اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی Google Cloud Platform: راه اندازی و مدیریت پایگاه داده های Cloud Bigtable برای حجم بالای داده

249,500 تومان
Google Cloud Platform: راه اندازی و مدیریت Cloud Bigtable برای داده‌های عظیم Google Cloud Platform: استاد Bigtable شوید و قدرت داده‌های عظیم را در دست بگیرید! معرفی دوره: به دنیای داده‌های حجیم خوش آم...
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Google Cloud Platform: راه اندازی و مدیریت پایگاه داده های Cloud Bigtable برای حجم بالای داده

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر برنامه نویسی
  • 2. مقدمه ای بر Google Cloud Platform (GCP)
  • 3. معرفی Cloud Bigtable
  • 4. چرا Bigtable؟ مزایا و موارد استفاده
  • 5. تفاوت Bigtable با سایر پایگاه داده های GCP
  • 6. ساختار و مفاهیم کلیدی Bigtable
  • 7. مفاهیم Rows، Column Families، Columns، Cells
  • 8. کلیدهای سطر (Row Keys) و طراحی آنها
  • 9. طراحی Column Families
  • 10. مفهوم Timestamp و Versioning
  • 11. مدل داده Bigtable
  • 12. Schema Design برای Bigtable
  • 13. اصول طراحی Schema با کارایی بالا
  • 14. بهینه سازی Schema برای Query های رایج
  • 15. بررسی الگوهای رایج طراحی Schema
  • 16. تجهیز و راه اندازی Bigtable
  • 17. نحوه ایجاد Bigtable Instance
  • 18. انواع Instance (Development, Production)
  • 19. تنظیمات Cluster و Node ها
  • 20. پیکربندی Storage و Network
  • 21. دسترسی به Bigtable
  • 22. استفاده از Client Libraries (Python, Java, Go)
  • 23. نصب و پیکربندی Client Libraries
  • 24. اولین اتصال به Bigtable
  • 25. خواندن و نوشتن داده در Bigtable
  • 26. عملیات CRUD در Bigtable
  • 27. خواندن یک سلول (Cell)
  • 28. خواندن یک سطر (Row)
  • 29. خواندن محدوده ای از سطرها (Row Range Scans)
  • 30. نوشتن داده ها
  • 31. به روز رسانی داده ها
  • 32. حذف داده ها
  • 33. مدیریت داده ها
  • 34. Batch Operations برای خواندن و نوشتن
  • 35. استفاده از Filters برای خواندن داده
  • 36. انواع Filters (Row Key Filters, Column Filters, Value Filters)
  • 37. کار با Timestamps و Versions
  • 38. آبجکت های Bigtable (Tables, Column Families)
  • 39. ایجاد و حذف جداول
  • 40. پیکربندی Column Families
  • 41. مدیریت دسترسی (IAM)
  • 42. تنظیم نقش ها و مجوزها برای Bigtable
  • 43. مفهوم Principal و Role
  • 44. محدود کردن دسترسی به Instance ها و جداول
  • 45. امنیت در Bigtable
  • 46. رمزگذاری داده ها (Encryption at Rest)
  • 47. رمزگذاری در حال انتقال (Encryption in Transit)
  • 48. Best Practices برای امنیت Bigtable
  • 49. هزینه ها و بهینه سازی هزینه
  • 50. مدل قیمت گذاری Bigtable
  • 51. بررسی هزینه های Node ها و Storage
  • 52. استراتژی های بهینه سازی هزینه
  • 53. مقیاس پذیری Bigtable
  • 54. مقیاس پذیری خودکار (Autoscaling)
  • 55. تنظیمات Autoscaling
  • 56. نظارت بر عملکرد و مقیاس پذیری
  • 57. مانیتورینگ Bigtable
  • 58. استفاده از Google Cloud Monitoring
  • 59. متریک های کلیدی Bigtable
  • 60. تنظیم Alert ها
  • 61. عیب یابی (Troubleshooting)
  • 62. شناسایی مشکلات رایج
  • 63. راهکارهای عیب یابی برای مشکلات عملکردی
  • 64. راهکارهای عیب یابی برای مشکلات دسترسی
  • 65. مهاجرت به Bigtable
  • 66. دلایل مهاجرت به Bigtable
  • 67. استراتژی های مهاجرت داده
  • 68. استفاده از ابزارهای مهاجرت
  • 69. مهاجرت از پایگاه داده های رابطه‌ای
  • 70. مهاجرت از NoSQL های دیگر
  • 71. مثال های عملی مهاجرت
  • 72. یکپارچه سازی Bigtable با سایر سرویس های GCP
  • 73. استفاده از BigQuery با Bigtable
  • 74. استفاده از Dataflow با Bigtable
  • 75. استفاده از Dataproc با Bigtable
  • 76. استفاده از Cloud Functions با Bigtable
  • 77. یکپارچه سازی با ابزارهای تحلیل داده
  • 78. یکپارچه سازی با ابزارهای گزارش گیری
  • 79. کاربرد Bigtable در سناریوهای واقعی
  • 80. اینترنت اشیا (IoT)
  • 81. داده های زمانی (Time-Series Data)
  • 82. داده های سری زمانی کلان
  • 83. داده های تبلیغاتی (Ad Tech)
  • 84. داده های بازی (Gaming Data)
  • 85. داده های کاربر (User Profile Data)
  • 86. تحلیل رفتار کاربر
  • 87. سیستم های توصیه گر (Recommendation Engines)
  • 88. کاربردهای پیشرفته Bigtable
  • 89. High Throughput Writes
  • 90. Low Latency Reads
  • 91. Batch Processing با Bigtable
  • 92. Streaming Data Ingestion
  • 93. Real-time Analytics with Bigtable
  • 94. کار با Change Data Capture (CDC) برای Bigtable
  • 95. استفاده از Bigtable Emulator
  • 96. توسعه و تست آفلاین
  • 97. ملاحظات طراحی برای Bigtable
  • 98. نکات مهم در طراحی Row Key
  • 99. نکات مهم در طراحی Column Families
  • 100. انتخاب درست Column Names
Google Cloud Platform: راه اندازی و مدیریت Cloud Bigtable برای داده‌های عظیم

