🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های تحلیل داده های زمان واقعی با استفاده از هوش مصنوعی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

1. مقدمه ای بر Google Cloud Platform (GCP)
2. معرفی خدمات کلیدی GCP برای تحلیل داده و هوش مصنوعی
3. ایجاد و مدیریت پروژه در GCP
4. مدیریت هویت و دسترسی (IAM) در GCP
5. شبکه سازی پایه در GCP: VPC و Subnets
6. راه اندازی ماشین مجازی (VM) در Compute Engine
7. استفاده از Google Cloud Shell و Cloud SDK
8. معرفی Google Cloud Storage (GCS) برای ذخیره سازی داده
9. بارگذاری و مدیریت داده ها در GCS
10. امنیت در GCS: کنترل دسترسی و رمزنگاری
11. معرفی Google BigQuery برای انبار داده
12. ایجاد و مدیریت Dataset و Table در BigQuery
13. بارگذاری داده ها در BigQuery از GCS و سایر منابع
14. کوئری نویسی SQL در BigQuery
15. بهینه سازی کوئری های BigQuery برای عملکرد بهتر
16. معرفی Google Cloud Dataflow برای پردازش جریان داده
17. ایجاد Pipeline های Dataflow با استفاده از Apache Beam
18. خواندن و نوشتن داده ها با Dataflow از منابع مختلف
19. تبدیل و غنی سازی داده ها در Dataflow
20. استقرار و مدیریت Pipeline های Dataflow
21. معرفی Google Cloud Dataproc برای پردازش دسته ای داده
22. اجرای Jobs های Apache Hadoop و Spark در Dataproc
23. ایجاد و مدیریت خوشه های Dataproc
24. بهینه سازی Performance Jobs های Dataproc
25. معرفی Google Cloud Pub/Sub برای انتقال پیام های Real-time
26. ایجاد و مدیریت Topic و Subscription در Pub/Sub
27. انتشار و دریافت پیام ها با Pub/Sub
28. ادغام Pub/Sub با Dataflow و BigQuery
29. معرفی Google Cloud Functions برای توابع بدون سرور
30. ایجاد و استقرار Cloud Functions
31. Trigger کردن Cloud Functions با رویدادهای مختلف
32. ادغام Cloud Functions با سایر خدمات GCP
33. معرفی Google Kubernetes Engine (GKE) برای مدیریت Container
34. ایجاد و مدیریت خوشه های Kubernetes در GKE
35. استقرار برنامه ها با استفاده از Docker و Kubernetes
36. مقیاس پذیری و مدیریت منابع در GKE
37. معرفی TensorFlow و Keras برای یادگیری ماشین
38. آماده سازی داده ها برای یادگیری ماشین
39. ساخت و آموزش مدل های یادگیری ماشین با TensorFlow
40. ارزیابی و بهینه سازی مدل های یادگیری ماشین
41. استقرار مدل های یادگیری ماشین با TensorFlow Serving
42. معرفی Google AI Platform Training برای آموزش مدل های یادگیری ماشین
43. اجرای Jobs های آموزشی TensorFlow و PyTorch در AI Platform Training
44. استفاده از TPU ها برای آموزش سریعتر مدل های یادگیری ماشین
45. معرفی Google AI Platform Prediction برای پیش بینی Online
46. استقرار مدل های یادگیری ماشین آموزش داده شده در AI Platform Prediction
47. ساخت API برای درخواست های پیش بینی
48. معرفی Google Cloud Vision API برای پردازش تصویر
49. تشخیص اشیاء و چهره ها در تصاویر با Vision API
50. استخراج متن از تصاویر با OCR
51. معرفی Google Cloud Natural Language API برای پردازش متن
52. تجزیه و تحلیل Sentiment متن با Natural Language API
53. تشخیص موجودیت ها و دسته بندی متن
54. معرفی Google Cloud Speech-to-Text API برای تبدیل گفتار به متن
55. تبدیل صدا به متن با Speech-to-Text API
56. بهینه سازی دقت Speech-to-Text API
57. معرفی Google Cloud Translation API برای ترجمه زبان
58. ترجمه متن به زبان های مختلف با Translation API
59. معرفی Google Cloud AutoML برای یادگیری ماشین بدون کد
60. ساخت مدل های یادگیری ماشین سفارشی با AutoML Vision
61. ساخت مدل های یادگیری ماشین سفارشی با AutoML Natural Language
62. ساخت مدل های یادگیری ماشین سفارشی با AutoML Translation
63. ساخت داشبوردهای تحلیل داده با Google Data Studio
64. اتصال Data Studio به منابع داده GCP
65. ایجاد گزارشات و نمودارهای تعاملی در Data Studio
66. مانیتورینگ و Logging در GCP با Cloud Monitoring و Cloud Logging
67. تنظیم Alert ها و Metrics برای ردیابی عملکرد برنامه
68. اشکال زدایی برنامه ها با Cloud Logging
69. امنیت در GCP: بهترین شیوه ها
70. رعایت حریم خصوصی و انطباق با مقررات
71. اتوماسیون زیرساخت با Terraform
72. Infrastructure as Code (IaC) با Terraform
73. استقرار خودکار زیرساخت GCP
74. تست و استقرار مداوم (CI/CD) در GCP با Cloud Build
75. ادغام Cloud Build با GitHub و GitLab
76. ایجاد Pipeline های CI/CD برای استقرار خودکار برنامه ها
77. استفاده از Apache Kafka در GCP
78. استقرار و مدیریت Kafka در GKE
79. ادغام Kafka با Dataflow و BigQuery
80. پردازش داده های Streaming با Kafka و Dataflow
81. ساخت Application های Real-time با Firebase
82. استفاده از Firebase Authentication
83. ذخیره داده ها با Firebase Realtime Database و Cloud Firestore
84. ایجاد Notifications با Firebase Cloud Messaging
85. استفاده از Cloud Composer برای Orchestration Workflow
86. ایجاد و مدیریت DAGs در Cloud Composer
87. ادغام Cloud Composer با Dataflow و BigQuery
88. بهینه سازی هزینه در GCP
89. استفاده از Commitment ها و تخفیف ها در GCP
90. مانیتورینگ هزینه ها با Cloud Billing
91. مدیریت Container ها با Docker
92. ساخت Image های Docker
93. استقرار Container ها در GKE و Cloud Run
94. استفاده از Git برای مدیریت کد
95. همکاری با Git و GitHub
96. Branching و Merging در Git
97. استفاده از RESTful APIs
98. طراحی و پیاده سازی RESTful APIs
99. استفاده از OpenAPI Specification (Swagger)
100. پیاده سازی Microservices در GKE

