🎓 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. مقدمه‌ای بر رایانش ابری و Google Cloud Platform (GCP)
• 2. آشنایی با سرویس‌های اصلی GCP
• 3. راه اندازی حساب کاربری و مدیریت پروژه در GCP
• 4. آشنایی با محیط کنسول GCP و ابزارهای خط فرمان (gcloud CLI)
• 5. مفاهیم اولیه شبکه در GCP: VPC, Subnet, Firewall Rules
• 6. آشنایی با سرویس Compute Engine: ایجاد و مدیریت ماشین‌های مجازی
• 7. آشنایی با Storage Services در GCP: Cloud Storage, Cloud Filestore, Persistent Disk
• 8. مقدمه‌ای بر Docker و Containerization
• 9. ایجاد Docker Image و Dockerfile
• 10. بارگذاری Docker Image در Container Registry
• 11. مقدمه‌ای بر Kubernetes و Google Kubernetes Engine (GKE)
• 12. ایجاد Cluster Kubernetes در GKE
• 13. استقرار (Deployment) اپلیکیشن‌ها در Kubernetes
• 14. مقدمه‌ای بر Dask: محاسبات توزیع شده در پایتون
• 15. آشنایی با مفاهیم Dask: Task Graph, Scheduler, Worker
• 16. نصب و پیکربندی Dask
• 17. استفاده از Dask DataFrames برای پردازش داده‌های بزرگ
• 18. استفاده از Dask Arrays برای محاسبات عددی موازی
• 19. مقدمه‌ای بر Batch Processing
• 20. الگوهای طراحی Batch Application
• 21. یکپارچه‌سازی Dask با Batch Processing
• 22. آشنایی با Cloud Functions: Serverless Compute در GCP
• 23. استفاده از Cloud Functions برای Trigger کردن Batch Jobs
• 24. آشنایی با Cloud Composer: Orchestration سرویس‌های GCP
• 25. ایجاد DAG (Directed Acyclic Graph) در Cloud Composer
• 26. برنامه‌ریزی و مدیریت Workflow ها با Cloud Composer
• 27. آشنایی با Cloud Dataflow: سرویس ETL (Extract, Transform, Load) در GCP
• 28. استفاده از Cloud Dataflow برای پردازش داده
• 29. مقدمه‌ای بر BigQuery: Data Warehouse در GCP
• 30. بارگذاری داده‌ها در BigQuery
• 31. اجرای Query های SQL در BigQuery
• 32. استفاده از BigQuery به عنوان منبع داده برای Dask
• 33. آشنایی با Cloud Logging: جمع‌آوری و تحلیل Log ها در GCP
• 34. مانیتورینگ اپلیکیشن‌ها با Cloud Monitoring
• 35. هشداردهی (Alerting) در Cloud Monitoring
• 36. بهینه‌سازی عملکرد (Performance Tuning) اپلیکیشن‌ها در GCP
• 37. مقیاس‌پذیری (Scalability) افقی و عمودی در GCP
• 38. امنیت در GCP: Identity and Access Management (IAM)
• 39. مدیریت دسترسی‌ها و نقش‌ها در GCP
• 40. رمزنگاری داده‌ها در GCP
• 41. آشنایی با Cloud IAM Conditions
• 42. ایجاد Custom Roles در Cloud IAM
• 43. استفاده از Secrets Manager برای مدیریت امن Secrets
• 44. آشنایی با Cloud Build: Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD) در GCP
• 45. ایجاد Pipeline های CI/CD
• 46. اتوماتیک سازی Deployment ها
• 47. آشنایی با Infrastructure as Code (IaC)
• 48. استفاده از Terraform برای مدیریت زیرساخت GCP
• 49. ایجاد و مدیریت منابع GCP با Terraform
• 50. آشنایی با Deployment Manager: Template-based Deployment در GCP
• 51. استفاده از Deployment Manager برای ایجاد محیط‌های تکرارپذیر
• 52. آشنایی با Cost Management در GCP
• 53. برآورد هزینه‌ها و بهینه‌سازی مصرف منابع
• 54. ایجاد Budget و Alert در GCP
• 55. استراتژی‌های مدیریت هزینه در GCP
• 56. آشنایی با Cloud SDK و gcloud CLI
• 57. استفاده از gcloud CLI برای مدیریت منابع GCP
• 58. آشنایی با API های GCP
• 59. استفاده از Python Client Libraries برای دسترسی به API های GCP
• 60. دیباگ کردن اپلیکیشن‌ها در GCP
• 61. عیب‌یابی مشکلات شبکه در GCP
• 62. عیب‌یابی مشکلات مربوط به Container ها و Kubernetes
• 63. بهینه‌سازی Dask Cluster برای کارایی بالا
• 64. استراتژی‌های Data Partitioning برای Dask
• 65. استفاده از Dask Dashboard برای مانیتورینگ و Profiling
• 66. استفاده از Dask on Kubernetes
• 67. پیکربندی Dask Cluster در GKE
• 68. استقرار Dask Workers در Kubernetes
• 69. بهینه‌سازی استفاده از منابع در Kubernetes برای Dask
• 70. استفاده از Dask Gateway برای مدیریت Dask Cluster
• 71. ایجاد Dask Gateway Cluster
• 72. اتصال به Dask Gateway از طریق Client
• 73. ادغام Dask با Cloud Storage
• 74. خواندن و نوشتن داده‌ها به Cloud Storage با Dask
• 75. پردازش داده‌های ذخیره شده در Cloud Storage با Dask
• 76. استفاده از Dask با BigQuery
• 77. خواندن داده‌ها از BigQuery با Dask
• 78. نوشتن داده‌ها به BigQuery با Dask
• 79. استفاده از Dask برای ساخت Pipeline های Machine Learning
• 80. آماده سازی داده‌ها با Dask
• 81. آموزش مدل های Machine Learning با Dask
• 82. استقرار مدل های Machine Learning آموزش داده شده با Dask
• 83. مقدمه‌ای بر Spark on GCP
• 84. مقایسه Dask و Spark
• 85. استفاده از Dask و Spark در کنار یکدیگر
• 86. استفاده از Dask برای پردازش داده‌های Streaming
• 87. ادغام Dask با Cloud Pub/Sub
• 88. ساخت Streaming Data Pipeline با Dask و Cloud Pub/Sub
• 89. مقدمه‌ای بر Ray و Distributed Computing
• 90. مقایسه Dask و Ray
• 91. استفاده از Ray در GCP
• 92. استفاده از GPUs با Dask
• 93. پیکربندی Dask Cluster برای استفاده از GPUs
• 94. استفاده از CUDA با Dask
• 95. بهینه‌سازی عملکرد Dask در GPU ها
• 96. آشنایی با Tensorflow و Pytorch در GCP
• 97. استفاده از Dask برای آموزش مدل‌های Tensorflow و Pytorch
• 98. بهینه‌سازی عملکرد آموزش مدل‌های عمیق با Dask
• 99. آشنایی با Data Lake و Data Warehouse
• 100. پیاده سازی Data Lake با Cloud Storage