Google Cloud Platform: استاد Bigtable شوید و قدرت داده‌های عظیم را در دست بگیرید!

معرفی دوره: به دنیای داده‌های حجیم خوش آمدید!

آیا با حجم روزافزون داده‌ها در کسب و کار خود دست و پنجه نرم می‌کنید؟ آیا به دنبال راهی برای ذخیره‌سازی، دسترسی و تحلیل سریع و کارآمد داده‌های حجیم خود هستید؟ دوره آموزشی Google Cloud Platform: راه اندازی و مدیریت پایگاه داده های Cloud Bigtable برای حجم بالای داده، پاسخی قطعی به این نیاز است. در این دوره، شما سفری هیجان‌انگیز را در دنیای Bigtable، پایگاه داده NoSQL مقیاس‌پذیر گوگل، آغاز خواهید کرد و یاد می‌گیرید چگونه داده‌های خود را با سرعت و اطمینان بالا مدیریت کنید.

از مقدمات تا پیشرفته، این دوره شما را گام به گام در مسیر تسلط بر Bigtable همراهی می‌کند. فرقی نمی‌کند که یک برنامه‌نویس باتجربه باشید یا تازه وارد دنیای Cloud Computing شده‌اید، این دوره برای شما طراحی شده است. با یادگیری مهارت‌های عملی و کاربردی، شما قادر خواهید بود تا زیرساخت‌های داده‌ای خود را متحول کنید و از قدرت Bigtable برای بهبود عملکرد، افزایش سرعت و کاهش هزینه‌ها بهره‌مند شوید.

