اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی Google Cloud Platform: Cloud Bigtable Database Setup and Management (for Scientific Big Data)
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: 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
- 1. آشنایی با مفاهیم کلان داده و کاربردهای آن در پژوهش
- 2. مقدمهای بر Google Cloud Platform و خدمات آن
- 3. معرفی Cloud Bigtable به عنوان یک پایگاه داده NoSQL مقیاسپذیر
- 4. تفاوتهای Cloud Bigtable با پایگاههای داده رابطهای و دیگر NoSQLها
- 5. معماری و اجزای کلیدی Cloud Bigtable
- 6. نحوهٔ طراحی اسکیمای مناسب برای Cloud Bigtable
- 7. انتخاب کلید ردیف (Row Key) بهینه و تأثیر آن بر عملکرد
- 8. مدیریت ستونها (Column Families) و انواع داده در Bigtable
- 9. ملاحظات امنیتی در طراحی اسکیمای Bigtable
- 10. ایجاد یک نمونهٔ Cloud Bigtable در Google Cloud Console
- 11. پیکربندی اولیهٔ نمونهٔ Bigtable (نام، شناسه، منطقه)
- 12. تنظیمات ظرفیت و مقیاسپذیری نمونه Bigtable
- 13. مدیریت دسترسیها و نقشها (IAM) برای Bigtable
- 14. اتصال به نمونهٔ Bigtable از طریق ابزارهای خط فرمان (gcloud)
- 15. استفاده از کتابخانههای کلاینت Bigtable (Python, Java, Go)
- 16. نصب و پیکربندی کتابخانهٔ کلاینت Bigtable
- 17. نوشتن داده در Bigtable با استفاده از کتابخانههای کلاینت
- 18. خواندن داده از Bigtable با استفاده از کتابخانههای کلاینت
- 19. انواع عملیات خواندن (Read Rows, Read Rows with Filter)
- 20. استفاده از فیلترها برای بازیابی دادههای خاص
- 21. فیلترهای مبتنی بر پیشوند کلید ردیف
- 22. فیلترهای مبتنی بر پیشوند ستون
- 23. فیلترهای مبتنی بر مقادیر سلول
- 24. فیلترهای مبتنی بر زمان
- 25. ترکیب فیلترها برای بازیابی دادههای پیچیده
- 26. مدیریت تراکنشها در Bigtable
- 27. مفهوم Atomic Mutations
- 28. انجام عملیات نوشتن اتمی (Atomic Writes)
- 29. اعمال چندین تغییر به صورت اتمی
- 30. استفاده از Batch Mutations برای بهینهسازی نوشتن
- 31. پایش عملکرد نمونهٔ Bigtable
- 32. متریکهای کلیدی عملکرد (Latency, Throughput)
- 33. استفاده از Google Cloud Monitoring برای پایش Bigtable
- 34. تنظیم هشدارها (Alerting) برای رویدادهای مهم
- 35. بهینهسازی هزینههای Bigtable
- 36. بررسی گزینههای ذخیرهسازی و نگهداری داده
- 37. مدیریت چرخهٔ حیات داده (Data Lifecycle Management)
- 38. استفاده از Hotspotting Detection برای شناسایی مشکلات
- 39. راهکارهای رفع Hotspotting در Bigtable
- 40. نسخهبرداری (Backup) و بازیابی (Restore) داده در Bigtable
- 41. تنظیم سیاستهای نسخهبرداری خودکار
- 42. بازیابی داده از آخرین نسخهٔ پشتیبان
- 43. بازیابی به یک نقطهٔ زمانی خاص
- 44. امنیت دادهها در Bigtable
- 45. رمزنگاری دادهها در حالت سکون (At Rest Encryption)
- 46. رمزنگاری دادهها در حال انتقال (In Transit Encryption)
- 47. مدیریت کلیدهای رمزنگاری (KMS)
- 48. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC) در Bigtable
- 49. یکپارچهسازی Bigtable با سایر سرویسهای Google Cloud
- 50. استفاده از Bigtable با Apache Beam برای پردازش داده
- 51. یکپارچهسازی Bigtable با Dataproc برای تحلیل داده
