🎓 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. معرفی دوره و اهداف آموزشی
• 2. آشنایی با Google Cloud Platform و مزایای آن
• 3. مروری بر سرویس‌های اصلی GCP (Compute, Storage, Networking)
• 4. راه اندازی حساب کاربری و پروژه GCP
• 5. مدیریت هویت و دسترسی در GCP (IAM)
• 6. مفاهیم Billing و بودجه‌بندی در GCP
• 7. بررسی Cloud CLI و Cloud Console
• 8. مقدمه‌ای بر BigQuery: انبار داده ابری مقیاس‌پذیر
• 9. بارگذاری داده در BigQuery از منابع مختلف
• 10. کوئری نویسی پیشرفته در BigQuery
• 11. معرفی Google Cloud Storage: ذخیره‌سازی اشیاء با دوام
• 12. مدیریت داده‌ها و دسترسی در Cloud Storage
• 13. مقدمه‌ای بر Cloud SQL: پایگاه داده رابطه‌ای مدیریت شده
• 14. آشنایی با NoSQL در GCP: Cloud Datastore/Firestore
• 15. کاربرد Bigtable برای داده‌های تحلیلی با حجم بالا
• 16. مقدمه‌ای بر مفاهیم Real-time Data و Streaming Analytics
• 17. معماری‌های Real-time Data Processing (Lambda vs Kappa)
• 18. Google Cloud Pub/Sub: سیستم پیام‌رسان Real-time مقیاس‌پذیر
• 19. ایجاد و مدیریت Topic و Subscription در Pub/Sub
• 20. انتشار و دریافت پیام از طریق Pub/Sub (Pull و Push)
• 21. امنیت و مانیتورینگ Pub/Sub
• 22. مقدمه‌ای بر Apache Beam و Google Cloud Dataflow
• 23. اصول برنامه‌نویسی با Apache Beam (Pipelines, PCollections, Transforms)
• 24. اجرای Jobهای Batch در Dataflow
• 25. اجرای Jobهای Streaming در Dataflow
• 26. الگوهای طراحی برای Dataflow (Windowing, Triggers, Watermarks)
• 27. بهینه‌سازی عملکرد و هزینه Dataflow Jobها
• 28. مدیریت خطا و پردازش مجدد در Dataflow
• 29. Dataflow SQL: تحلیل داده‌های جریانی با SQL
• 30. پردازش رویدادها با Cloud Functions
• 31. کاربردهای Cloud Functions در Real-time Analytics
• 32. اتصال Cloud Functions به Pub/Sub و سایر سرویس‌ها
• 33. ذخیره‌سازی داده‌های جریانی در BigQuery Streaming Inserts
• 34. ذخیره‌سازی داده‌های جریانی با کارایی بالا در Bigtable
• 35. معرفی Cloud Composer (Apache Airflow) برای ارکستراسیون پایپلاین
• 36. ساخت DAGهای ساده در Cloud Composer
• 37. ارکستراسیون پایپلاین‌های Real-time Data با Cloud Composer
• 38. مقدمه‌ای بر Change Data Capture (CDC) و کاربرد آن در GCP
• 39. پیاده‌سازی CDC برای انتقال Real-time داده به GCP
• 40. اصول طراحی پایپلاین‌های Real-time End-to-End
• 41. انتخاب بهترین سرویس برای سناریوهای مختلف Real-time Ingestion
• 42. بررسی یک مطالعه موردی Real-time Data Processing
• 43. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در GCP
• 44. اکوسیستم Vertex AI: پلتفرم یکپارچه MLOps
• 45. Vertex AI Workbench: محیط‌های توسعه ML مدیریت شده
• 46. استفاده از Notebookهای Vertex AI برای توسعه مدل
• 47. Data Labelling Service در Vertex AI برای آماده‌سازی داده
• 48. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده برای ML با Vertex AI Dataflow/Wrangler
• 49. معرفی Vertex AI Training: آموزش مدل‌های ML
