🎓 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. بخش اول: مبانی و مقدمات Google Cloud Platform**
- 2. مقدمهای بر رایانش ابری و GCP
- 3. ساختار کلی GCP: پروژهها، پوشهها و سازمانها
- 4. اصول مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
- 5. نقشها و مجوزهای IAM: مفاهیم اولیه و پیشرفته
- 6. حسابهای خدماتی (Service Accounts) و بهترین شیوههای استفاده
- 7. مدیریت صورتحساب (Billing) و کنترل هزینهها
- 8. استفاده از رابط خط فرمان (gcloud CLI) و Cloud Shell
- 9. مبانی شبکههای ابری مجازی (VPC)
- 10. زیرشبکهها (Subnets) و قوانین فایروال (Firewall Rules)
- 11. مقدمهای بر ماشینهای مجازی (Compute Engine)
- 12. مبانی ذخیرهسازی اشیاء با Cloud Storage
- 13. کلاسهای ذخیرهسازی و مدیریت چرخه حیات در Cloud Storage
- 14. معرفی پایگاه دادههای مدیریتشده در GCP
- 15. استفاده از Cloud SDK برای توسعه
- 16. بخش دوم: دریافت و ذخیرهسازی دادههای حجیم (Data Ingestion & Storage)**
- 17. الگوهای دریافت داده (Data Ingestion Patterns) در GCP
- 18. معرفی Pub/Sub: پیامرسانی غیرهمزمان برای استریم داده
- 19. ایجاد Topic و Subscription در Pub/Sub
- 20. ویژگیهای پیشرفته Pub/Sub: فیلتر کردن و Dead-lettering
- 21. استفاده از Cloud Storage به عنوان Data Lake
- 22. انتقال دادههای حجیم با Storage Transfer Service
- 23. مقدمهای بر BigQuery: انبار داده بدون سرور
- 24. معماری BigQuery: جداسازی محاسبات و ذخیرهسازی
- 25. بارگذاری داده به صورت دستهای (Batch Loading) در BigQuery
- 26. پایگاه داده رابطهای مدیریتشده: Cloud SQL
- 27. پایگاه داده NoSQL مدیریتشده: Firestore
- 28. پایگاه داده NoSQL برای دادههای حجیم: Bigtable
- 29. استفاده از Data Fusion برای یکپارچهسازی دادهها (ETL/ELT)
- 30. استفاده از Dataproc برای پردازشهای مبتنی بر Hadoop و Spark
- 31. بخش سوم: پردازش آنی دادهها (Real-time Data Processing)**
- 32. مقدمهای بر پردازش جریانی (Stream Processing)
- 33. معرفی Apache Beam و مدل برنامهنویسی آن
- 34. معرفی Cloud Dataflow: سرویس مدیریتشده برای Apache Beam
- 35. توسعه اولین Pipeline در Dataflow با Python/Java
- 36. مفاهیم پنجرهبندی (Windowing) در پردازش جریانی
- 37. Triggers و Accumulation در Dataflow
- 38. دریافت داده از Pub/Sub در یک Pipeline Dataflow
- 39. ذخیرهسازی نتایج پردازش در BigQuery به صورت آنی
- 40. استفاده از الگوهای آماده Dataflow (Dataflow Templates)
- 41. بهینهسازی عملکرد و هزینه در پایپلاینهای Dataflow
- 42. مدیریت خطا و مانیتورینگ پایپلاینهای Dataflow
- 43. بخش چهارم: توسعه و استقرار برنامههای کاربردی (Application Development & Deployment)**
- 44. مقدمهای بر معماری میکروسرویس و بدون سرور (Serverless)
- 45. توسعه توابع رویداد-محور با Cloud Functions
- 46. استقرار کانتینرها به صورت بدون سرور با Cloud Run
- 47. مبانی کانتینرسازی با Docker
- 48. مدیریت رجیستری کانتینر با Artifact Registry
- 49. معرفی Google Kubernetes Engine (GKE) برای ارکستراسیون کانتینرها
- 50. استقرار یک برنامه ساده روی GKE
- 51. مدیریت APIها با API Gateway
- 52. ایجاد یک API برای سرویس Cloud Run یا Cloud Functions
- 53. ذخیرهسازی و مدیریت اطلاعات حساس با Secret Manager
