🎓 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 پردازش داده‌های علمی در مقیاس بزرگ
• 2. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری و مزایای آن
• 3. مروری بر Google Cloud Platform (GCP)
• 4. معرفی Bigtable: یک سرویس پایگاه داده NoSQL ستونی
• 5. چرا Bigtable برای داده‌های علمی بزرگ مناسب است؟
• 6. مقایسه Bigtable با سایر پایگاه‌های داده NoSQL
• 7. مقایسه Bigtable با پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 8. معماری Bigtable: عناصر اصلی
• 9. جدول‌ها، ردیف‌ها و ستون‌ها در Bigtable
• 10. خانواده‌های ستون (Column Families)
• 11. مهر زمانی (Timestamps) و نسخه‌بندی (Versioning)
• 12. حالت‌های Bigtable: خروجی (Output) و حالت بتا (Beta)
• 13. مفهوم "طراحی شمای خوب" (Good Schema Design) برای Bigtable
• 14. طراحی کلید ردیف (Row Key Design) برای Bigtable
• 15. استراتژی‌های کلید ردیف برای داده‌های علمی
• 16. پیشوندها (Prefixes) و پسوندها (Suffixes) در کلیدهای ردیف
• 17. توزیع بار (Load Distribution) و جلوگیری از داغ شدن (Hotspotting)
• 18. طراحی خانواده‌های ستون مناسب
• 19. نحوه‌ی انتخاب نام برای خانواده‌های ستون
• 20. نحوه‌ی ذخیره‌سازی داده‌ها در خانواده‌های ستون
• 21. انتخاب نوع داده برای ستون‌ها
• 22. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی داده‌ها
• 23. فشرده‌سازی داده‌ها در Bigtable
• 24. مدیریت اعتبارنامه‌ها (Credentials) و دسترسی‌ها در GCP
• 25. IAM (Identity and Access Management) برای Bigtable
• 26. نقش‌ها (Roles) و مجوزها (Permissions) در Bigtable
• 27. تنظیمات امنیتی برای Bigtable
• 28. ایجاد یک نمونه (Instance) Bigtable
• 29. انواع نمونه‌های Bigtable: تولید (Production) و پردازش (Development)
• 30. انتخاب تنظیمات پردازش (Processing) مناسب برای نمونه
• 31. انتخاب منطقه‌ی (Region) و ناحیه (Zone) مناسب
• 32. تنظیمات ذخیره‌سازی (Storage) برای نمونه
• 33. پیکربندی ظرفیت (Capacity) و توان عملیاتی (Throughput)
• 34. تخصیص مقداردهی اولیه (Initial Allocation) برای توان عملیاتی
• 35. نحوه‌ی مانیتورینگ و تنظیم توان عملیاتی
• 36. ایجاد یک جدول (Table) در Bigtable
• 37. تنظیمات جدول: خانواده‌های ستون، نسخه‌بندی
• 38. تنظیمات جدول: زمان انقضا (TTL – Time To Live)
• 39. تنظیمات جدول: فشرده‌سازی
• 40. دستورات `cbt` (Cloud Bigtable Tool) برای مدیریت
• 41. اتصال به Bigtable با استفاده از `cbt`
• 42. ایجاد، حذف و لیست کردن جداول با `cbt`
• 43. خواندن و نوشتن داده‌ها با `cbt`
• 44. تنظیمات پیشرفته `cbt`
• 45. نوشتن برنامه‌ها با استفاده از کتابخانه‌های مشتری (Client Libraries)
• 46. نصب و پیکربندی کتابخانه‌های مشتری
• 47. نوشتن کد جاوا (Java) برای تعامل با Bigtable
• 48. نوشتن کد پایتون (Python) برای تعامل با Bigtable
• 49. نوشتن کد Go برای تعامل با Bigtable
• 50. نوشتن کد Node.js برای تعامل با Bigtable
• 51. مفاهیم خواندن داده‌ها: خواندن کامل ردیف، خواندن فیلتر شده
• 52. فیلترها (Filters) در Bigtable: فیلترهای خانوادگی، فیلترهای ستونی
• 53. فیلترهای مقداری (Value Filters)
• 54. فیلترهای سلولی (Cell Filters)
• 55. فیلترهای ترکیبی (Composite Filters)
• 56. نحوه‌ی بهینه‌سازی کوئری‌ها (Queries)
• 57. مفاهیم نوشتن داده‌ها: نوشتن منفرد، نوشتن دسته‌ای (Batch Writes)
• 58. تراکنش‌ها (Transactions) در Bigtable (محدودیت‌ها و موارد استفاده)
• 59. مدیریت داده‌های بزرگ: اسکن (Scans) و پیمایش (Traversals)
• 60. بهینه‌سازی اسکن‌ها با استفاده از پیشوندها
• 61. استفاده از `split_row_key` برای توزیع اسکن‌ها
• 62. مفهوم "تعداد زیادی داده" (Large amounts of data)
• 63. مفهوم "پردارزش" (Value) در Bigtable
• 64. مدیریت و مانیتورینگ Bigtable
• 65. متریک‌های Cloud Monitoring برای Bigtable
• 66. تنظیم هشدارها (Alerts) برای Bigtable
• 67. بررسی سلامت نمونه (Instance Health)
• 68. شناسایی و رفع مشکلات عملکردی (Performance Issues)
• 69. رفع مشکلات داغ شدن (Hotspotting)
• 70. بهینه‌سازی مصرف منابع (Resource Consumption)
• 71. مدیریت هزینه‌ها در Bigtable
• 72. برآورد هزینه‌ها (Cost Estimation)
• 73. راهکارهای کاهش هزینه
• 74. پشتیبان‌گیری (Backups) و بازیابی (Restores) در Bigtable
• 75. تنظیم سیاست‌های پشتیبان‌گیری
• 76. نحوه‌ی بازیابی داده‌ها
• 77. تکمیل مقیاس‌پذیری (Scaling) و ظرفیت
• 78. تغییر ظرفیت نمونه (Instance Capacity)
• 79. تنظیم توان عملیاتی خودکار (Autoscaling – در صورت وجود)
• 80. انتقال داده‌ها به Bigtable
• 81. استراتژی‌های ورود داده (Data Ingestion)
• 82. استفاده از Dataflow برای ورود داده به Bigtable
• 83. استفاده از Dataproc برای ورود داده به Bigtable
• 84. استفاده از ابزارهای ETL (Extract, Transform, Load)
• 85. ورود داده از Cloud Storage
• 86. ورود داده از پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 87. ورود داده از منابع خارجی
• 88. اکسپورت (Export) داده‌ها از Bigtable
• 89. استفاده از Dataflow برای اکسپورت داده‌ها
• 90. استفاده از `cbt export`
• 91. اکسپورت به Cloud Storage
• 92. اکسپورت به BigQuery
• 93. کاربردهای پیشرفته Bigtable
• 94. Bigtable و یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 95. Bigtable به عنوان مخزن ویژگی (Feature Store)
• 96. Bigtable و پردازش جریانی (Stream Processing)
• 97. Bigtable و تحلیل داده‌های بلادرنگ (Real-time Analytics)
• 98. یکپارچه‌سازی Bigtable با سایر سرویس‌های GCP
• 99. Bigtable و BigQuery
• 100. Bigtable و Cloud Storage

