🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Google Cloud Platform: راهنمای معماری های داده محور

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر Google Cloud Platform برای متخصصان داده
• 2. مرور کلی سرویس‌های اصلی GCP برای معماران داده
• 3. ناوبری در کنسول GCP و ساختار پروژه
• 4. آشنایی با مدیریت هویت و دسترسی (IAM) در GCP
• 5. سلسله مراتب منابع و سازماندهی در GCP
• 6. مبانی رابط خط فرمان (CLI) و Cloud SDK
• 7. اصول شبکه: VPC، Subnetها و Firewallها
• 8. معرفی Cloud Storage: مفاهیم ذخیره سازی ابژکت
• 9. مدیریت Bucketها و ابژکت‌ها در Cloud Storage
• 10. کلاس‌های ذخیره سازی و مدیریت چرخه عمر ابژکت
• 11. امنیت داده‌ها در Cloud Storage: رمزگذاری و کنترل دسترسی
• 12. معرفی Cloud SQL: پایگاه‌های داده رابطه‌ای مدیریت شده
• 13. راه‌اندازی و مدیریت نمونه‌های Cloud SQL (PostgreSQL/MySQL)
• 14. دسترسی بالا (High Availability) و بازیابی فاجعه (Disaster Recovery) برای Cloud SQL
• 15. Cloud Spanner: پایگاه داده رابطه‌ای با مقیاس‌پذیری افقی
• 16. معرفی Firestore: پایگاه داده NoSQL مبتنی بر سند
• 17. مدل‌سازی داده و کوئری‌ها در Firestore
• 18. Cloud Bigtable: پایگاه داده NoSQL ستونی گسترده برای تحلیل‌های بزرگ
• 19. انتخاب پایگاه داده مناسب GCP برای حجم کاری داده شما
• 20. معرفی BigQuery: انبار داده بدون سرور
• 21. راه‌اندازی پروژه BigQuery و ایجاد Dataset
• 22. بارگذاری داده در BigQuery: درج دسته‌ای و جریانی
• 23. کوئری زدن داده‌ها در BigQuery: مبانی Standard SQL
• 24. آشنایی با Schema و انواع داده در BigQuery
• 25. جداول BigQuery: پارتیشن بندی و کلاسترینگ برای عملکرد بهتر
• 26. مدیریت Viewها و Viewهای مجاز در BigQuery
• 27. کار با منابع داده خارجی در BigQuery
• 28. صادرات داده و سرویس انتقال داده BigQuery (DTS)
• 29. استراتژی‌های بهینه‌سازی هزینه برای BigQuery
• 30. معرفی BigQuery ML: یادگیری ماشین درون پایگاه داده
• 31. ساخت مدل‌های پیش‌بینی با BigQuery ML
• 32. ارزیابی و استقرار مدل‌های BigQuery ML
• 33. BigQuery GIS: قابلیت‌های تحلیل مکانی جغرافیایی
• 34. اسکریپت‌نویسی BigQuery و توابع تعریف شده توسط کاربر (UDFs)
• 35. معرفی Pub/Sub: سرویس پیام‌رسانی بلادرنگ
• 36. Topicها، Subscriptionها و جریان پیام در Pub/Sub
• 37. یکپارچه‌سازی Pub/Sub با سایر سرویس‌های GCP
• 38. مدیریت خطا و پایداری در Pub/Sub
• 39. معرفی Dataflow: پردازش یکپارچه جریانی و دسته‌ای
• 40. مبانی Apache Beam: Pipelineها، PCollectionها و Transformها
• 41. توسعه Pipelineهای دسته‌ای با Dataflow
• 42. SDKهای Dataflow و مدل برنامه‌نویسی (پایتون/جاوا)
• 43. Transform‌های پیشرفته و منطق سفارشی در Dataflow
• 44. مفاهیم Windowing در Dataflow (Fixed, Sliding, Session)
• 45. Triggerها و Watermarkها برای Pipelineهای جریانی Dataflow
• 46. طراحی Pipelineهای جریانی با Dataflow
• 47. مدیریت خطا و کیفیت داده در Pipelineهای Dataflow
• 48. نظارت و اشکال‌زدایی وظایف Dataflow
• 49. معرفی Dataproc: هدوپ و اسپارک مدیریت شده