دوره جامع Google Cloud Platform: اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی زمان واقعی

انقلاب در تحلیل داده‌ها: دوره تخصصی Google Cloud Platform برای ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی زمان واقعی

Name: اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های تحلیل داده های زمان واقعی با استفاده از هوش مصنوعی
SKU: spAndroid-0000006033
Price: 249500 IRR
Availability: InStock

معرفی دوره: آینده تحلیل داده‌ها، همین امروز!

آیا آماده‌اید تا در دنیای پرسرعت داده‌های زمان واقعی، پیشرو باشید؟ با انفجار حجم داده‌ها و نیاز روزافزون به تصمیم‌گیری‌های آنی، توسعه اپلیکیشن‌هایی که بتوانند داده‌ها را در لحظه پردازش، تحلیل و از آن‌ها هوشمندانه استفاده کنند، به ضرورتی انکارناپذیر تبدیل شده است. این دوره آموزشی، دروازه ورود شما به دنیای شگفت‌انگیز Google Cloud Platform (GCP) است، جایی که یاد می‌گیرید چگونه با استفاده از قدرتمندترین ابزارها و سرویس‌های ابری، اپلیکیشن‌های تحلیل داده‌های زمان واقعی با قابلیت‌های هوش مصنوعی خلق کنید.

