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

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

249,950 تومان

Google Cloud Platform: استقرار و مدیریت برنامه‌های Batch با Dask – دوره پیشرفته محاسبات توزیع شده Google Cloud Platform: استقرار و مدیریت برنامه‌های Batch با Dask – دوره پیشرفته محاسبات توزیع شده آیا …

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000006704 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: 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. مقدمه ای بر محاسبات توزیع شده و Big Data
  • 2. مروری بر Google Cloud Platform (GCP)
  • 3. آشنایی با سرویس های اصلی GCP (Compute Engine, Cloud Storage, Networking)
  • 4. حساب های کاربری و پروژه ها در GCP
  • 5. مقدمه ای بر Dask: محاسبات موازی در پایتون
  • 6. نصب و راه اندازی Dask
  • 7. آشنایی با آرایه های Dask
  • 8. آشنایی با DataFrame های Dask
  • 9. گراف های محاسباتی Dask
  • 10. تاخیر در محاسبات Dask
  • 11. زمانبندی محاسبات Dask
  • 12. کار با Dask Scheduler ها (Single-Machine Scheduler)
  • 13. کار با Dask Scheduler ها (Distributed Scheduler)
  • 14. مقیاس پذیری Dask
  • 15. استقرار Dask در GCP
  • 16. انتخاب سرویس مناسب GCP برای استقرار Dask
  • 17. استقرار Dask با استفاده از Compute Engine
  • 18. پیکربندی ماشین های مجازی Compute Engine برای Dask
  • 19. ساخت ایمیج های سفارشی Compute Engine برای Dask
  • 20. استفاده از Cloud Storage برای داده های Dask
  • 21. پیکربندی دسترسی به Cloud Storage از Dask
  • 22. استقرار Dask با استفاده از Google Kubernetes Engine (GKE)
  • 23. آشنایی با Kubernetes و Containerization
  • 24. ساخت Docker Image برای Dask Worker ها
  • 25. استقرار Dask Cluster در GKE
  • 26. مدیریت منابع در GKE برای Dask
  • 27. استفاده از Helm برای استقرار Dask در GKE
  • 28. شبکه سازی در GCP برای Dask
  • 29. پیکربندی Virtual Private Cloud (VPC) برای Dask
  • 30. پیکربندی Firewall Rules برای Dask
  • 31. امنیت در GCP برای Dask
  • 32. مدیریت هویت و دسترسی (IAM) برای Dask
  • 33. پیکربندی سرویس حساب ها برای Dask
  • 34. مانیتورینگ و Logging در GCP برای Dask
  • 35. استفاده از Cloud Monitoring برای Dask
  • 36. استفاده از Cloud Logging برای Dask
  • 37. عیب یابی برنامه های Dask در GCP
  • 38. Profiling برنامه های Dask
  • 39. استفاده از Dask Dashboard برای مانیتورینگ
  • 40. بهینه سازی عملکرد Dask در GCP
  • 41. بهینه سازی کد Dask برای GCP
  • 42. بهینه سازی پیکربندی GCP برای Dask
  • 43. Scalability اتوماتیک Dask در GCP
  • 44. استفاده از Cluster Autoscaler در GKE برای Dask
  • 45. مدیریت هزینه ها در GCP برای Dask
  • 46. استفاده از Cloud Billing برای Dask
  • 47. استفاده از Preemptible VMs برای Dask
  • 48. مدیریت داده ها در Dask
  • 49. خواندن و نوشتن داده ها از Cloud Storage با Dask
  • 50. پارتیشن بندی داده ها در Dask
  • 51. معرفی Apache Beam
  • 52. مقایسه Dask و Apache Beam
  • 53. Dataflow در GCP برای پردازش داده های Batch
  • 54. اجرای Dask Workload ها در Dataflow
  • 55. انتخاب بین Dask و Dataflow
  • 56. معرفی Apache Spark
  • 57. مقایسه Dask و Apache Spark
  • 58. Dataproc در GCP برای پردازش داده های Big Data
  • 59. اجرای Dask Workload ها در Dataproc
  • 60. انتخاب بین Dask و Dataproc
  • 61. ساخت Pipeline های Dask
  • 62. زمانبندی Pipeline های Dask
  • 63. استفاده از Airflow برای زمانبندی Dask Pipeline ها
  • 64. استفاده از Cloud Composer برای زمانبندی Dask Pipeline ها
  • 65. مدیریت Dependency ها در Dask
  • 66. استفاده از Conda برای مدیریت Dependency ها
  • 67. استفاده از Virtualenv برای مدیریت Dependency ها
  • 68. تست کردن کد Dask
  • 69. نوشتن تست های Unit برای Dask
  • 70. نوشتن تست های Integration برای Dask
  • 71. دیباگ کردن کد Dask
  • 72. استفاده از Debugger های پایتون برای Dask
  • 73. استفاده از Dask Profiler برای دیباگ
  • 74. بهترین شیوه های کدنویسی Dask
  • 75. استفاده از Collection ها در Dask
  • 76. استفاده از Array در Dask
  • 77. استفاده از Bag در Dask
  • 78. استفاده از Delayed در Dask
  • 79. الگوهای طراحی Dask
  • 80. الگوهای طراحی برای محاسبات موازی
  • 81. الگوهای طراحی برای پردازش داده های Big Data
  • 82. مثال های عملی از Dask در GCP
  • 83. پردازش داده های مالی با Dask در GCP
  • 84. پردازش داده های تصویری با Dask در GCP
  • 85. پردازش داده های متنی با Dask در GCP
  • 86. پیاده سازی Machine Learning با Dask در GCP
  • 87. آموزش مدل های Machine Learning با Dask
  • 88. ارزیابی مدل های Machine Learning با Dask
  • 89. استقرار مدل های Machine Learning با Dask
  • 90. استفاده از Dask ML
  • 91. Dask و GPU
  • 92. استفاده از GPU ها در Dask
  • 93. استفاده از RAPIDS با Dask
  • 94. Deep Learning با Dask در GCP
  • 95. توزیع آموزش Deep Learning با Dask
  • 96. استفاده از TensorFlow با Dask
  • 97. استفاده از PyTorch با Dask
  • 98. بررسی موردی: یک برنامه کاربردی Batch با Dask در GCP
  • 99. نکات پیشرفته Dask
  • 100. جمع بندی و گام های بعدی