درباره دوره

این دوره جامع، یک راهنمای گام به گام برای راه‌اندازی و مدیریت پایگاه داده‌های Cloud Bigtable در Google Cloud Platform (GCP) است. شما با مفاهیم کلیدی Bigtable، نحوه طراحی شمای جدول، تنظیمات بهینه و روش‌های مدیریت داده‌ها آشنا خواهید شد. دوره شامل آموزش‌های عملی، مثال‌های کاربردی و تمرین‌های تعاملی است که به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را در محیط واقعی تمرین کنید. از ایجاد کلاستر تا بهینه‌سازی عملکرد، این دوره شما را برای تبدیل شدن به یک متخصص Bigtable آماده می‌کند.

موضوعات کلیدی که در این دوره یاد خواهید گرفت:

  • آشنایی با مفاهیم پایگاه داده‌های NoSQL و Bigtable
  • درک معماری Bigtable و نحوه عملکرد آن
  • راه‌اندازی و پیکربندی کلاسترهای Bigtable
  • طراحی شمای جدول و بهینه‌سازی برای عملکرد
  • وارد کردن و خارج کردن داده‌ها به Bigtable
  • مدیریت و نظارت بر سلامت و عملکرد Bigtable
  • بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری Bigtable
  • استفاده از Bigtable با ابزارهای Google Cloud
  • ایجاد و مدیریت دسترسی‌ها و امنیت Bigtable
  • شناخت و رفع مشکلات متداول Bigtable
  • هزینه‌سنجی و بهینه‌سازی هزینه‌های Bigtable

مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

  • برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان علاقه‌مند به یادگیری Google Cloud Platform
  • مهندسان داده (Data Engineers) و معماران داده (Data Architects)
  • مدیران سیستم و کارشناسان DevOps
  • افرادی که با داده‌های حجیم (Big Data) سر و کار دارند
  • کسانی که به دنبال راه‌حل‌های ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های مقیاس‌پذیر هستند
  • دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مرتبط با کامپیوتر و فناوری اطلاعات

چرا این دوره را بگذرانیم؟

  • افزایش مهارت و اعتبار شغلی: با تسلط بر Bigtable، دانش و مهارت‌های خود را در زمینه Cloud Computing ارتقا می‌دهید و یک قدم به جلو در مسیر پیشرفت شغلی خود برمی‌دارید.
  • تسلط بر فناوری پیشرفته: Bigtable یک فناوری پیشرو در زمینه مدیریت داده‌های حجیم است. با یادگیری آن، شما با یکی از قدرتمندترین ابزارهای موجود در بازار آشنا می‌شوید.
  • بهبود عملکرد و کاهش هزینه‌ها: با بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری داده‌ها، شما می‌توانید عملکرد برنامه‌های خود را بهبود بخشید و هزینه‌های زیرساخت را کاهش دهید.
  • آموزش عملی و کاربردی: این دوره بر مبنای آموزش‌های عملی و مثال‌های واقعی طراحی شده است تا شما بتوانید دانش خود را در عمل به کار گیرید.
  • پشتیبانی و راهنمایی: ما در طول دوره شما را همراهی می‌کنیم و به سوالات شما پاسخ می‌دهیم تا اطمینان حاصل کنیم که در مسیر یادگیری موفق هستید.
  • گواهی پایان دوره: با اتمام دوره و موفقیت در آزمون، شما گواهی معتبر دریافت می‌کنید که مهارت‌های شما را تایید می‌کند.

سرفصل‌های دوره (100+ سرفصل جامع!)

این دوره شامل بیش از 100 سرفصل جامع است که از مبانی تا مباحث پیشرفته را پوشش می‌دهد. در اینجا تنها به چند نمونه از سرفصل‌ها اشاره می‌کنیم:

  • بخش 1: مقدمه‌ای بر Bigtable و GCP
    • معرفی پایگاه داده‌های NoSQL
    • مقایسه Bigtable با سایر پایگاه‌های داده
    • معماری Google Cloud Platform
    • آشنایی با Bigtable در GCP
    • ایجاد حساب کاربری و تنظیم محیط
  • بخش 2: راه‌اندازی و پیکربندی Bigtable
    • ایجاد کلاستر Bigtable
    • انتخاب نوع کلاستر و تنظیمات
    • تنظیمات شبکه و دسترسی
    • مدیریت کلاستر و مانیتورینگ
    • مدیریت منابع و هزینه‌ها
  • بخش 3: طراحی شمای جدول Bigtable
    • مبانی طراحی شمای جدول در Bigtable
    • انتخاب کلید ردیف (Row Key) مناسب
    • طراحی ستون‌ها و خانه‌ها (Cells)
    • بهینه‌سازی شمای جدول برای عملکرد
    • بررسی مثال‌های کاربردی
  • بخش 4: وارد کردن و خارج کردن داده‌ها
    • وارد کردن داده‌ها با استفاده از ابزارهای Bigtable
    • استفاده از Cloud Dataflow برای وارد کردن داده‌ها
    • خارج کردن داده‌ها و تهیه پشتیبان
    • مدیریت نسخه‌ها و تاریخچه داده‌ها
    • تبدیل داده‌ها و فرمت‌بندی
  • بخش 5: مدیریت و نظارت بر Bigtable
    • ابزارهای مانیتورینگ Bigtable
    • نظارت بر عملکرد و سلامت کلاستر
    • مدیریت خطاها و رفع مشکلات
    • گزارش‌گیری و تحلیل داده‌ها
    • بهینه‌سازی عملکرد و رفع گلوگاه‌ها
  • بخش 6: بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری
    • استراتژی‌های مقیاس‌پذیری Bigtable
    • بهینه‌سازی کلیدهای ردیف
    • تنظیمات بهینه برای عملکرد خواندن و نوشتن
    • استفاده از قابلیت‌های Cache در Bigtable
    • تست و اندازه‌گیری عملکرد
  • بخش 7: Bigtable و ابزارهای Google Cloud
    • ادغام Bigtable با Cloud Dataflow
    • استفاده از Bigtable با Cloud Functions
    • استفاده از Bigtable با Cloud Storage
    • تحلیل داده‌ها با BigQuery
    • ایجاد داشبورد و گزارش‌ها
  • بخش 8: امنیت و دسترسی
    • مدیریت دسترسی‌ها و نقش‌ها
    • رمزگذاری داده‌ها
    • پشتیبان‌گیری و بازیابی اطلاعات
    • بهره‌گیری از Cloud IAM
    • امنیت شبکه و فایروال‌ها
  • بخش 9: پروژه‌های عملی و نمونه‌کارها
    • پیاده‌سازی یک سیستم ثبت رویداد
    • ساخت یک سیستم پیشنهاددهنده
    • آنالیز داده‌های سنسورها
    • ... و ده‌ها پروژه عملی دیگر
  • بخش 10: جمع‌بندی و آینده Bigtable
    • مروری بر مفاهیم کلیدی
    • منابع و مستندات تکمیلی
    • آینده Bigtable و نوآوری‌ها
    • جمع‌بندی و پاسخ به سوالات

به علاوه: دسترسی به ابزارها، کدها و منابع آموزشی، پشتیبانی کامل و پاسخ به سوالات توسط اساتید مجرب و گواهی پایان دوره.

همین امروز شروع کنید و آینده شغلی خود را بسازید!

فرصت را از دست ندهید! با ثبت‌نام در دوره Google Cloud Platform: راه اندازی و مدیریت پایگاه داده های Cloud Bigtable برای حجم بالای داده، گامی مهم در جهت تسلط بر Big Data و ارتقای مهارت‌های خود بردارید. همین حالا ثبت‌نام کنید و از تخفیف‌های ویژه بهره‌مند شوید!

[لینک ثبت نام]

© 2024 نام شرکت شما. تمام حقوق محفوظ است.

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
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
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.
تگ‌ها: Big Data Bigtable Cloud Bigtable Cloud Computing Database management GCP Google Cloud Platform High-Volume Data NoSQL database Scalable Database برنامه نویسی پایگاه داده ابری راه اندازی دیتابیس مدیریت پایگاه داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.