Google Cloud Platform: استقرار و مدیریت اپلیکیشن‌های Batch با Dask (محاسبات توزیع شده پیشرفته)

مقدمه دوره: جهشی کوانتومی در پردازش داده‌های حجیم شما

آیا با حجم فزاینده داده‌ها و نیاز به پردازش سریع و کارآمد در پروژه‌های خود دست و پنجه نرم می‌کنید؟ آیا به دنبال راهی هستید تا بتوانید پردازش‌های سنگین و تکرارشونده (Batch Processing) را با استفاده از قدرت ابر گوگل، یعنی Google Cloud Platform (GCP) و کتابخانه قدرتمند Dask، به سطحی نوین برسانید؟ اگر پاسخ شما مثبت است، این دوره دقیقا همان چیزی است که به دنبال آن هستید.

این دوره آموزشی جامع، شما را به سفری هیجان‌انگیز در دنیای محاسبات توزیع شده و پردازش بچ پیشرفته با استفاده از زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر GCP و قابلیت‌های انعطاف‌پذیر Dask می‌برد. ما از ابتدا تا انتها، شما را گام به گام در مسیر استقرار، مدیریت و بهینه‌سازی اپلیکیشن‌های پردازش داده خود بر روی GCP یاری خواهیم کرد. دیگر محدودیت‌های پردازش تک‌هسته‌ای یا سیستم‌های سنتی را فراموش کنید و قدرت واقعی پردازش موازی و توزیع شده را تجربه کنید.