Google Cloud Platform: استقرار و مدیریت برنامه‌های Batch با Dask – دوره پیشرفته محاسبات توزیع شده

Google Cloud Platform: استقرار و مدیریت برنامه‌های Batch با Dask – دوره پیشرفته محاسبات توزیع شده

آیا آماده‌اید تا با قدرت محاسبات توزیع شده، پردازش داده‌های حجیم و پیچیده خود را متحول کنید؟ آیا به دنبال راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر و کارآمد برای اجرای برنامه‌های Batch خود در محیط ابری هستید؟ دوره آموزشی “Google Cloud Platform: استقرار و مدیریت برنامه‌های Batch با Dask (محاسبات توزیع شده پیشرفته)” دروازه‌ای به سوی دنیای پیچیده اما قدرتمند پردازش توزیع شده با استفاده از ابزارهای پیشرو در صنعت، یعنی Google Cloud Platform و کتابخانه Dask، است.

در عصر داده‌های بزرگ، توانایی پردازش سریع و کارآمد حجم عظیمی از اطلاعات، دیگر یک مزیت رقابتی نیست، بلکه یک ضرورت است. این دوره شما را با مفاهیم کلیدی محاسبات توزیع شده آشنا می‌کند و گام به گام شما را در فرآیند استقرار، پیکربندی و مدیریت برنامه‌های Batch پیچیده بر روی زیرساخت قدرتمند Google Cloud راهنمایی می‌کند. با تسلط بر Dask و GCP، شما قادر خواهید بود تا زمان پردازش را به طور چشمگیری کاهش داده، هزینه‌ها را بهینه کنید و از پتانسیل کامل داده‌های خود بهره‌مند شوید.

