اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی Google Cloud Platform: Cloud Bigtable Database Setup and Management (for Scientific Big Data)

249,500 تومان
Google Cloud Platform: Cloud Bigtable برای داده‌های علمی بزرگ - دوره جامع Google Cloud Platform: Cloud Bigtable برای داده‌های علمی بزرگ - راهنمای جامع و کاربردی معرفی دوره آیا به دنبال راه‌حلی قدرتمند...
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: Cloud Bigtable Database Setup and Management (for Scientific Big Data)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر Big Data و چالش‌های آن
  • 2. مقدمه‌ای بر Google Cloud Platform (GCP)
  • 3. معماری کلی Bigtable
  • 4. چرا Bigtable برای Big Data علمی؟
  • 5. مزایای Bigtable نسبت به پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 6. موارد استفاده Bigtable در داده‌های علمی
  • 7. مبانی پایگاه‌های داده NoSQL
  • 8. مبانی پایگاه‌های داده ستون-محور
  • 9. مفهوم Key-Value Stores
  • 10. مقایسه Bigtable با سایر سرویس‌های GCP
  • 11. دسترسی به Google Cloud Console
  • 12. ایجاد اولین پروژه GCP
  • 13. فعال‌سازی Billing برای پروژه
  • 14. فعال‌سازی API سرویس Bigtable
  • 15. مفاهیم پایه‌ای Bigtable: Instances
  • 16. مفاهیم پایه‌ای Bigtable: Clusters
  • 17. انتخاب منطقه (Region) و زون (Zone) مناسب
  • 18. ایجاد اولین Instance در Bigtable
  • 19. کانفیگ Instance: Type (Development/Production)
  • 20. کانفیگ Instance: Nodes
  • 21. کانفیگ Instance: Storage Type (SSD/HDD)
  • 22. مدیریت Instances: مشاهده و ویرایش
  • 23. مدیریت Instances: حذف Instances
  • 24. مفاهیم پایه‌ای Bigtable: Tables
  • 25. مفاهیم پایه‌ای Bigtable: Column Families
  • 26. مفاهیم پایه‌ای Bigtable: Rows
  • 27. مفاهیم پایه‌ای Bigtable: Cells
  • 28. مفاهیم پایه‌ای Bigtable: Timestamps
  • 29. ساختار Schema در Bigtable (بدون Schema Enforcement)
  • 30. طراحی Row Key بهینه برای Bigtable
  • 31. بهترین روش‌های طراحی Row Key
  • 32. اهمیت ترتیب Row Key
  • 33. استفاده از Prefixes در Row Key
  • 34. استفاده از Suffixes در Row Key
  • 35. طراحی Column Families بهینه
  • 36. تعداد Column Families مناسب
  • 37. انتخاب نام برای Column Families
  • 38. مفاهیم پایه‌ای Bigtable: Mutations
  • 39. انواع Mutations: Put
  • 40. انواع Mutations: Delete
  • 41. انواع Mutations: Increment
  • 42. نوشتن داده در Bigtable
  • 43. خواندن داده از Bigtable
  • 44. خواندن یک Row خاص
  • 45. خواندن Row ها با Range Scan
  • 46. استفاده از Filters برای خواندن داده
  • 47. انواع Filters: Row Key Filters
  • 48. انواع Filters: Column Family Filters
  • 49. انواع Filters: Column Qualifier Filters
  • 50. انواع Filters: Value Filters
  • 51. انواع Filters: Timestamp Filters
  • 52. استفاده از Cell Visibility
  • 53. مدیریت Timestamps در Bigtable
  • 54. فیلتر کردن بر اساس Timestamp
  • 55. کار با Versions مختلف یک Cell
  • 56. پیکربندی Garbage Collection در Bigtable
  • 57. Garbage Collection بر اساس Version
  • 58. Garbage Collection بر اساس Timestamp
  • 59. Garbage Collection بر اساس Age
  • 60. تنظیم Garbage Collection برای Column Families
  • 61. نمونه‌های عملی از Garbage Collection
  • 62. مفاهیم پایه‌ای Bigtable: Mutations (Advanced)
  • 63. Bulk Mutations
  • 64. استفاده از Batch Operations
  • 65. مدیریت Consistency در Bigtable
  • 66. Read-your-writes consistency
  • 67. Eventual consistency
  • 68. Bulk Import به Bigtable
  • 69. Bulk Export از Bigtable
  • 70. استفاده از Dataflow برای Import/Export
  • 71. استفاده از Hadoop/Spark برای Import/Export
  • 72. مفاهیم پایه‌ای Bigtable: IAM Roles & Permissions
  • 73. تعیین دسترسی به Instances
  • 74. تعیین دسترسی به Tables
  • 75. کار با Service Accounts
  • 76. استفاده از Service Accounts برای دسترسی programmatic
  • 77. امنیت داده در Bigtable
  • 78. رمزنگاری داده در حالت استراحت (At Rest)
  • 79. رمزنگاری داده در حین انتقال (In Transit)
  • 80. اتصال به Bigtable از طریق Client Libraries
  • 81. استفاده از Python Client Library
  • 82. استفاده از Java Client Library
  • 83. استفاده از Go Client Library
  • 84. استفاده از Node.js Client Library
  • 85. نصب و پیکربندی Client Libraries
  • 86. نوشتن برنامه‌های ساده با Client Libraries
  • 87. مانیتورینگ Bigtable
  • 88. استفاده از Cloud Monitoring
  • 89. Metrics کلیدی Bigtable: Latency
  • 90. Metrics کلیدی Bigtable: Throughput
  • 91. Metrics کلیدی Bigtable: CPU Utilization
  • 92. Metrics کلیدی Bigtable: Disk Usage
  • 93. تنظیم Alerts در Cloud Monitoring
  • 94. Logging در Bigtable
  • 95. استفاده از Cloud Logging
  • 96. بررسی لاگ‌های دسترسی
  • 97. بررسی لاگ‌های خطا
  • 98. بهینه‌سازی عملکرد Bigtable
  • 99. بررسی و بهبود طراحی Row Key
  • 100. بررسی و بهبود طراحی Column Families
Google Cloud Platform: Cloud Bigtable برای داده‌های علمی بزرگ - دوره جامع