- 54. معرفی App Engine برای توسعه برنامههای وب
- 55. بخش پنجم: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با APIهای آماده**
- 56. مروری بر سرویسهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در GCP
- 57. تحلیل تصویر با Vision AI API
- 58. تشخیص متن (OCR) و برچسبگذاری اشیاء با Vision AI
- 59. پردازش زبان طبیعی با Natural Language AI API
- 60. تحلیل احساسات و استخراج موجودیتها با Natural Language AI
- 61. تبدیل گفتار به متن با Speech-to-Text API
- 62. تبدیل متن به گفتار با Text-to-Speech API
- 63. ترجمه متون با Translation AI API
- 64. ادغام APIهای هوش مصنوعی با Cloud Functions برای پردازش آنی
- 65. استفاده از AutoML Vision برای آموزش مدلهای طبقهبندی تصویر سفارشی
- 66. استفاده از AutoML Tables برای ساخت مدلهای پیشبینی روی دادههای ساختاریافته
- 67. بخش ششم: پلتفرم یکپارچه Vertex AI برای یادگیری ماشین پیشرفته**
- 68. مقدمهای بر Vertex AI و چرخه حیات MLOps
- 69. مدیریت مجموعه دادهها (Datasets) در Vertex AI
- 70. مهندسی ویژگی با Vertex AI Feature Store
- 71. آموزش مدلهای سفارشی با کانتینرهای از پیش ساخته شده
- 72. آموزش مدلهای سفارشی با کانتینرهای شخصیسازی شده
- 73. تنظیم خودکار هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
- 74. استقرار مدلها روی Endpoints برای پیشبینی آنلاین
- 75. دریافت پیشبینیهای دستهای (Batch Predictions)
- 76. معرفی Vertex AI Pipelines برای خودکارسازی فرآیندهای ML
- 77. ساخت و اجرای یک پایپلاین ساده در Vertex AI
- 78. مانیتورینگ عملکرد مدلها (Model Monitoring)
- 79. مقدمهای بر هوش مصنوعی مولد (Generative AI) در GCP
- 80. استفاده از Generative AI Studio و Model Garden
- 81. معرفی APIهای مدلهای زبانی بزرگ (مانند PaLM 2)
- 82. بخش هفتم: معماری، امنیت و بهترین شیوهها**
- 83. معماری یک برنامه تحلیل داده آنی کامل (End-to-End)
- 84. استفاده از Terraform برای مدیریت زیرساخت به عنوان کد (IaC)
- 85. اتوماسیون فرآیندهای CI/CD با Cloud Build
- 86. مانیتورینگ و ثبت وقایع با Cloud Monitoring و Cloud Logging
- 87. ایجاد داشبوردها و هشدارهای سفارشی
- 88. اصول امنیتی در GCP: مدل مسئولیت مشترک
- 89. کنترل دسترسی به شبکه با VPC Service Controls
- 90. حفاظت از دادهها با Cloud Data Loss Prevention (DLP)
- 91. بهینهسازی هزینهها در سرویسهای داده و هوش مصنوعی
- 92. مطالعه موردی: تحلیل آنی نظرات کاربران در شبکههای اجتماعی
- 93. مطالعه موردی: سیستم توصیهگر آنی برای یک فروشگاه آنلاین
- 94. جمعبندی دوره و مسیرهای یادگیری آینده
- 95. **پردازش دادههای جریانی با Apache Beam و Dataflow:** معرفی Beam SDK، پایپلاینهای پردازش داده، تبدیلها و پنجرهبندی دادهها.
- 96. **تحلیل دادههای بلادرنگ با Pub/Sub و BigQuery:** دریافت و ذخیره دادههای جریانی، تحلیل با کوئریهای SQL در BigQuery، ایجاد داشبوردهای بلادرنگ.
- 97. **یادگیری ماشین بلادرنگ با TensorFlow Serving و Vertex AI:** استقرار مدلهای یادگیری ماشین، ارائه پیشبینیهای بلادرنگ، مانیتورینگ عملکرد مدل.
- 98. **بهینهسازی و مقیاسپذیری برنامههای تحلیل داده:** استراتژیهای بهینهسازی، مقیاسبندی افقی و عمودی، استفاده از اتواسکیلینگ.