درباره دوره

این دوره آموزشی تخصصی، دانش شما را در زمینه برنامه‌نویسی پایتون، محاسبات توزیع شده و ابزارهای ابری ارتقا می‌بخشد. ما به صورت عملی و با مثال‌های کاربردی، نحوه استفاده از کتابخانه Dask برای ایجاد و اجرای پردازش‌های موازی و توزیع شده را آموزش می‌دهیم. سپس، تمرکز خود را بر روی استقرار و مدیریت این برنامه‌ها بر روی Google Cloud Platform (GCP) قرار می‌دهیم. شما یاد خواهید گرفت که چگونه از سرویس‌های GCP مانند Compute Engine، Kubernetes Engine (GKE) و Cloud Storage برای ایجاد یک محیط قدرتمند و مقیاس‌پذیر برای اجرای وظایف Batch خود استفاده کنید.

موضوعات کلیدی

  • مبانی محاسبات توزیع شده و موازی
  • آشنایی عمیق با کتابخانه Dask و کاربردهای آن
  • طراحی و پیاده‌سازی برنامه‌های Batch با Dask
  • آشنایی با اکوسیستم Google Cloud Platform
  • استقرار برنامه‌های Dask بر روی Compute Engine
  • مدیریت و مقیاس‌پذیری برنامه‌های Batch در GCP
  • استفاده از Google Kubernetes Engine (GKE) برای استقرار Dask
  • ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها در Cloud Storage
  • مانیتورینگ، لاگینگ و دیباگ برنامه‌های توزیع شده
  • بهینه‌سازی عملکرد و هزینه‌ها در GCP

مخاطبان دوره

این دوره برای طیف وسیعی از متخصصان حوزه فناوری اطلاعات و داده طراحی شده است، از جمله:

  • برنامه‌نویسان پایتون که به دنبال افزایش توانایی‌های خود در پردازش داده‌های بزرگ هستند.
  • دانشمندان داده (Data Scientists) که نیاز به اجرای مدل‌های پیچیده و پردازش حجم عظیمی از داده‌ها دارند.
  • مهندسان داده (Data Engineers) که مسئول طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله پردازش داده (Data Pipelines) مقیاس‌پذیر هستند.
  • معماران راهکارهای ابری (Cloud Solutions Architects) که به دنبال تسلط بر استقرار و مدیریت برنامه‌های محاسباتی سنگین در GCP هستند.
  • توسعه‌دهندگان نرم‌افزار که با چالش‌های پردازش موازی و توزیع شده روبرو هستند.
  • هر کسی که علاقه‌مند به یادگیری و به‌کارگیری فناوری‌های پیشرفته در حوزه محاسبات ابری و پردازش داده است.

چرا این دوره را بگذرانیم؟

تسلط بر Google Cloud Platform و Dask، دریچه‌ای به سوی فرصت‌های شغلی بی‌شمار و پروژه‌های نوآورانه باز می‌کند. با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود:

  • زمان پردازش خود را به طور چشمگیری کاهش دهید: از قدرت پردازش موازی و توزیع شده Dask برای سرعت بخشیدن به وظایف پیچیده استفاده کنید.
  • مقیاس‌پذیری بی‌نهایت را تجربه کنید: زیرساخت قدرتمند GCP به شما امکان می‌دهد تا برنامه‌های خود را با رشد حجم داده‌ها، به راحتی مقیاس‌بندی کنید.
  • هزینه‌ها را بهینه کنید: با مدیریت هوشمند منابع در GCP، هزینه‌های عملیاتی خود را به طور قابل توجهی کاهش دهید.
  • از ابزارهای پیشرو در صنعت استفاده کنید: Dask به عنوان یک کتابخانه قدرتمند و انعطاف‌پذیر در کنار GCP، یک ترکیب رویایی برای پردازش داده‌های مدرن است.
  • مهارت‌های خود را ارتقا دهید: تخصص در این حوزه، شما را به یک نیروی ارزشمند در بازار کار فناوری تبدیل می‌کند.
  • با اعتماد به نفس برنامه‌های Batch را مستقر و مدیریت کنید: از مفاهیم نظری تا پیاده‌سازی عملی، همه چیز را خواهید آموخت.