- 52. استفاده از Bigtable به عنوان منبع داده برای Data Studio
- 53. اتصال Bigtable به BigQuery برای تحلیلهای پیشرفته
- 54. کاربرد Bigtable در پردازش جریان داده (Stream Processing)
- 55. طراحی سیستمهای Real-time Analytics با Bigtable
- 56. مدیریت دادههای سری زمانی (Time-Series Data) در Bigtable
- 57. کاربرد Bigtable در اینترنت اشیاء (IoT)
- 58. کاربرد Bigtable در تحلیل رفتار کاربر
- 59. کاربرد Bigtable در ذخیرهسازی لاگها و رویدادها
- 60. کاربرد Bigtable در سیستمهای توصیه گر
- 61. کاربرد Bigtable در بازیهای آنلاین
- 62. کاربرد Bigtable در پردازش زبان طبیعی (NLP)
- 63. کاربرد Bigtable در پردازش تصاویر و ویدئو
- 64. کاربرد Bigtable در علوم زیستی و ژنومیک
- 65. کاربرد Bigtable در محاسبات علمی
- 66. کاربرد Bigtable در تحلیل مالی
- 67. کاربرد Bigtable در مدیریت دادههای جغرافیایی
- 68. کاربرد Bigtable در ذخیرهسازی دادههای حسگرها
- 69. کاربرد Bigtable در سیستمهای مدیریت محتوا
- 70. کاربرد Bigtable در پشتیبانگیری از دادهها
- 71. کاربرد Bigtable در ذخیرهسازی پروفایل کاربران
- 72. کاربرد Bigtable در سیستمهای کش (Cache) توزیع شده
- 73. کاربرد Bigtable در پایگاه دادههای گراف (Graph Databases)
- 74. کاربرد Bigtable در سیستمهای پیامرسانی
- 75. کاربرد Bigtable در پردازش دادههای سلامت
- 76. کاربرد Bigtable در تحلیل دادههای شبکههای اجتماعی
- 77. کاربرد Bigtable در سیستمهای مدیریت هویت
- 78. کاربرد Bigtable در ذخیرهسازی دادههای مربوط به بلاکچین
- 79. کاربرد Bigtable در پردازش دادههای مربوط به انرژی
- 80. کاربرد Bigtable در تحلیل دادههای مربوط به حمل و نقل
- 81. کاربرد Bigtable در مدیریت دادههای مربوط به خردهفروشی
- 82. کاربرد Bigtable در سیستمهای مدیریت انبار
- 83. کاربرد Bigtable در تحلیل دادههای مربوط به تولید
- 84. کاربرد Bigtable در سیستمهای لجستیک
- 85. کاربرد Bigtable در پردازش دادههای مربوط به کشاورزی
- 86. کاربرد Bigtable در مدیریت دادههای مربوط به گردشگری
- 87. کاربرد Bigtable در تحلیل دادههای مربوط به آموزش
- 88. کاربرد Bigtable در سیستمهای مدیریت منابع انسانی
- 89. کاربرد Bigtable در پردازش دادههای مربوط به حقوقی
- 90. کاربرد Bigtable در تحلیل دادههای مربوط به رسانه
- 91. کاربرد Bigtable در سیستمهای مدیریت پروژه
- 92. کاربرد Bigtable در پردازش دادههای مربوط به هنری
- 93. کاربرد Bigtable در تحلیل دادههای مربوط به ورزشی
- 94. کاربرد Bigtable در سیستمهای مدیریت رویداد
- 95. کاربرد Bigtable در پردازش دادههای مربوط به علمی
- 96. کاربرد Bigtable در تحلیل دادههای مربوط به فرهنگی
- 97. کاربرد Bigtable در سیستمهای مدیریت دانش
- 98. کاربرد Bigtable در پردازش دادههای مربوط به امنیتی
- 99. کاربرد Bigtable در تحلیل دادههای مربوط به محیط زیست
- 100. کاربرد Bigtable در سیستمهای مدیریت ریسک
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.
محتوای آموزشی در قالبهای متنوع ارائه میشود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموختهها قابل استفاده باشد.
- 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.
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.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.