- 99. **امنیت و انطباق در محیطهای تحلیل داده بلادرنگ:** رمزنگاری دادهها، مدیریت کلیدها، رعایت الزامات انطباق (Compliance).
- 100. **پروژه عملی: ساخت یک سیستم تحلیل داده بلادرنگ end-to-end:** طراحی، پیادهسازی و استقرار یک برنامه کاربردی کامل با استفاده از تکنیکهای آموزش داده شده.
Google Cloud Platform: توسعه اپلیکیشن تحلیل دادهی بلادرنگ با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرفته
آیندهی تحلیل داده در دستان شماست!
در دنیای امروز، دادهها پادشاهند و توانایی تحلیل سریع و هوشمندانه آنها، کلید موفقیت در هر کسبوکاری است. اما چگونه میتوانیم دادههای حجیم را به صورت بلادرنگ پردازش کرده و با استفاده از قدرتمندترین ابزارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، بینشهای ارزشمندی استخراج کنیم؟ پاسخ در این دوره جامع نهفته است!
ما شما را به سفری هیجانانگیز در دنیای Google Cloud Platform (GCP) دعوت میکنیم. این دوره به طور ویژه برای توسعهدهندگانی طراحی شده است که میخواهند تواناییهای خود را در ساخت اپلیکیشنهای تحلیل دادهی بلادرنگ با بهرهگیری از آخرین تکنیکهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به سطحی جدید برسانند. با ما همراه باشید تا با خلق راهکارهای نوآورانه، پیشگام تحولات دادهمحور شوید.
درباره این دوره
این دوره آموزشی، مسیری جامع و کاربردی برای تسلط بر توسعه اپلیکیشنهای تحلیل دادهی بلادرنگ با استفاده از خدمات پیشرفتهی Google Cloud Platform ارائه میدهد. شما با مفاهیم کلیدی، ابزارها و تکنیکهای لازم برای ساخت سیستمهای مقیاسپذیر، قابل اطمینان و هوشمند آشنا خواهید شد. از زیرساختهای ابری گرفته تا الگوریتمهای پیچیدهی یادگیری ماشین، هر آنچه برای ساخت نسل بعدی اپلیکیشنهای دادهمحور نیاز دارید، در این دوره پوشش داده میشود.
موضوعات کلیدی که یاد خواهید گرفت
این دوره گسترهای وسیع از مباحث کلیدی را در بر میگیرد تا شما را به یک متخصص تمامعیار در زمینهی توسعه اپلیکیشنهای تحلیل دادهی بلادرنگ با GCP مجهز کند:
- زیرساختهای ابری پیشرفته GCP: آشنایی عمیق با سرویسهای اصلی GCP برای پردازش و ذخیرهسازی داده.
- پردازش دادهی بلادرنگ: استفاده از ابزارهای قدرتمندی مانند Apache Beam، Dataflow و Pub/Sub برای تحلیل آنی داده.
- مدیریت پایگاه دادههای مقیاسپذیر: کار با پایگاه دادههای NoSQL و SQL در GCP برای ذخیرهسازی و دسترسی به دادهها.
- هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در GCP: به کارگیری سرویسهایی نظیر Vertex AI، AI Platform و TensorFlow برای ساخت مدلهای پیشرفته.
- تحلیل پیشبینیکننده و تشخیص الگو: پیادهسازی الگوریتمهای ML برای پیشبینی روندها و کشف الگوهای پنهان در دادهها.
- بصریسازی دادهها و داشبوردهای تعاملی: نمایش نتایج تحلیلها به شکلی گویا و قابل درک.
- امنیت و مدیریت هزینهها در GCP: اصول کلیدی برای حفظ امنیت و بهینهسازی هزینهها در محیط ابری.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
اگر شما جزو افراد زیر هستید، این دوره دقیقا برای شما طراحی شده است:
- توسعهدهندگان نرمافزار: که به دنبال ارتقاء مهارتهای خود در حوزهی ابری و داده هستند.
- مهندسان داده: که میخواهند سیستمهای تحلیل دادهی بلادرنگ خود را بر روی GCP پیادهسازی کنند.
- دانشمندان داده و متخصصان یادگیری ماشین: که قصد دارند مدلهای خود را در یک محیط ابری قدرتمند مستقر و اجرا کنند.