• 50. راه‌اندازی و مدیریت کلاسترهای Dataproc
• 51. اجرای وظایف Spark روی Dataproc برای پردازش داده‌های بزرگ
• 52. مهاجرت حجم کاری هدوپ/اسپارک On-Premise به Dataproc
• 53. معرفی Cloud Functions: محاسبات بدون سرور رویداد محور
• 54. استفاده از Cloud Functions برای Triggerهای پردازش داده
• 55. Cloud Run: کانتینرهای بدون سرور برای هر زبان
• 56. استقرار وظایف پردازش داده کانتینری با Cloud Run
• 57. معرفی Cloud Composer: Apache Airflow مدیریت شده
• 58. مبانی Airflow: DAGها، Operatorها و Sensorها
• 59. ساخت Workflowهای هماهنگ‌سازی داده با Cloud Composer
• 60. مدیریت وابستگی‌ها و زمان‌بندی در DAGهای Airflow
• 61. بهترین شیوه‌ها برای طراحی و استقرار DAG در Airflow
• 62. معرفی Workflows: هماهنگ‌سازی بدون سرور
• 63. هماهنگ‌سازی میکروسرویس‌ها و سرویس‌های GCP با Workflows
• 64. معرفی Looker Studio (قبلاً Data Studio)
• 65. اتصال منابع داده به Looker Studio برای داشبوردها
• 66. طراحی داشبوردها و گزارش‌های تعاملی در Looker Studio
• 67. معرفی Looker: پلتفرم BI سازمانی و داده
• 68. آشنایی با مدل‌های Looker (LookML) و Exploreها
• 69. معرفی Vertex AI: پلتفرم یکپارچه یادگیری ماشین
• 70. Vertex AI Workbench: نوت‌بوک‌های Jupyter مدیریت شده
• 71. مدیریت مجموعه‌داده‌ها در Vertex AI
• 72. AutoML برای داده‌های تصویری، جدولی و متنی در Vertex AI
• 73. آموزش سفارشی با Vertex AI: وظایف آموزشی
• 74. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning) با Vertex AI Vizier
• 75. استقرار مدل‌ها در EndPointهای Vertex AI برای پیش‌بینی
• 76. پیش‌بینی دسته‌ای با Vertex AI
• 77. معرفی Vertex AI Feature Store
• 78. مفاهیم و شیوه‌های MLOps در Vertex AI
• 79. نظارت بر مدل و قابلیت توضیح‌پذیری با Vertex AI
• 80. معرفی Cloud Logging: مدیریت متمرکز لاگ‌ها
• 81. Cloud Monitoring: معیارها، داشبوردها و هشدارها
• 82. Cloud Trace و Cloud Profiler برای تحلیل عملکرد
• 83. API پیشگیری از از دست رفتن داده (DLP): حفاظت از داده‌های حساس
• 84. کنترل‌های سرویس VPC: جلوگیری از خروج داده
• 85. بهترین شیوه‌های امنیتی برای معماری‌های داده‌محور در GCP
• 86. مدیریت هزینه و صورت‌حساب برای سرویس‌های داده GCP
• 87. بهینه‌سازی هزینه‌های داده در GCP: استراتژی‌ها و ابزارها
• 88. طراحی یک Data Lake مدرن در GCP
• 89. معماری یک Data Warehouse با BigQuery و سایر سرویس‌ها
• 90. آشنایی با اصول و پیاده‌سازی Data Mesh در GCP
• 91. ساخت داشبوردهای تحلیل بلادرنگ در GCP
• 92. معماری‌های پردازش داده بدون سرور
• 93. حاکمیت داده و انطباق در GCP
• 94. CI/CD برای Pipelineهای داده در GCP
• 95. استراتژی‌های مهاجرت داده به GCP
• 96. ساخت معماری موتور توصیه‌گر (Recommendation Engine) در GCP
• 97. مطالعه موردی واقعی: معماری تحلیل داده‌های IoT
• 98. مطالعه موردی واقعی: Pipeline پردازش داده‌های مالی
• 99. روندهای آینده در معماری‌های داده و نوآوری‌های GCP
• 100. جمع‌بندی دوره و گام‌های بعدی برای معماران داده GCP