• 50. آموزش مدل‌های سفارشی با Vertex AI Training
• 51. آموزش مدل‌های Scikit-learn و TensorFlow در Vertex AI
• 52. مدیریت Datasetها در Vertex AI
• 53. معرفی Vertex AI Feature Store: مدیریت Featureها
• 54. طراحی Feature Store برای کاربردهای Real-time ML
• 55. مهندسی Feature برای مدل‌های ML Real-time
• 56. Vertex AI Prediction: سرویس استقرار و پیش‌بینی مدل
• 57. استقرار مدل‌های ML برای پیش‌بینی Online و Batch
• 58. مانیتورینگ مدل در Vertex AI Model Monitoring
• 59. تشخیص Drift و Outlier در مدل‌های ML Real-time
• 60. AutoML Vision: ساخت مدل‌های بینایی کامپیوتری بدون کد
• 61. AutoML Natural Language: پردازش زبان طبیعی بدون کد
• 62. AutoML Tables: ساخت مدل‌های طبقه‌بندی و رگرسیون
• 63. استفاده از Pre-trained APIs: Cloud Vision API
• 64. استفاده از Cloud Natural Language API
• 65. استفاده از Cloud Speech-to-Text و Text-to-Speech API
• 66. استفاده از Cloud Translation API
• 67. AI Explainability (XAI) در Vertex AI
• 68. مقدمه‌ای بر MLOps: عملیات یادگیری ماشین
• 69. ساخت پایپلاین‌های MLOps با Vertex AI Pipelines
• 70. اتوماسیون CI/CD برای مدل‌های ML
• 71. مدیریت نسخه‌بندی مدل و Registry در Vertex AI
• 72. استقرار مدل‌های Real-time بر روی Edge Devices با Vertex AI Edge
• 73. طراحی معماری برای ML در Real-time
• 74. مقایسه و انتخاب ابزارهای ML برای سناریوهای مختلف
• 75. ملاحظات اخلاقی و مسئولیت‌پذیری در AI (Responsible AI)
• 76. کاربرد Generative AI در تحلیل داده
• 77. معرفی و کار با Generative AI Studio
• 78. استفاده از مدل‌های بنیادین (Foundation Models) در GCP
• 79. طراحی API برای دسترسی به داده‌های Real-time و پیش‌بینی‌های ML
• 80. استقرار API با Cloud Run: کانتینرهای Serverless
• 81. استقرار API با App Engine
• 82. Cloud Endpoints و Apigee برای مدیریت API
• 83. اتصال برنامه‌های کاربردی به BigQuery و Bigtable
• 84. طراحی UI/UX برای داشبوردهای Real-time
• 85. استفاده از Looker Studio برای ساخت داشبورد
• 86. اتصال Looker Studio به BigQuery Streaming
• 87. ساخت داشبوردهای تعاملی با Looker Studio
• 88. معرفی Looker (Business Intelligence پیشرفته در GCP)
• 89. توسعه برنامه‌های Front-end برای نمایش داده‌های Real-time
• 90. امنیت در توسعه برنامه‌های Real-time (OAuth, API Keys)
• 91. مانیتورینگ و لاگینگ برنامه‌ها با Cloud Monitoring و Cloud Logging
• 92. تنظیم Alert و Notification برای رویدادهای Real-time
• 93. مقیاس‌پذیری و دسترس‌پذیری برنامه‌های Real-time
• 94. بهینه‌سازی هزینه در توسعه برنامه‌های Real-time
• 95. تست و دیباگینگ برنامه‌های Real-time
• 96. بررسی یک سناریوی End-to-End: از داده تا برنامه Real-time
• 97. مروری بر بهترین شیوه‌ها و الگوهای طراحی
• 98. جمع‌بندی دوره و گام‌های بعدی برای یادگیری و پیاده‌سازی
• 99. پردازش جریان‌های داده آنی با استفاده از Cloud Pub/Sub و Dataflow
• 100. ساخت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Vertex AI و BigQuery ML

