کتاب Google Cloud Platform: Real-time Data Analysis Application Development with Advanced AI and Machine Learning Techniques
, ,

کتاب Google Cloud Platform: Real-time Data Analysis Application Development with Advanced AI and Machine Learning Techniques

249,950 تومان

Google Cloud Platform: تحلیل داده‌های بلادرنگ با هوش مصنوعی پیشرفته | آموزش جامع Google Cloud Platform: تحلیل داده‌های بلادرنگ با هوش مصنوعی پیشرفته در دنیای امروز، داده‌ها پادشاه هستند! اما داده‌ها ب…

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000005809 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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

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

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 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 Cloud Computing و GCP
  • 2. آشنایی با کنسول Google Cloud، پروژه‌ها و صورتحساب
  • 3. مفاهیم اصلی Identity and Access Management (IAM)
  • 4. نقش‌ها و مجوزهای IAM
  • 5. حساب‌های خدماتی (Service Accounts) و بهترین شیوه‌های استفاده
  • 6. مبانی شبکه‌های مجازی (VPC)
  • 7. زیرشبکه‌ها (Subnets) و قوانین فایروال (Firewall Rules)
  • 8. مقدمه‌ای بر Cloud Storage: باکت‌ها و اشیاء
  • 9. کلاس‌های ذخیره‌سازی و مدیریت چرخه حیات در Cloud Storage
  • 10. آشنایی با Compute Engine و ماشین‌های مجازی
  • 11. مدیریت و پیکربندی نمونه‌های Compute Engine
  • 12. استفاده از Cloud Shell و ابزار خط فرمان gcloud
  • 13. مقدمه‌ای بر کیت‌های توسعه نرم‌افزار (SDKs) در GCP
  • 14. مدیریت هزینه‌ها و بودجه‌بندی در GCP
  • 15. معماری‌های داده‌های بی‌درنگ (Real-time)
  • 16. آشنایی با Google Cloud Pub/Sub
  • 17. مفاهیم Pub/Sub: موضوعات (Topics) و اشتراک‌ها (Subscriptions)
  • 18. چرخه حیات یک پیام در Pub/Sub
  • 19. انتشار پیام‌ها در Pub/Sub به صورت برنامه‌نویسی
  • 20. مصرف پیام‌ها از Pub/Sub
  • 21. مدیریت اسکما (Schema) در Pub/Sub
  • 22. مقدمه‌ای بر BigQuery به عنوان انبار داده
  • 23. معماری BigQuery: جداسازی محاسبات و ذخیره‌سازی
  • 24. انواع داده و طراحی اسکما در BigQuery
  • 25. بارگذاری دسته‌ای داده‌ها در BigQuery
  • 26. درج جریانی (Streaming Inserts) داده‌ها در BigQuery
  • 27. آشنایی با Cloud Spanner برای سازگاری جهانی
  • 28. آشنایی با Cloud Firestore برای داده‌های اپلیکیشن
  • 29. آشنایی با Cloud SQL برای پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 30. انتخاب پایگاه داده مناسب در GCP برای تحلیل بی‌درنگ
  • 31. مقدمه‌ای بر Cloud Dataflow
  • 32. مدل برنامه‌نویسی Apache Beam
  • 33. مفاهیم پنجره‌بندی (Windowing) در Dataflow
  • 34. محرک‌ها (Triggers) در پردازش جریانی
  • 35. پیاده‌سازی یک پایپ‌لاین جریانی ساده در Dataflow
  • 36. استفاده از Cloud Functions برای پردازش رویداد محور
  • 37. فعال‌سازی Cloud Functions از طریق Pub/Sub
  • 38. استفاده از Cloud Run برای کانتینرهای بدون سرور
  • 39. ساخت یک سرویس پردازش داده با Cloud Run
  • 40. مقایسه Dataflow، Cloud Functions و Cloud Run
  • 41. مدیریت فراداده با Data Catalog
  • 42. تبدیل داده‌های بصری با Dataprep