دوره جامع Google Cloud Platform: راهنمای معماری های داده محور

آینده داده‌ها در دستان شماست. برای ساختن آن آماده‌اید؟

معرفی دوره: به دنیای مهندسی داده در مقیاس جهانی خوش آمدید!

در عصری زندگی می‌کنیم که داده‌ها به ارزشمندترین دارایی سازمان‌ها تبدیل شده‌اند. توانایی جمع‌آوری، پردازش و تحلیل این داده‌ها در مقیاس بزرگ، مرز بین موفقیت و شکست را تعیین می‌کند. پلتفرم ابری گوگل (GCP) به عنوان یکی از قدرتمندترین بازیگران این عرصه، مجموعه‌ای بی‌نظیر از ابزارها و سرویس‌ها را برای ساخت معماری‌های داده‌محور مدرن ارائه می‌دهد. این دوره، یک نقشه راه کامل و جامع برای تسلط بر این اکوسیستم قدرتمند و تبدیل شدن به یک متخصص مورد تقاضا در حوزه مهندسی و معماری داده است.

ما در دوره «Google Cloud Platform: راهنمای معماری های داده محور» شما را از مفاهیم اولیه رایانش ابری فراتر برده و به قلب تپنده مهندسی داده در GCP می‌بریم. این فقط یک دوره تئوری نیست؛ یک سفر عملی است که در آن گام به گام یاد می‌گیرید چگونه پایپ‌لاین‌های داده پیچیده را طراحی، پیاده‌سازی و مدیریت کنید. از ساخت انبارهای داده عظیم با BigQuery گرفته تا پردازش آنی داده‌ها با Dataflow و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین، تمام مهارت‌هایی که برای ساختن سیستم‌های داده‌ای مقیاس‌پذیر، قابل اعتماد و هوشمند نیاز دارید را در این دوره فرا خواهید گرفت.

هدف ما این است که شما را برای چالش‌های واقعی دنیای کار آماده کنیم. با گذراندن این دوره، نه تنها دانش فنی عمیقی کسب می‌کنید، بلکه با بهترین شیوه‌ها (Best Practices) در طراحی معماری، امنیت، مدیریت هزینه و اتوماسیون نیز آشنا می‌شوید. این یک فرصت استثنایی برای ایجاد یک تحول بزرگ در مسیر شغلی و قرار گرفتن در لبه تکنولوژی داده است.

درباره دوره: چه چیزی در انتظار شماست؟

این دوره آموزشی یک برنامه جامع و پروژه‌محور است که برای پوشش کامل چرخه حیات داده در پلتفرم ابری گوگل طراحی شده است. ما با زبانی ساده و کاربردی، مفاهیم پیچیده را به بخش‌های قابل فهم تقسیم کرده‌ایم. در هر فصل، علاوه بر آموزش عمیق سرویس‌های مختلف GCP، سناریوهای واقعی را بررسی کرده و با انجام پروژه‌های عملی، دانش خود را تثبیت خواهید کرد. این دوره به شما کمک می‌کند تا مانند یک معمار داده فکر کنید و برای هر چالشی، بهترین راه‌حل را در اکوسیستم GCP پیدا کنید.

موضوعات کلیدی که در این دوره مسلط خواهید شد:

• مبانی رایانش ابری و GCP: درک عمیق مفاهیم اصلی، ساختار و سرویس‌های پایه گوگل کلاد.
• ذخیره‌سازی داده در مقیاس بزرگ: تسلط کامل بر راهکارهای مختلف مانند Cloud Storage، Cloud SQL و Firestore برای انواع داده‌ها.
• پردازش دسته‌ای (Batch) و جریانی (Streaming): طراحی و پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های ETL/ELT با استفاده از ابزارهای قدرتمندی مانند Dataflow و Dataproc.
• انبار داده مدرن با BigQuery: از طراحی اسکما تا بهینه‌سازی کوئری‌ها و تحلیل داده‌های پتابایتی در چند ثانیه.
• هماهنگ‌سازی گردش کار (Orchestration): مدیریت و اتوماتیک‌سازی پایپ‌لاین‌های پیچیده داده با Cloud Composer (Apache Airflow).
• معماری‌های بدون سرور (Serverless): ساخت سیستم‌های داده واکنش‌گرا و بهینه با Cloud Functions و Cloud Run.
• یادگیری ماشین و هوش مصنوعی: آشنایی با پلتفرم AI گوگل و نحوه ساخت و استقرار مدل‌های ML در یک محیط تولیدی (MLOps).
• امنیت، نظارت و مدیریت هزینه: پیاده‌سازی بهترین شیوه‌ها برای ایمن‌سازی داده‌ها، مانیتورینگ عملکرد و بهینه‌سازی هزینه‌ها در GCP.

این دوره برای چه کسانی طراحی شده است؟

این دوره برای طیف وسیعی از متخصصان و علاقه‌مندان به حوزه داده و رایانش ابری مناسب است، از جمله:

• مهندسان داده (Data Engineers): که به دنبال ارتقای مهارت‌های خود و تسلط بر یکی از پیشروترین پلتفرم‌های ابری هستند.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار (Software Developers): که می‌خواهند وارد دنیای جذاب مهندسی داده شوند و سیستم‌های داده‌محور بسازند.
• دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین (Data Scientists & ML Engineers): که نیاز به ساخت پایپ‌لاین‌های داده قابل اعتماد برای مدل‌های خود دارند.
• معماران ابری و مهندسان DevOps: که قصد دارند تخصص خود را در زمینه معماری‌های داده در GCP گسترش دهند.
• تحلیلگران داده و متخصصان BI: که می‌خواهند از قدرت ابزارهای تحلیلی GCP مانند BigQuery برای پردازش داده‌های عظیم استفاده کنند.
• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان: که به دنبال کسب یک مهارت تخصصی، پرتقاضا و آینده‌دار برای ورود قدرتمند به بازار کار هستند.