Google Cloud Platform: تحلیل داده‌های لحظه‌ای با هوش مصنوعی پیشرفته

همین حالا ثبت‌نام کنید و از تخفیف ویژه برخوردار شوید!

عضویت

معرفی دوره

آیا به دنبال تسلط بر تحلیل داده‌های لحظه‌ای با استفاده از پیشرفته‌ترین ابزارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در Google Cloud Platform (GCP) هستید؟ دوره آموزشی “Google Cloud Platform: تحلیل داده‌های لحظه‌ای با هوش مصنوعی پیشرفته” به شما کمک می‌کند تا از صفر تا صد، مهارت‌های لازم برای توسعه برنامه‌های کاربردی قدرتمند در این زمینه را کسب کنید. این دوره، یک سفر هیجان‌انگیز به دنیای تحلیل داده‌های بلادرنگ، بهینه‌سازی عملکرد و ساخت مدل‌های هوش مصنوعی پیشرفته در محیط ابری Google Cloud را برای شما رقم می‌زند.

در این دوره جامع، شما نه تنها با مفاهیم بنیادی GCP آشنا می‌شوید، بلکه به صورت عملی و گام به گام، نحوه استفاده از سرویس‌های کلیدی مانند Pub/Sub، Dataflow، BigQuery، Cloud Machine Learning Engine و بسیاری دیگر را فرا خواهید گرفت. با انجام پروژه‌های عملی و کار بر روی سناریوهای واقعی، شما تجربه‌ای ارزشمند در زمینه توسعه برنامه‌های تحلیل داده‌های لحظه‌ای کسب خواهید کرد و آماده خواهید شد تا چالش‌های پیچیده دنیای واقعی را با استفاده از قدرت GCP و هوش مصنوعی حل کنید.

درباره دوره

این دوره آموزشی جامع، به شما کمک می‌کند تا با استفاده از Google Cloud Platform (GCP)، برنامه‌های تحلیل داده‌های لحظه‌ای با بهره‌گیری از تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را توسعه دهید. شما با معماری GCP، سرویس‌های کلیدی تحلیل داده، و نحوه پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ آشنا می‌شوید. تمرکز این دوره بر روی کاربردهای عملی و پروژه‌های واقعی است، تا شما بتوانید به سرعت مهارت‌های لازم را کسب کرده و در پروژه‌های خود به کار ببرید.

موضوعات کلیدی

• معماری و سرویس‌های Google Cloud Platform (GCP)
• دریافت و پردازش داده‌های لحظه‌ای با Pub/Sub و Dataflow
• ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌ها در BigQuery
• توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با Cloud Machine Learning Engine
• بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری برنامه‌های تحلیل داده
• مصورسازی داده‌ها و گزارش‌گیری با Google Data Studio
• امنیت و مدیریت دسترسی در GCP
• استفاده از AI Platform Notebooks برای توسعه و تست مدل‌ها
• استفاده از TensorFlow و Keras در GCP
• ساخت و استقرار APIهای RESTful برای دسترسی به داده‌ها و مدل‌ها

مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار که به دنبال یادگیری تحلیل داده‌های لحظه‌ای در GCP هستند.
• مهندسان داده که می‌خواهند مهارت‌های خود را در استفاده از ابزارهای GCP برای تحلیل داده‌های بلادرنگ ارتقا دهند.
• دانشمندان داده که می‌خواهند مدل‌های یادگیری ماشین خود را در مقیاس بزرگ در GCP پیاده‌سازی کنند.
• تحلیلگران کسب‌وکار که می‌خواهند با استفاده از داده‌های لحظه‌ای، تصمیمات بهتری بگیرند.
• متخصصان IT که مسئول مدیریت و نگهداری زیرساخت‌های ابری هستند.
• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مرتبط با علوم کامپیوتر و مهندسی داده.