تصور کنید بتوانید در کسری از ثانیه، الگوهای پنهان در جریان مداوم داده‌ها را کشف کنید، رفتار کاربران را پیش‌بینی نمایید، سیستم‌های هشداردهنده هوشمند بسازید یا حتی بازارهای مالی را به صورت زنده تحلیل کنید. این دوره، دانش و مهارت‌های لازم را برای تحقق این رویاها در اختیار شما قرار می‌دهد. با تمرکز بر رویکردهای مدرن و ابزارهای پیشرو گوگل، شما قادر خواهید بود راهکارهای نوآورانه‌ای را طراحی و پیاده‌سازی کنید که سازمان شما را در عصر داده، متمایز سازد.

درباره دوره

دوره "Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن‌های تحلیل داده‌های زمان واقعی با استفاده از هوش مصنوعی"، یک تجربه یادگیری عمیق و عملی است که شما را با مفاهیم، معماری‌ها و ابزارهای کلیدی GCP برای پردازش و تحلیل داده‌های جریانی (Streaming Data) و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در این بستر آشنا می‌کند. شما یاد خواهید گرفت چگونه زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر و قابل اطمینان GCP را برای دریافت، ذخیره‌سازی، پردازش و تحلیل داده‌ها در زمان واقعی پیکربندی کرده و چگونه از سرویس‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین گوگل برای استخراج بینش‌های ارزشمند از این داده‌ها بهره ببرید.

موضوعات کلیدی

این دوره بر پایه‌های زیر بنا شده است:

معماری‌های داده‌های زمان واقعی: درک عمیق از الگوهای طراحی برای پردازش داده‌های جریانی.
سرویس‌های پیشرو GCP: آشنایی و تسلط بر سرویس‌هایی مانند Pub/Sub، Dataflow، BigQuery، Vertex AI و دیگر ابزارهای ضروری.
پردازش استریمینگ: یادگیری تکنیک‌ها و ابزارهای مورد نیاز برای پردازش داده‌ها به صورت پیوسته و آنی.
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: ادغام مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل پیشرفته و پیش‌بینی در داده‌های زمان واقعی.
ساخت و استقرار اپلیکیشن: از کدنویسی تا استقرار نهایی اپلیکیشن‌های تحلیل داده.
امنیت و مقیاس‌پذیری: اطمینان از عملکرد ایمن و قابل اتکای اپلیکیشن‌ها در مقیاس‌های بزرگ.

مخاطبان دوره: آیا این دوره برای شما مناسب است؟

این دوره برای طیف گسترده‌ای از علاقه‌مندان به دنیای داده و هوش مصنوعی طراحی شده است، از جمله:

برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان نرم‌افزار: که قصد دارند مهارت‌های خود را در زمینه توسعه اپلیکیشن‌های ابری و مبتنی بر داده ارتقا دهند.
مهندسان داده (Data Engineers): که به دنبال یادگیری ابزارها و روش‌های مدرن برای پردازش و تحلیل داده‌های جریانی در GCP هستند.
دانشمندان داده (Data Scientists): که می‌خواهند مدل‌های هوش مصنوعی خود را بر روی زیرساخت‌های ابری قدرتمند GCP مستقر کرده و از قابلیت‌های تحلیل زمان واقعی بهره‌مند شوند.
معماران راهکارهای ابری (Cloud Solution Architects): که نیاز دارند راهکارهای جامع و مقیاس‌پذیر برای پردازش داده و هوش مصنوعی در GCP طراحی کنند.
مدیران محصول و رهبران فنی: که می‌خواهند از آخرین روندها و فناوری‌ها در حوزه تحلیل داده‌های زمان واقعی و هوش مصنوعی مطلع شوند.
دانشجویان و علاقه‌مندان به حوزه‌های مرتبط: که به دنبال ورود به بازار کار تخصصی و پردرآمد مهندسی داده و هوش مصنوعی هستند.