Google Cloud Platform: Cloud Bigtable برای دیتای علمی بزرگ | دوره آموزشی جامع

آیا با حجم عظیم داده‌های علمی خود دست و پنجه نرم می‌کنید؟

در دنیای امروز، حجم داده‌های علمی به سرعت در حال افزایش است. از تحقیقات ژنتیکی گرفته تا شبیه‌سازی‌های پیچیده فیزیکی، نیاز به ابزارهای قدرتمند و مقیاس‌پذیر برای ذخیره، مدیریت و تحلیل این داده‌ها بیش از پیش احساس می‌شود. اگر شما یک دانشمند داده، مهندس داده یا محقق هستید که با چالش‌های دیتای علمی بزرگ مواجهید، این دوره دقیقاً برای شما طراحی شده است!

در دوره آموزشی Google Cloud Platform: Cloud Bigtable برای دیتای علمی بزرگ، شما را از صفر تا صد با یکی از قدرتمندترین راه‌حل‌های پایگاه داده NoSQL در Google Cloud Platform (GCP)، یعنی Cloud Bigtable، آشنا می‌کنیم. این دوره به شما کمک می‌کند تا با استفاده از Bigtable، داده‌های علمی بزرگ خود را به طور موثر ذخیره، بازیابی و تحلیل کنید و به سرعت به بینش‌های ارزشمند دست یابید.