  • 43. مدیریت خطا در پایپ‌لاین‌های جریانی
  • 44. مقیاس‌پذیری خودکار (Autoscaling) در Dataflow
  • 45. استفاده از قالب‌های Dataflow برای پایپ‌لاین‌های قابل استفاده مجدد
  • 46. دستورات پیشرفته SQL در BigQuery
  • 47. توابع تعریف شده توسط کاربر (UDFs) در BigQuery
  • 48. بهینه‌سازی عملکرد و هزینه در BigQuery
  • 49. آشنایی با BigQuery ML (BQML)
  • 50. پارتیشن‌بندی و خوشه‌بندی جداول در BigQuery
  • 51. مدیریت وظایف (Jobs) در BigQuery
  • 52. استفاده از BigQuery Omni برای تحلیل چند ابری
  • 53. اتصال BigQuery به Looker Studio (Data Studio)
  • 54. ساخت داشبوردهای بی‌درنگ با داده‌های BigQuery
  • 55. استفاده از BigQuery Storage Read/Write APIs
  • 56. مروری بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در GCP
  • 57. استفاده از Vision AI API برای تحلیل تصویر
  • 58. استفاده از Video Intelligence AI API
  • 59. استفاده از Natural Language AI API برای تحلیل متن
  • 60. استفاده از Translation AI API
  • 61. استفاده از Speech-to-Text API
  • 62. استفاده از Text-to-Speech API
  • 63. آشنایی با Recommendations AI
  • 64. آشنایی با Document AI
  • 65. ادغام API‌های هوش مصنوعی در اپلیکیشن‌ها
  • 66. مقدمه‌ای بر پلتفرم Vertex AI
  • 67. مجموعه داده‌ها در Vertex AI: مدیریت داده‌های آموزشی
  • 68. اصول مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 69. آشنایی با Vertex AI Feature Store
  • 70. استفاده از AutoML Tables برای داده‌های ساختاریافته
  • 71. استفاده از AutoML Vision برای طبقه‌بندی تصاویر
  • 72. استفاده از AutoML Text برای وظایف پردازش زبان طبیعی
  • 73. آموزش سفارشی با کانتینرهای از پیش ساخته شده
  • 74. آموزش سفارشی با کانتینرهای سفارشی
  • 75. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning) در Vertex AI
  • 76. ردیابی اجراها با Vertex AI Experiments
  • 77. استقرار مدل‌ها با Vertex AI Endpoints
  • 78. مقایسه پیش‌بینی آنلاین و دسته‌ای
  • 79. درک توضیحات پیش‌بینی (Explainable AI)
  • 80. ادغام مدل‌های سفارشی در پایپ‌لاین‌های داده
  • 81. اصول MLOps در GCP
  • 82. مقدمه‌ای بر Vertex AI Pipelines (مبتنی بر Kubeflow)
  • 83. ساخت یک پایپ‌لاین آموزشی ساده
  • 84. خودکارسازی استقرار مدل با پایپ‌لاین‌ها
  • 85. استفاده از Vertex AI Model Registry
  • 86. نظارت بر مدل برای تشخیص انحراف (Drift & Skew)
  • 87. CI/CD برای سیستم‌های یادگیری ماشین با Cloud Build
  • 88. استفاده از Artifact Registry برای کانتینرها و بسته‌ها
  • 89. فعال‌سازی پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین
  • 90. بهترین شیوه‌ها برای یادگیری ماشین در محیط پروداکشن
  • 91. معماری یک اپلیکیشن هوش مصنوعی بی‌درنگ
  • 92. ساخت یک REST API با Cloud Run
  • 93. احراز هویت کاربران با Identity-Aware Proxy (IAP)
  • 94. استفاده از GCP SDKs در زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف
  • 95. استقرار یک اپلیکیشن Full-Stack
  • 96. اتصال بخش کاربری (Frontend) به سرویس‌های بک‌اند
  • 97. احراز هویت سرویس به سرویس
  • 98. نظارت بر اپلیکیشن‌ها با Cloud Monitoring و Alerting
  • 99. لاگ‌گیری متمرکز با Cloud Logging
  • 100. دیباگ و ردیابی با Cloud Trace و Debugger