چرا این دوره یک سرمایه‌گذاری هوشمندانه برای آینده شماست؟

۱. کسب مهارت‌های فوق‌العاده پرتقاضا

متخصصان Google Cloud Platform، به ویژه در حوزه داده، از پردرآمدترین و پرتقاضاترین افراد در بازار کار جهانی و ایران هستند. با گذراندن این دوره، شما به مجموعه‌ای از مهارت‌ها مجهز می‌شوید که شرکت‌های بزرگ فناوری برای آن رقابت می‌کنند.

۲. آموزش جامع و کاملاً عملی

فراموش کنید دوره‌هایی را که فقط تئوری آموزش می‌دهند. این دوره با محوریت پروژه‌های واقعی طراحی شده است تا شما نه تنها “چه چیزی” را یاد بگیرید، بلکه “چگونه” آن را در دنیای واقعی پیاده‌سازی کنید.

۳. آمادگی برای گواهینامه‌های معتبر بین‌المللی

محتوای این دوره به طور کامل با سرفصل‌های آزمون معتبر Google Cloud Professional Data Engineer هم‌پوشانی دارد و شما را برای کسب این گواهینامه ارزشمند آماده می‌کند که مهر تأییدی بر تخصص شما خواهد بود.

۴. ساخت یک پورتفولیوی حرفه‌ای و چشمگیر

پروژه‌هایی که در طول دوره انجام می‌دهید، به دارایی‌های ارزشمندی در رزومه و پورتفولیوی شما تبدیل خواهند شد که می‌توانید با افتخار به کارفرمایان آینده ارائه دهید و توانایی‌های عملی خود را به اثبات برسانید.

۵. صرفه‌جویی در زمان با یک نقشه راه مشخص

یادگیری GCP به تنهایی می‌تواند مسیری گیج‌کننده و طولانی باشد. این دوره با ارائه یک مسیر یادگیری ساختاریافته، شما را از ماه‌ها تحقیق و آزمون و خطا بی‌نیاز می‌کند و در سریع‌ترین زمان ممکن به مقصد می‌رساند.

نگاهی به گستردگی سرفصل‌های دوره

این دوره فقط یک آموزش معمولی نیست؛ یک دایرةالمعارف کامل برای معماری داده در GCP است. با بیش از ۱۰۰ سرفصل جامع و دقیق، ما هیچ نکته‌ای را ناگفته باقی نگذاشته‌ایم. سفر ما از اصول اولیه و بنیادین آغاز می‌شود و تا پیشرفته‌ترین مباحث ادامه می‌یابد. شما به صورت ساختاریافته و قدم به قدم، با تمام جنبه‌های ساخت یک پلتفرم داده مدرن آشنا خواهید شد.

ساختار کلی دوره شامل بخش‌های زیر است (این فقط خلاصه‌ای از گستردگی مطالب است):

• بخش اول: مبانی رایانش ابری و مقدمات GCP (شامل مدیریت پروژه، IAM، شبکه و…)
• بخش دوم: راهکارهای ذخیره‌سازی داده (Cloud Storage, Cloud SQL, Spanner, Bigtable, Firestore)
• بخش سوم: پردازش داده‌های دسته‌ای (Batch Processing) (تسلط کامل بر Dataproc و Dataflow برای ETL)
• بخش چهارم: پردازش داده‌های جریانی (Stream Processing) (کار با Pub/Sub و پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های Real-time با Dataflow)
• بخش پنجم: انبار داده مدرن و هوش تجاری (صفر تا صد BigQuery، از معماری تا کوئری‌های پیشرفته و یکپارچه‌سازی با ابزارهای BI)
• بخش ششم: هماهنگ‌سازی و مدیریت گردش کار (طراحی، پیاده‌سازی و مدیریت DAGها در Cloud Composer)
• بخش هفتم: معماری‌های داده بدون سرور (Serverless) (استفاده از Cloud Functions و Cloud Run در پایپ‌لاین‌های داده)
• بخش هشتم: یادگیری ماشین در GCP (مقدمه‌ای بر Vertex AI، ساخت پایپ‌لاین‌های MLOps و استفاده از APIهای هوش مصنوعی)
• بخش نهم: امنیت، حاکمیت و مانیتورینگ (ایمن‌سازی داده‌ها، مدیریت دسترسی‌ها و نظارت بر عملکرد با Cloud Monitoring)
• بخش دهم: پروژه نهایی جامع (ساخت یک پلتفرم داده End-to-End با استفاده از سرویس‌های آموخته شده)

همین امروز سفر خود را برای تبدیل شدن به یک معمار داده ابری متخصص آغاز کنید و آینده شغلی 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