Google Cloud Platform: Cloud Bigtable برای داده‌های علمی بزرگ - راهنمای جامع و کاربردی

معرفی دوره

آیا به دنبال راه‌حلی قدرتمند برای مدیریت حجم عظیمی از داده‌های علمی خود هستید؟ آیا می‌خواهید با استفاده از یک پایگاه داده‌ی NoSQL مقیاس‌پذیر و با کارایی بالا، به تجزیه و تحلیل سریع و آسان داده‌های خود دست یابید؟ دوره‌ی آموزشی «Google Cloud Platform: Cloud Bigtable Database Setup and Management (for Scientific Big Data)» دقیقاً همان چیزی است که به دنبالش هستید!

در این دوره، شما سفری هیجان‌انگیز را به دنیای Cloud Bigtable، پایگاه داده‌ی NoSQL گوگل، آغاز خواهید کرد. این دوره با تمرکز بر داده‌های علمی بزرگ، شما را با مفاهیم، ابزارها و تکنیک‌های لازم برای استقرار، مدیریت و بهینه‌سازی Bigtable آشنا می‌کند. از تنظیمات اولیه تا پیشرفته‌ترین تکنیک‌های بهینه‌سازی، این دوره شما را در تمامی مراحل همراهی می‌کند.

این دوره یک فرصت بی‌نظیر برای تبدیل شدن به یک متخصص در مدیریت داده‌های بزرگ علمی با استفاده از Cloud Bigtable است. با ما همراه شوید تا آینده‌ی مدیریت داده را تجربه کنید!

درباره دوره

این دوره یک راهنمای جامع و عملی برای یادگیری Cloud Bigtable در Google Cloud Platform است. ما از اصول اولیه شروع می‌کنیم و به تدریج به مباحث پیشرفته‌تری مانند طراحی اسکیما، بهینه‌سازی عملکرد، امنیت و ادغام با سایر سرویس‌های GCP می‌پردازیم. این دوره شامل تمرینات عملی، پروژه‌های واقعی و مثال‌های کاربردی است که به شما کمک می‌کند تا مفاهیم را به طور کامل درک کرده و مهارت‌های لازم را کسب کنید.