درباره دوره: کلید فتح پیچیدگی‌های پردازش داده

در این دوره، تمرکز اصلی بر روی یادگیری عملی و کاربردی استقرار و مدیریت اپلیکیشن‌های پردازش بچ (Batch) بر روی Google Cloud Platform با استفاده از Dask خواهد بود. Dask به شما امکان می‌دهد تا کد پایتون خود را به صورت موازی و توزیع شده اجرا کنید و از منابع محاسباتی قدرتمند GCP مانند Compute Engine، Kubernetes Engine (GKE) و Cloud Functions نهایت استفاده را ببرید. با این دوره، شما قادر خواهید بود تا چالش‌های مقیاس‌پذیری، تحمل خطا و مدیریت پیچیده وظایف توزیع شده را به شیوه‌ای حرفه‌ای حل کنید.

موضوعات کلیدی: چرا Dask و GCP؟

ترکیب Dask و GCP یک راه‌حل قدرتمند برای پردازش داده‌های حجیم و وظایف محاسباتی پیچیده ارائه می‌دهد. GCP زیرساخت ابری مقیاس‌پذیر و قابل اطمینان را فراهم می‌کند، در حالی که Dask به شما این امکان را می‌دهد تا کدهای پایتون خود را به راحتی بر روی این زیرساخت توزیع کنید. این دوره بر مباحث کلیدی زیر تمرکز دارد:

• آشنایی عمیق با مفاهیم محاسبات توزیع شده و پردازش بچ.
• یادگیری نحوه استفاده از Dask برای موازی‌سازی کد پایتون.
• استقرار و مدیریت اپلیکیشن‌های Dask بر روی Google Cloud Platform.
• استفاده از سرویس‌های مختلف GCP برای اجرای وظایف Dask.
• بهینه‌سازی عملکرد و مدیریت هزینه در محیط GCP.
• پیاده‌سازی الگوهای رایج پردازش بچ با Dask.

مخاطبان دوره: برای چه کسانی مفید است؟

این دوره برای افراد و متخصصانی طراحی شده است که با چالش‌های پردازش داده‌های حجیم و نیاز به محاسبات موازی و توزیع شده در محیط ابری مواجه هستند. مخاطبان ایده‌آل شامل:

• برنامه‌نویسان پایتون که می‌خواهند دانش خود را در زمینه پردازش داده‌های حجیم و محاسبات توزیع شده گسترش دهند.
• مهندسان داده (Data Engineers) که مسئول طراحی و پیاده‌سازی پایپلاین‌های پردازش داده در مقیاس بزرگ هستند.
• دانشمندان داده (Data Scientists) که با مجموعه داده‌های بزرگ کار می‌کنند و نیاز به سرعت بخشیدن به زمان پردازش مدل‌ها و تحلیل‌های خود دارند.
• معماران ابری (Cloud Architects) که به دنبال راه‌حل‌های بهینه برای استقرار و مدیریت اپلیکیشن‌های محاسباتی سنگین بر روی GCP هستند.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار که به دنبال یادگیری تکنیک‌های پیشرفته برای بهبود کارایی و مقیاس‌پذیری اپلیکیشن‌های خود هستند.
• هر کسی که علاقه‌مند به یادگیری کاربردی Dask و Google Cloud Platform برای پردازش داده‌های پیچیده است.

چرا این دوره را بگذرانیم؟ مزایای کلیدی

گذراندن این دوره، سرمایه‌گذاری ارزشمندی برای آینده شغلی و حرفه‌ای شما خواهد بود. شما با گذراندن این دوره، به مهارت‌های زیر دست خواهید یافت:

• افزایش چشمگیر سرعت پردازش: یاد بگیرید چگونه با موازی‌سازی وظایف، زمان پردازش داده‌های خود را به شدت کاهش دهید.
• مقیاس‌پذیری بی‌نهایت: با استفاده از GCP، قادر خواهید بود تا پردازش‌های خود را به هر مقیاسی که نیاز دارید، گسترش دهید.
• کاهش هزینه‌های عملیاتی: با مدیریت بهینه منابع GCP و استفاده هوشمندانه از Dask، هزینه‌های پردازش خود را بهینه کنید.
• تسلط بر ابزارهای پیشرفته: درک عمیق و کاربردی از Dask و سرویس‌های کلیدی GCP مانند Compute Engine، GKE و Cloud Functions.
• حل چالش‌های واقعی: توانایی پیاده‌سازی راه‌حل‌های عملی برای مسائل پیچیده پردازش بچ و محاسبات توزیع شده.
• افزایش ارزش حرفه‌ای: کسب مهارتی ارزشمند و پرتقاضا در بازار کار فناوری اطلاعات و پردازش داده.
• اعتماد به نفس در محیط ابری: با تجربه عملی، با اطمینان پروژه‌های پردازش داده خود را بر روی GCP اجرا خواهید کرد.