Google Cloud Platform: تحلیل داده‌های بلادرنگ با هوش مصنوعی پیشرفته | آموزش جامع


Google Cloud Platform: تحلیل داده‌های بلادرنگ با هوش مصنوعی پیشرفته

در دنیای امروز، داده‌ها پادشاه هستند! اما داده‌ها به تنهایی ارزشی ندارند. آنچه ارزش‌آفرین است، توانایی تحلیل و استخراج بینش از این داده‌ها در لحظه است. تصورش را بکنید که می‌توانید با تحلیل داده‌های بلادرنگ، تصمیمات هوشمندانه‌تری بگیرید، از رقبا پیشی بگیرید و تجربه کاربری فوق‌العاده‌ای برای مشتریانتان خلق کنید.

دوره آموزشی “Google Cloud Platform: توسعه برنامه تحلیل داده‌های بلادرنگ با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی و یادگیری ماشین” به شما کمک می‌کند تا با استفاده از ابزارها و سرویس‌های قدرتمند Google Cloud Platform (GCP)، به این هدف دست یابید. این دوره جامع، شما را از یک مبتدی به یک متخصص تبدیل می‌کند و به شما امکان می‌دهد تا برنامه‌های تحلیل داده‌های بلادرنگ را با بالاترین کیفیت و کارایی توسعه دهید.

درباره دوره

این دوره یک برنامه آموزشی جامع است که به شما نحوه استفاده از GCP برای ساخت، استقرار و مدیریت برنامه‌های تحلیل داده‌های بلادرنگ را آموزش می‌دهد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه داده‌ها را از منابع مختلف جمع‌آوری کنید، آن‌ها را پردازش و تحلیل کنید، و نتایج را به صورت بصری به نمایش بگذارید. همچنین، تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را برای بهبود دقت و کارایی تحلیل داده‌های خود فرا خواهید گرفت.

موضوعات کلیدی

  • مقدمه‌ای بر Google Cloud Platform (GCP)
  • معماری و اجزای اصلی GCP
  • جمع‌آوری و پردازش داده‌ها با Cloud Dataflow
  • ذخیره‌سازی داده‌ها در Cloud Storage و BigQuery
  • تحلیل داده‌ها با BigQuery و Dataproc
  • ساخت داشبوردهای بصری با Looker
  • استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با Cloud AI Platform
  • استفاده از TensorFlow و Keras در GCP
  • ساخت مدل‌های یادگیری ماشین و استقرار آن‌ها در Cloud AI Platform
  • مقیاس‌پذیری و امنیت برنامه‌های تحلیل داده در GCP
  • پردازش داده های جریانی با Cloud Pub/Sub و Apache Beam

مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

  • توسعه‌دهندگان نرم‌افزار
  • مهندسان داده
  • دانشمندان داده
  • تحلیلگران کسب و کار
  • معماران راه‌حل
  • افرادی که علاقه‌مند به یادگیری تحلیل داده‌های بلادرنگ با GCP هستند

چرا این دوره را بگذرانیم؟

گذراندن این دوره به شما کمک می‌کند:

  • مهارت‌های ارزشمندی در زمینه تحلیل داده‌های بلادرنگ کسب کنید
  • با ابزارها و سرویس‌های قدرتمند GCP آشنا شوید
  • توانایی ساخت و استقرار برنامه‌های تحلیل داده‌های بلادرنگ را به دست آورید
  • فرصت‌های شغلی جدیدی در زمینه داده و هوش مصنوعی پیدا کنید
  • با استفاده از هوش مصنوعی، تصمیمات بهتری بگیرید و عملکرد کسب و کار خود را بهبود بخشید
  • با یک سرمایه گذاری آموزشی، آینده شغلی خود را تضمین کنید.
  • از سایر رقبا متمایز شوید و در زمینه تحلیل داده های پیشرفته یک متخصص شوید.