- معماران راهکار (Solution Architects): که به دنبال درک عمیقتر از قابلیتهای GCP برای طراحی سیستمهای پیچیده هستند.
- مدیران پروژه و علاقهمندان به تکنولوژی: که میخواهند با آخرین روندها در تحلیل داده و هوش مصنوعی در فضای ابری آشنا شوند.
چرا این دوره را بگذرانیم؟
گذراندن این دوره، دروازهای به سوی آیندهای روشن در دنیای تکنولوژی خواهد بود. با سرمایهگذاری بر روی این دوره، شما:
- مهارتهای ارزشمند و پرتقاضا کسب میکنید: تخصص در GCP، هوش مصنوعی و تحلیل دادهی بلادرنگ، یکی از پردرآمدترین و پرتقاضاترین مهارتها در بازار کار فعلی است.
- توانایی ساخت راهکارهای نوآورانه را به دست میآورید: شما قادر خواهید بود اپلیکیشنهایی بسازید که دادهها را در لحظه تحلیل کرده و تصمیمگیریهای هوشمندانهتری را ممکن میسازند.
- در خط مقدم پیشرفت تکنولوژی قرار میگیرید: با آخرین دستاوردهای گوگل در حوزهی هوش مصنوعی و ابر آشنا میشوید و میتوانید از آنها در پروژههای خود استفاده کنید.
- اعتماد به نفس و اعتبار حرفهای خود را افزایش میدهید: تسلط بر ابزارهای پیشرفتهی GCP، شما را به یک متخصص برجسته در صنعت تبدیل میکند.
- فرصتهای شغلی خود را گسترش میدهید: تقاضا برای متخصصان GCP و هوش مصنوعی هر روز در حال افزایش است و این دوره، مسیر شغلی شما را متحول خواهد کرد.
سرفصلهای جامع دوره: بیش از 100 مبحث کاربردی
این دوره آموزشی با ارائه بیش از 100 سرفصل جامع و کاربردی، شما را گام به گام از مبانی تا مفاهیم پیشرفته هدایت میکند. ما اطمینان میدهیم که هیچ نکتهای از قلم نیفتاده و شما با تسلط کامل بر موضوع، آمادهی ورود به دنیای واقعی پروژههای تحلیل داده و هوش مصنوعی در GCP خواهید بود. برخی از سرفصلهای کلیدی شامل:
- مقدمهای بر Google Cloud Platform و مزایای آن
- آشنایی با مفاهیم کلیدی تحلیل دادهی بلادرنگ
- استقرار و مدیریت منابع در GCP (Compute Engine, Kubernetes Engine)
- ذخیرهسازی داده در GCP (Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Spanner, Bigtable)
- معماری سیستمهای دادهی بلادرنگ با Pub/Sub
- پردازش جریان داده با Apache Beam و Dataflow
- تکنیکهای ETL و ELT در GCP
- مقدمهای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
- آشنایی با Vertex AI: پلتفرم یکپارچه ML گوگل
- ساخت، آموزش و استقرار مدلهای یادگیری ماشین با Vertex AI
- استفاده از سرویسهای آمادهی هوش مصنوعی GCP (Vision AI, Natural Language AI, Speech-to-Text)
- پیادهسازی الگوریتمهای رگرسیون و طبقهبندی پیشرفته
- تکنیکهای خوشهبندی و کاهش ابعاد
- تحلیل سریهای زمانی و پیشبینی
- ساخت سیستمهای توصیهگر (Recommendation Systems)
- بصریسازی دادهها با Looker Studio (Data Studio) و Looker
- طراحی داشبوردهای تحلیلی بلادرنگ
- اصول امنیت در GCP (IAM, VPC, Security Command Center)
- مدیریت هزینهها و بهینهسازی منابع در GCP
- کار با BigQuery برای تحلیل دادههای حجیم
- اتوماسیون فرآیندها با Cloud Functions و Cloud Run
- ساخت APIها برای دسترسی به دادهها و مدلها
- پیادهسازی معماریهای میکروسرویس
- و دهها سرفصل دیگر که دنیای تحلیل داده و هوش مصنوعی در GCP را برای شما روشن خواهند کرد!
همین حالا ثبت نام کنید و آیندهی شغلی خود را بسازید!
📚 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.