سرفصل‌های جامع دوره: گامی به سوی تسلط

این دوره با پوشش بیش از 100 سرفصل جامع و تخصصی، شما را از مفاهیم پایه تا پیاده‌سازی‌های پیشرفته هدایت می‌کند. سرفصل‌های کلیدی این دوره شامل موارد زیر است:

بخش 1: مبانی محاسبات توزیع شده و Dask

• مقدمه‌ای بر پردازش بچ و محاسبات توزیع شده
• آشنایی با Dask: معماری و اجزای اصلی
• مفاهیم Task Graph و Lazy Evaluation در Dask
• استفاده از Dask DataFrames، Arrays و Bags
• موازی‌سازی کدهای پایتون با Dask
• مدیریت و اجرای وظایف Dask در محیط محلی
• بهینه‌سازی اجرای وظایف Dask
• مقدمه‌ای بر Dask-ML برای یادگیری ماشین توزیع شده

بخش 2: Google Cloud Platform (GCP) برای پردازش داده

• مروری بر سرویس‌های کلیدی GCP برای محاسبات
• Google Compute Engine (GCE): ایجاد و مدیریت ماشین‌های مجازی
• Google Kubernetes Engine (GKE): استقرار برنامه‌ها بر روی کلاستر کوبرنتیز
• Cloud Storage: ذخیره‌سازی مقیاس‌پذیر داده‌ها
• Cloud Functions و Cloud Run برای پردازش‌های serverless
• Identity and Access Management (IAM) در GCP
• شبکه‌بندی و فایروال‌ها در GCP
• مانیتورینگ و لاگینگ با Cloud Monitoring و Cloud Logging

بخش 3: استقرار و مدیریت اپلیکیشن‌های Dask بر روی GCP

• انتخاب استراتژی مناسب برای اجرای Dask در GCP
• اجرای Dask بر روی Google Compute Engine (GCE)
• راه‌اندازی Dask Cluster با استفاده از Dask-GCE
• استقرار Dask Workers بر روی GCE
• استفاده از Docker و Container Registry برای بسته‌بندی اپلیکیشن‌ها
• استقرار Dask Cluster بر روی Google Kubernetes Engine (GKE)
• مدیریت Dask Cluster با Helm در GKE
• تنظیم خودکار (Autoscaling) Dask Workers در GCP
• اتصال Dask به Cloud Storage برای دسترسی به داده‌ها
• مدیریت و مانیتورینگ Dask Jobs در GCP
• اجرای پردازش‌های بچ ناهمزمان (Asynchronous)
• استفاده از Cloud Functions برای اجرای وظایف Dask سبک
• بهینه‌سازی هزینه‌ها با استفاده از Preemptible VMs
• مدیریت خطا و تحمل‌پذیری در پردازش‌های توزیع شده GCP
• پایپ‌لاین‌های پردازش داده پیشرفته با Dask و GCP
• نمونه‌های کاربردی و Use Cases واقعی
• اشکال‌زدایی (Debugging) و پروفایلینگ (Profiling) اپلیکیشن‌های Dask در GCP
• امنیت در استقرار Dask بر روی GCP
• ملاحظات عملی و بهترین روش‌ها
• و بیش از 50 سرفصل تخصصی دیگر…

با تکمیل این دوره، شما نه تنها درک عمیقی از Dask و GCP پیدا خواهید کرد، بلکه قادر خواهید بود تا راه‌حل‌های پردازش داده مقیاس‌پذیر، کارآمد و قابل اطمینانی را در محیط ابر گوگل طراحی و پیاده‌سازی کنید. فرصت را از دست ندهید!

همین الان ثبت نام کنید و آینده پردازش داده خود را متحول سازید!

📚 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