چرا این دوره را بگذرانیم؟ مزایای بی‌شمار برای آینده شغلی شما

گذراندن این دوره، فرصتی استثنایی برای دستیابی به اهداف حرفه‌ای شماست:

کسب مهارت‌های پرتقاضا: Google Cloud Platform یکی از پیشروترین پلتفرم‌های ابری در جهان است و تخصص در آن، ارزش شما را در بازار کار به طور چشمگیری افزایش می‌دهد.
تسلط بر هوش مصنوعی و داده‌های زمان واقعی: با ترکیب این دو حوزه قدرتمند، شما قادر خواهید بود راه‌حل‌هایی خلق کنید که مرزهای نوآوری را جابجا می‌کنند.
پروژه‌های عملی و کاربردی: دوره بر یادگیری عملی تمرکز دارد و شما را با سناریوهای واقعی و چالش‌های روزمره در توسعه اپلیکیشن‌های ابری آشنا می‌کند.
پیشرفت شغلی و افزایش درآمد: متخصصان GCP و هوش مصنوعی از جایگاه شغلی و درآمد بالایی برخوردارند. این دوره، سکوی پرتاب شما به سمت موقعیت‌های بهتر است.
ایجاد رزومه‌ای قوی: تکمیل پروژه‌های این دوره، نقطه عطفی در رزومه شما خواهد بود و توانایی‌های شما را به کارفرمایان آینده نشان می‌دهد.
درک عمیق از معماری‌های مدرن: شما با بهترین شیوه‌ها و معماری‌های روز دنیا در زمینه داده‌های جریانی و پردازش ابری آشنا خواهید شد.

سرفصل‌های جامع دوره: بیش از 100 مبحث کلیدی برای تسلط کامل

این دوره شامل بیش از 100 سرفصل عمیق و کاربردی است که تمام جنبه‌های ساخت اپلیکیشن‌های تحلیل داده‌های زمان واقعی با هوش مصنوعی بر روی Google Cloud Platform را پوشش می‌دهد. در اینجا تنها به بخشی از این سرفصل‌های ارزشمند اشاره می‌کنیم:

بخش اول: مقدمات و آشنایی با Google Cloud Platform

مروری بر مفاهیم رایانش ابری و مزایای آن
آشنایی با ساختار کلی GCP: مناطق (Regions)، مناطق در دسترس (Zones) و پروژه‌ها
مدیریت هویت و دسترسی (IAM) در GCP
آشنایی با رابط کاربری کنسول GCP
معرفی ابزارهای خط فرمان (gcloud CLI)
مفاهیم اولیه شبکه‌سازی در GCP

بخش دوم: پردازش داده‌های زمان واقعی با Google Cloud

مقدمه‌ای بر داده‌های جریانی (Streaming Data) و کاربردهای آن
معرفی سرویس Google Cloud Pub/Sub: ارسال و دریافت پیام‌های آنی
طراحی معماری‌های Pub/Sub برای سناریوهای مختلف
کار با موضوعات (Topics) و اشتراک‌ها (Subscriptions)
آشنایی با سرویس Google Cloud Dataflow: پردازش توزیع شده داده‌ها
توسعه Pipelineهای Dataflow با استفاده از Apache Beam
انواع پردازش در Dataflow: Batch، Streaming و Limited-Time Batch
پیاده‌سازی منطق‌های پیچیده پردازش جریانی
مدیریت وضعیت (State Management) در پردازش جریانی
کار با پنجره‌ها (Windowing) در Dataflow
نمونه‌سازی عملی: ساخت یک سیستم پردازش لاگ‌های زمان واقعی