درباره دوره

این دوره جامع، یک راهنمای گام به گام برای راه‌اندازی، مدیریت و بهینه‌سازی Cloud Bigtable در GCP است. ما با اصول اولیه Bigtable شروع می‌کنیم و سپس به مباحث پیشرفته‌تری مانند طراحی طرحواره (schema)، بهینه‌سازی عملکرد، امنیت و ادغام با سایر سرویس‌های GCP می‌پردازیم. این دوره با مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی، شما را برای استفاده از Bigtable در پروژه‌های دیتای علمی بزرگ خود آماده می‌کند.

موضوعات کلیدی دوره

• معرفی Cloud Bigtable: ویژگی‌ها، مزایا و موارد استفاده.
• مقایسه Bigtable با سایر پایگاه‌های داده NoSQL و SQL.
• راه‌اندازی و پیکربندی Bigtable در GCP.
• طراحی طرحواره بهینه برای دیتای علمی (شامل داده‌های سری زمانی، داده‌های جدولی و…).
• وارد کردن و خارج کردن داده‌ها (Import/Export).
• بهینه‌سازی عملکرد Bigtable: نحوه انتخاب cluster size, node types و…
• استفاده از Bigtable با ابزارهای داده‌کاوی و تحلیل داده (مانند Apache Beam و Spark).
• مدیریت داده‌ها: نسخه‌سازی، حذف و تغییر داده‌ها.
• امنیت Bigtable: مدیریت دسترسی‌ها و رمزنگاری داده‌ها.
• ادغام Bigtable با سایر سرویس‌های GCP (مانند Cloud Storage, Cloud Functions و …).
• پایش و عیب‌یابی Bigtable.
• بهترین شیوه‌ها برای کار با Bigtable در محیط‌های تولیدی.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای افراد زیر ایده‌آل است:

• دانشمندان داده: که به دنبال راه‌حلی مقیاس‌پذیر برای ذخیره و تحلیل داده‌های علمی خود هستند.
• مهندسان داده: که می‌خواهند دانش خود را در زمینه Bigtable و GCP گسترش دهند.
• محققان: که نیاز به مدیریت داده‌های بزرگ و پیچیده در پروژه‌های تحقیقاتی خود دارند.
• هر کسی که با حجم زیادی از داده‌های علمی سر و کار دارد و به دنبال یک راه‌حل قدرتمند و قابل اعتماد برای مدیریت آن است.

چرا این دوره را بگذرانیم؟

با گذراندن این دوره، شما:

• یک درک عمیق از معماری و قابلیت‌های Cloud Bigtable به دست خواهید آورد.
• قادر خواهید بود Bigtable را در GCP راه‌اندازی و مدیریت کنید.
• خواهید آموخت که چگونه طرحواره‌های بهینه را برای دیتای علمی خود طراحی کنید.
• یاد خواهید گرفت که چگونه عملکرد Bigtable را بهینه کنید.
• با ابزارهای مختلفی که برای کار با Bigtable ادغام می‌شوند، آشنا خواهید شد.
• با بهترین شیوه‌ها برای استفاده از Bigtable در محیط‌های واقعی آشنا خواهید شد.
• مهارت‌های لازم برای حل مشکلات و عیب‌یابی Bigtable را کسب خواهید کرد.
• اعتماد به نفس لازم برای استفاده از Bigtable در پروژه‌های خود را به دست خواهید آورد.

به عبارت دیگر، با این دوره، شما به یک متخصص Bigtable در GCP تبدیل خواهید شد!

سرفصل‌های جامع دوره

این دوره شامل بیش از 100 سرفصل جامع است که به شما یک آموزش کامل و کاربردی در مورد Cloud Bigtable ارائه می‌دهد. در اینجا تنها بخشی از سرفصل‌های دوره را مشاهده می‌کنید:

بخش 1: مقدمه‌ای بر Cloud Bigtable

• Bigtable چیست و چه تفاوتی با سایر پایگاه‌های داده دارد؟
• مزایای استفاده از Bigtable برای دیتای علمی.
• معماری Bigtable: Row, Column, Cell, Table
• موارد استفاده Bigtable در دنیای واقعی.
• آشنایی با Google Cloud Platform و مفاهیم پایه‌ای آن.
• ایجاد حساب کاربری GCP و تنظیمات اولیه.
• مروری بر سایر سرویس‌های مرتبط GCP (Cloud Storage, Cloud Dataflow و…).