سرفصل‌های جامع دوره (بیش از 100 سرفصل)

این دوره با ارائه بیش از 100 سرفصل جزئی و کاربردی، شما را در تمامی جنبه‌های استقرار و مدیریت برنامه‌های Batch با Dask بر روی Google Cloud Platform مجهز می‌سازد. سرفصل‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که پوشش کاملی از مفاهیم پایه تا تکنیک‌های پیشرفته را شامل شوند:

  • بخش اول: مقدمات و مبانی
    • مفهوم پردازش توزیع شده و موازی
    • چالش‌های پردازش داده‌های بزرگ
    • مروری بر معماری سیستم‌های توزیع شده
    • معرفی کتابخانه Dask: چرا Dask؟
    • نصب و راه‌اندازی Dask
    • انواع Dask: Dask Array, Dask DataFrame, Dask Bag
    • کار با Task Graph در Dask
    • اجرای Dask در حالت Local
  • بخش دوم: تسلط بر Dask برای پردازش Batch
    • ایجاد Dask DataFrames از منابع مختلف
    • عملیات پیشرفته روی Dask DataFrames
    • استفاده از Dask Arrays برای محاسبات عددی
    • کار با Dask Bags برای داده‌های نیمه‌ساختاریافته
    • بهینه‌سازی محاسبات Dask
    • مدیریت حافظه در Dask
    • نوشتن برنامه‌های Batch با Dask
    • سناریوهای واقعی پردازش Batch با Dask
  • بخش سوم: ورود به Google Cloud Platform (GCP)
    • آشنایی با سرویس‌های کلیدی GCP
    • مفاهیم IAM و مدیریت دسترسی
    • ساخت حساب GCP و پروژه
    • آشنایی با Google Cloud Console
    • استفاده از Cloud SDK و gcloud CLI
    • مفاهیم شبکه در GCP
  • بخش چهارم: استقرار برنامه‌های Dask بر روی Compute Engine
    • راه‌اندازی ماشین‌های مجازی (VMs) در Compute Engine
    • پیکربندی محیط Dask بر روی VMs
    • استفاده از Dask Cluster Manager
    • استقرار برنامه‌های Batch Dask به صورت دستی
    • مدیریت و مانیتورینگ Node ها
    • ذخیره‌سازی داده‌ها در Cloud Storage
    • اتصال Dask به Cloud Storage
  • بخش پنجم: استقرار پیشرفته با Google Kubernetes Engine (GKE)
    • مقدمات Kubernetes و مفاهیم اصلی
    • راه‌اندازی یک کلاستر GKE
    • نصب Dask Operator برای GKE
    • استقرار Dask Workspaces در GKE
    • مدیریت Pod ها و Deployments
    • استفاده از Persistent Volumes
    • مدیریت و مقیاس‌بندی برنامه‌های Batch در GKE
    • اتصال GKE به Cloud Storage
  • بخش ششم: مدیریت، مانیتورینگ و بهینه‌سازی
    • استفاده از Cloud Logging برای لاگ‌گیری
    • مانیتورینگ عملکرد برنامه‌ها با Cloud Monitoring
    • ابزارهای دیباگینگ در محیط توزیع شده
    • بررسی هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع در GCP
    • استراتژی‌های مقیاس‌پذیری خودکار
    • مدیریت خطا و Resiliency
    • امنیت در استقرار برنامه‌های Batch
    • معماری‌های مرجع برای پردازش Batch در GCP
  • بخش هفتم: سناریوهای پیشرفته و پروژه‌های عملی
    • پردازش فایل‌های CSV و Parquet حجیم
    • اجرای مدل‌های یادگیری ماشین توزیع شده
    • پردازش داده‌های جریانی (Stream Processing) با Dask
    • یکپارچه‌سازی با سایر سرویس‌های GCP
    • پروژه نهایی: ساخت یک خط لوله پردازش Batch کامل

این دوره، سرمایه‌گذاری ارزشمندی برای آینده حرفه‌ای شماست. همین امروز ثبت‌نام کنید و قدم در مسیر تسلط بر پردازش داده‌های بزرگ در مقیاس ابری بگذارید!


📚 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: Batch Application Deployment and Management with Dask (Advanced Distributed Computing)”

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

محصولات مرتبط

پیمایش به بالا