بخش سوم: ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌های زمان واقعی

آشنایی با سرویس Google Cloud BigQuery: انبار داده تحلیلی
بهینه‌سازی BigQuery برای بارهای کاری تحلیلی
نوشتن کوئری‌های پیچیده در BigQuery
اتصال BigQuery به سرویس‌های داده جریانی
تحلیل داده‌های زنده در BigQuery
کاربرد BigQuery ML برای یادگیری ماشین در BigQuery
معرفی سرویس Google Cloud Firestore: پایگاه داده NoSQL
استفاده از Firestore برای ذخیره داده‌های بلادرنگ
سنکرون‌سازی داده‌ها بین سرویس‌ها

بخش چهارم: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در GCP برای داده‌های زمان واقعی

مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
معرفی سرویس Google Cloud Vertex AI: پلتفرم یکپارچه ML
آموزش و استقرار مدل‌های ML در Vertex AI
استفاده از سرویس‌های پیش‌آموزش‌دیده GCP (مانند Vision AI، Natural Language AI)
ادغام مدل‌های ML با Pipelineهای Dataflow
پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems) زمان واقعی
تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) بر روی داده‌های متنی زمان واقعی
پیش‌بینی سری‌های زمانی (Time Series Forecasting)
ساخت اپلیکیشن‌های پاسخ‌گو (Chatbots)
بهینه‌سازی مدل‌ها و بهبود عملکرد

بخش پنجم: ساخت و استقرار اپلیکیشن‌های کامل

معماری اپلیکیشن‌های تحلیل داده زمان واقعی
انتخاب و ترکیب سرویس‌های مناسب GCP
مفاهیم DevOps و CI/CD در GCP
استفاده از Google Kubernetes Engine (GKE) برای استقرار
استفاده از Cloud Run و Cloud Functions برای میکروسرویس‌ها
مانیتورینگ و لاگ‌برداری (Monitoring & Logging)
تنظیم مقیاس‌پذیری خودکار (Auto-scaling)
مدیریت هزینه‌ها در GCP
امنیت در پیاده‌سازی اپلیکیشن‌ها
استقرار یک اپلیکیشن کامل تحلیل داده‌های شبکه‌ای
مباحث پیشرفته و بهترین شیوه‌ها

این فهرست تنها بخشی از 100+ سرفصل جامع این دوره است. با گذراندن این دوره، شما نه تنها دانش نظری، بلکه مهارت‌های عملی لازم برای ساخت و استقرار پروژه‌های پیچیده در دنیای واقعی را کسب خواهید کرد.

همین حالا ثبت نام کنید و آینده خود را بسازید!

اپلیکیشن آموزشی اندروید

یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما

فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.

مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید

فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴

یادگیری بدون اینترنت مداوم

پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.

🗂️

انواع محتوای آموزشی

از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.

📊

ارزیابی میزان یادگیری

پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.

🎯

مرور هدفمند فصل‌ها

فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.

انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬

نکته‌های خودمانی

یادگیری ساده و روان

📘

نکته‌های رسمی و کتابی

مرور دقیق مفاهیم

📝

پرسش‌های چهارگزینه‌ای

سنجش آموخته‌ها

❓

پرسش‌وپاسخ

تمرین یادآوری پاسخ

🎓

درسنامه

مرور محتوای آموزشی

امکانات مرور و ارزیابی

حرکت ساده بین کارت‌ها

استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.

مشاهده پاسخ و توضیحات

برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.

تنظیم اندازه فونت

انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.

نمایش فرمول‌های ریاضی

پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.

ثبت نتیجه و گزارش آماری

علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.

طراحی‌شده برای مطالعه روزمره

رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.

مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.

گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها

محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما

تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.

نگاهی به فضای داخل برنامه

نکته مهم درباره تصاویر

این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.

اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های تحلیل داده های زمان واقعی با استفاده از هوش مصنوعی