سرفصل‌های دوره

این دوره شامل بیش از 100 سرفصل جامع است که شما را به طور کامل با GCP و تحلیل داده‌های بلادرنگ آشنا می‌کند. برخی از مهم‌ترین سرفصل‌ها عبارتند از:

  • بخش اول: آشنایی با Google Cloud Platform (GCP)
    • مقدمه‌ای بر رایانش ابری و GCP
    • ایجاد حساب کاربری در GCP
    • معرفی کنسول GCP
    • مدیریت پروژه‌ها در GCP
    • آشنایی با سرویس‌های اصلی GCP (Compute Engine, Cloud Storage, BigQuery, Cloud Functions, etc.)
    • مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
  • بخش دوم: ذخیره‌سازی داده در GCP
    • Cloud Storage: ذخیره‌سازی اشیاء در مقیاس بالا
    • BigQuery: انبار داده ابری برای تحلیل داده‌های بزرگ
    • Cloud SQL: پایگاه داده رابطه‌ای ابری (MySQL, PostgreSQL, SQL Server)
    • Cloud Datastore: پایگاه داده NoSQL برای برنامه‌های وب و موبایل
    • Cloud Spanner: پایگاه داده توزیع شده جهانی با سازگاری ACID
  • بخش سوم: پردازش داده با GCP
    • Cloud Dataflow: پردازش داده‌های جریانی و دسته‌ای در مقیاس بالا
    • Cloud Dataproc: اجرای Apache Hadoop و Apache Spark در GCP
    • Cloud Functions: اجرای توابع بدون سرور در پاسخ به رویدادها
    • Cloud Composer: مدیریت گردش کار داده‌ها با Apache Airflow
    • Data Fusion: یکپارچه‌سازی داده‌ها با استفاده از یک رابط کاربری بصری
  • بخش چهارم: تحلیل داده با GCP
    • BigQuery: اجرای کوئری‌های SQL بر روی داده‌های بزرگ
    • Data Studio: ساخت داشبوردها و گزارش‌های تعاملی
    • Looker: پلتفرم هوش تجاری برای تحلیل داده‌ها و به اشتراک‌گذاری بینش‌ها
    • AI Platform: ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
    • AutoML: ساخت مدل‌های یادگیری ماشین بدون نیاز به کدنویسی
  • بخش پنجم: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در GCP
    • TensorFlow: چارچوب متن‌باز برای یادگیری ماشین
    • Keras: API سطح بالا برای ساخت شبکه‌های عصبی
    • PyTorch: چارچوب یادگیری ماشین محبوب
    • Cloud Vision API: تشخیص اشیاء، چهره‌ها و متن در تصاویر
    • Cloud Natural Language API: تحلیل متن و استخراج اطلاعات
    • Cloud Speech-to-Text API: تبدیل گفتار به متن
    • Cloud Translation API: ترجمه متن بین زبان‌های مختلف
  • بخش ششم: داده های جریانی و real time
    • Cloud Pub/Sub
    • Apache Beam
    • Kafka on GCP
    • ساخت pipeline های تحلیل داده جریانی
  • بخش هفتم: مباحث تکمیلی
    • امنیت در GCP
    • مانیتورینگ و لاگینگ
    • بهینه‌سازی عملکرد
    • هزینه‌یابی GCP
    • پیاده‌سازی پروژه‌های عملی
    • مثال های واقعی از کاربرد تحلیل داده در صنعت

همین حالا ثبت‌نام کنید و آینده شغلی خود را متحول سازید!


📚 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

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

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نقد و بررسی‌ها

هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.

اولین کسی باشید که دیدگاهی می نویسد “کتاب Google Cloud Platform: Real-time Data Analysis Application Development with Advanced AI and Machine Learning Techniques”

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

محصولات مرتبط

پیمایش به بالا