بخش 2: راه‌اندازی و پیکربندی Bigtable

• ایجاد یک نمونه Bigtable (Instance).
• انتخاب نوع نمونه: Production, Development, …
• انتخاب موقعیت جغرافیایی (Region).
• مدیریت کلاسترها (Clusters): اضافه کردن، حذف و تغییر اندازه.
• تنظیمات شبکه و دسترسی.
• استفاده از Cloud Shell و Google Cloud SDK برای مدیریت Bigtable.
• نصب و راه‌اندازی `cbt` CLI.

بخش 3: طراحی طرحواره برای دیتای علمی

• مبانی طراحی طرحواره (Schema Design).
• شناخت انواع داده‌های Bigtable.
• طراحی طرحواره برای داده‌های سری زمانی (Time Series Data).
• طراحی طرحواره برای داده‌های جدولی (Tabular Data).
• استفاده از Row Keys: انتخاب بهترین کلیدهای ردیف.
• استفاده از Column Families: سازماندهی داده‌ها.
• بهینه‌سازی طرحواره برای عملکرد بهتر.
• مثال‌های عملی از طراحی طرحواره برای انواع مختلف داده‌های علمی (داده‌های ژنتیکی، داده‌های حسگرها و…).

بخش 4: وارد کردن و خارج کردن داده‌ها

• وارد کردن داده‌ها با استفاده از `cbt` CLI.
• وارد کردن داده‌ها با استفاده از Cloud Dataflow.
• Import/Export از Cloud Storage.
• Import/Export از سایر فرمت‌های داده (CSV, Parquet, Avro…).
• استفاده از ابزارهای شخص ثالث برای وارد کردن داده‌ها.
• بهینه‌سازی فرآیند Import برای سرعت بیشتر.
• مدیریت خطاهای Import.

بخش 5: مدیریت داده‌ها در Bigtable

• خواندن و نوشتن داده‌ها: عملیات CRUD (Create, Read, Update, Delete).
• استفاده از فیلترها (Filters).
• نسخه‌سازی داده‌ها (Versioning).
• پاک کردن داده‌ها.
• تغییر داده‌ها.
• استفاده از transactions.
• مدیریت تراکم (Density).

بخش 6: بهینه‌سازی عملکرد Bigtable

• انتخاب cluster size مناسب.
• انتخاب انواع nodeها (SSD, HDD).
• پایش عملکرد Bigtable.
• بهینه‌سازی Row Keys.
• بهینه‌سازی Queryها.
• استفاده از caching.
• شناسایی و رفع bottlenecks.

بخش 7: امنیت Bigtable

• مدیریت دسترسی‌ها با استفاده از IAM (Identity and Access Management).
• رمزنگاری داده‌ها (Encryption).
• ایجاد و مدیریت حساب‌های سرویس (Service Accounts).
• ایجاد policy های امنیتی.
• جلوگیری از حملات SQL injection و Cross-Site Scripting.
• ممیزی (Auditing) و ثبت وقایع (Logging).

بخش 8: ادغام Bigtable با سایر سرویس‌های GCP

• ادغام Bigtable با Cloud Storage.
• ادغام Bigtable با Cloud Dataflow.
• ادغام Bigtable با Cloud Functions.
• ادغام Bigtable با BigQuery.
• استفاده از Bigtable با ابزارهای داده‌کاوی (Apache Beam, Spark).
• پیاده‌سازی یک end-to-end pipeline.

بخش 9: پایش و عیب‌یابی Bigtable

• پایش عملکرد با استفاده از Cloud Monitoring.
• ثبت و عیب‌یابی با استفاده از Cloud Logging.
• شناسایی و رفع خطاهای رایج.
• عیب‌یابی performance issues.
• ابزارهای عیب‌یابی Bigtable.

بخش 10: بهترین شیوه‌ها و پروژه‌های عملی

• بهترین شیوه‌ها برای طراحی و پیاده‌سازی Bigtable.
• مدیریت هزینه‌ها.
• آشنایی با محدودیت‌های Bigtable.
• نگهداری و پشتیبانی Bigtable.
• پروژه عملی: پیاده‌سازی یک سیستم مدیریت داده‌های علمی با استفاده از Bigtable.
• پروژه عملی: تحلیل داده‌های سری زمانی با استفاده از Bigtable و Cloud Dataflow.

همین حالا در دوره ثبت‌نام کنید و به جمع متخصصان Cloud Bigtable بپیوندید!

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 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