشهای واقعی در زمینه تحلیل داده لحظهای و هوش مصنوعی بر بستر GCP را خواهید داشت.
📚 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
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.