چرا این دوره را بگذرانیم؟

• کسب مهارت‌های پرطرفدار: تحلیل داده‌های لحظه‌ای و هوش مصنوعی از جمله مهارت‌های بسیار مورد نیاز در بازار کار امروز هستند. با گذراندن این دوره، شما می‌توانید فرصت‌های شغلی بسیار خوبی را به دست آورید.
• یادگیری از متخصصان: این دوره توسط متخصصان با تجربه در زمینه GCP و هوش مصنوعی تدریس می‌شود. شما از دانش و تجربه عملی آن‌ها بهره‌مند خواهید شد.
• پروژه‌های عملی: در این دوره، شما بر روی پروژه‌های عملی کار خواهید کرد که به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را در دنیای واقعی به کار ببرید.
• گواهینامه پایان دوره: پس از اتمام موفقیت‌آمیز دوره، شما یک گواهینامه معتبر دریافت خواهید کرد که می‌تواند به شما در یافتن شغل کمک کند.
• دسترسی به منابع آموزشی: شما به مجموعه‌ای از منابع آموزشی ارزشمند دسترسی خواهید داشت که به شما در یادگیری بهتر و سریع‌تر کمک می‌کند.
• پشتیبانی فنی: در طول دوره، شما از پشتیبانی فنی برخوردار خواهید بود و می‌توانید سوالات خود را از مدرسان و سایر شرکت‌کنندگان بپرسید.
• آمادگی برای آزمون‌های گواهینامه GCP: این دوره شما را برای شرکت در آزمون‌های گواهینامه GCP Data Engineer آماده می‌کند.
• افزایش درآمد: با کسب مهارت‌های جدید و پرطرفدار، شما می‌توانید درآمد خود را به طور قابل توجهی افزایش دهید.
• حل مسائل پیچیده: با استفاده از GCP و هوش مصنوعی، شما می‌توانید مسائل پیچیده کسب‌وکار خود را حل کنید و تصمیمات بهتری بگیرید.
• رقابت‌پذیری در بازار کار: با داشتن مهارت‌های مورد نیاز در زمینه GCP و هوش مصنوعی، شما می‌توانید در بازار کار رقابتی امروز، متمایز باشید.

سرفصل‌های دوره (100 سرفصل جامع)

این دوره شامل 100 سرفصل جامع است که به شما کمک می‌کند تا به طور کامل بر تحلیل داده‌های لحظه‌ای با استفاده از GCP و هوش مصنوعی مسلط شوید. در اینجا فقط به برخی از مهمترین سرفصل ها اشاره می کنیم:

• مقدمه‌ای بر Google Cloud Platform
• آشنایی با معماری GCP
• ایجاد و مدیریت پروژه‌ها در GCP
• شبکه‌سازی در GCP
• محاسبات ابری با Compute Engine
• ذخیره‌سازی داده‌ها با Cloud Storage
• پایگاه داده‌های رابطه‌ای با Cloud SQL
• پایگاه داده‌های NoSQL با Cloud Datastore و Cloud Firestore
• پردازش داده‌های جریانی با Cloud Pub/Sub
• تحلیل داده‌ها با Cloud Dataflow
• مخزن داده با BigQuery
• مصورسازی داده‌ها با Google Data Studio
• یادگیری ماشین با Cloud Machine Learning Engine
• استفاده از TensorFlow در GCP
• استفاده از Keras در GCP
• ساخت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• مدیریت امنیت و دسترسی در GCP
• مانیتورینگ و Logging در GCP
• بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌ها در GCP
• مقیاس‌پذیری برنامه‌ها در GCP
• اتوماسیون زیرساخت‌ها با Cloud Deployment Manager
• استفاده از Cloud Functions برای رویداد-محوری
• آشنایی با Kubernetes Engine (GKE)
• استقرار برنامه‌ها با App Engine
• مدیریت APIها با Apigee
• اینترنت اشیا (IoT) با Cloud IoT Core
• و… (شامل 75 سرفصل دیگر)

همین حالا در این دوره ثبت‌نام کنید و آینده شغلی خود را متحول کنید!

📚 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