موضوعات کلیدی که در این دوره یاد خواهید گرفت:

  • معرفی Cloud Bigtable و مقایسه با سایر پایگاه‌های داده
  • آشنایی با معماری Bigtable و مفاهیم کلیدی
  • تنظیم و پیکربندی Cloud Bigtable
  • طراحی اسکیما برای داده‌های علمی بزرگ
  • استفاده از Bigtable APIها و کتابخانه‌ها
  • وارد کردن و خارج کردن داده‌ها در Bigtable
  • بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری Bigtable
  • مدیریت داده‌ها با استفاده از ابزارهای Bigtable
  • ایجاد و مدیریت کاربران و دسترسی‌ها
  • ادغام Bigtable با سایر سرویس‌های GCP (مانند Cloud Dataflow و Cloud Composer)
  • نظارت و عیب‌یابی Cloud Bigtable
  • بهترین شیوه‌ها برای استفاده از Bigtable در پروژه‌های داده‌های علمی بزرگ

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

  • دانشمندان داده و تحلیلگران داده که با داده‌های علمی بزرگ سروکار دارند.
  • مهندسان نرم‌افزار و توسعه‌دهندگان که می‌خواهند با Cloud Bigtable آشنا شوند.
  • مدیران سیستم که به دنبال راه‌حل‌های ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های مقیاس‌پذیر هستند.
  • هر کسی که به دنبال یادگیری پایگاه داده‌ی NoSQL و مدیریت داده‌ها در GCP است.
  • دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مرتبط با علوم کامپیوتر و داده.

چرا این دوره را بگذرانیم؟

این دوره یک فرصت بی‌نظیر برای ارتقای مهارت‌های شما در زمینه مدیریت داده‌های علمی بزرگ است. با شرکت در این دوره، شما:

  • مهارت‌های عملی و کاربردی برای کار با Cloud Bigtable را کسب خواهید کرد.
  • با بهترین شیوه‌ها و تکنیک‌های بهینه‌سازی Bigtable آشنا خواهید شد.
  • دانش و اعتماد به نفس لازم برای پیاده‌سازی پروژه‌های داده‌های بزرگ را به دست خواهید آورد.
  • با آخرین ابزارها و فناوری‌های GCP آشنا خواهید شد.
  • از مزایای گواهی‌نامه و پشتیبانی تخصصی بهره‌مند خواهید شد.
  • یک گام بزرگ به سمت تبدیل شدن به یک متخصص در زمینه داده‌های بزرگ برخواهید داشت.

همین امروز در این دوره ثبت‌نام کنید و آینده‌ی شغلی خود را متحول سازید!

سرفصل‌های دوره (100 سرفصل جامع)

به دلیل طولانی بودن، 100 سرفصل دوره به طور کامل در اینجا لیست نمی‌شود. اما این سرفصل‌ها شامل موضوعات زیر می‌شوند:

  • مقدمه: آشنایی با GCP و Bigtable، پیش‌نیازها و محیط توسعه
  • آشنایی با Bigtable: معماری، مفاهیم کلیدی، مزایا و معایب
  • تنظیم و پیکربندی Bigtable: ایجاد نمونه‌ها، تنظیمات شبکه، امنیت
  • طراحی اسکیما: طراحی جداول، ستون‌ها، کلیدهای ردیف، فیلترها
  • استفاده از Bigtable APIها: زبان‌های برنامه‌نویسی پشتیبانی‌شده (Python, Java, Go, ...)
  • خواندن و نوشتن داده‌ها: درج، به‌روزرسانی، حذف، خواندن داده‌ها
  • بهینه‌سازی عملکرد: شاخص‌گذاری، جمع‌آوری زباله، تنظیمات کلاستر
  • مدیریت داده‌ها: ابزارهای مدیریت Bigtable (cbt, gcloud)، مانیتورینگ
  • ادغام با سایر سرویس‌ها: Cloud Dataflow, Cloud Composer, Cloud Storage, ...
  • امنیت: احراز هویت، مجوزها، رمزگذاری داده‌ها
  • پروژه‌های عملی: پیاده‌سازی یک راه‌حل داده‌های علمی بزرگ از ابتدا تا انتها
  • عیب‌یابی و رفع مشکلات: شناسایی و حل مشکلات رایج Bigtable
  • ... و 88 سرفصل دیگر برای پوشش کامل مباحث!

همین امروز ثبت‌نام کنید و به جمع متخصصان Cloud Bigtable بپیوندید!

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 Bigtable راه اندازی Cloud Bigtable Cloud Computing GCP Google Cloud Platform NoSQL ابر رایانش برنامه نویسی پایگاه داده داده های علمی علم داده کلان داده مدیریت Bigtable

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.