اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی خط‌لوله‌های پردازش دسته‌ای داده‌ها در بستر رایانش ابری (AWS)

249,500 تومان
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: دوره طراحی و پیاده‌سازی خط‌لوله‌های پردازش دسته‌ای داده‌ها در بستر رایانش ابری (AWS)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم داده

موضوع میانی: مهندسی داده و زیرساخت‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی رایانش ابری و معماری سرویس‌های AWS
  • 2. آشنایی با سرویس‌های ذخیره‌سازی داده در AWS
  • 3. مدیریت دسترسی‌ها و امنیت داده‌ها در بستر ابری
  • 4. مفاهیم پایه خط‌لوله‌های پردازش دسته‌ای داده
  • 5. طراحی معماری سیستم‌های داده‌محور در مقیاس بزرگ
  • 6. کار با سرویس ذخیره‌سازی اشیاء S3
  • 7. پیاده‌سازی استانداردهای نام‌گذاری و ساختاردهی به داده‌ها در S3
  • 8. آشنایی با سرویس پایگاه داده رابطه‌ای RDS
  • 9. مدیریت پایگاه‌های داده توزیع شده در محیط ابری
  • 10. مفاهیم انبارش داده و سرویس Redshift
  • 11. طراحی جداول و بهینه‌سازی کوئری‌ها در Redshift
  • 12. بارگذاری داده‌ها در انبار داده با استفاده از سرویس‌های انتقال
  • 13. معرفی سرویس پردازش داده EMR
  • 14. مدیریت خوشه‌های آپاچی اسپارک در AWS
  • 15. پردازش داده‌های حجیم با استفاده از مدل‌های توزیع شده
  • 16. آشنایی با سرویس Glue برای استخراج و تبدیل داده‌ها
  • 17. طراحی و مدیریت کاتالوگ داده با AWS Glue
  • 18. پیاده‌سازی عملیات استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL)
  • 19. مدیریت زمان‌بندی و گردش کار با استفاده از AWS Step Functions
  • 20. مانیتورینگ و پایش خط‌لوله‌های داده با CloudWatch
  • 21. بهینه‌سازی هزینه‌های ذخیره‌سازی و پردازش در AWS
  • 22. امنیت داده‌ها در حال انتقال و در حال سکون
  • 23. پیاده‌سازی استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها
  • 24. مدیریت کیفیت داده‌ها در خط‌لوله‌های پردازشی
  • 25. تجزیه و تحلیل لاگ‌های سیستم برای عیب‌یابی خط‌لوله‌ها
  • 26. استفاده از ابزارهای اتوماسیون در استقرار زیرساخت داده
  • 27. یکپارچه‌سازی سرویس‌های تحلیل داده با خط‌لوله‌های دسته‌ای
  • 28. مدیریت داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
  • 29. روش‌های مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های داده در AWS
  • 30. مستندسازی معماری داده و استانداردهای گزارش‌دهی
  • 31. ارزیابی عملکرد و تنظیم دقیق منابع پردازشی
  • 32. بررسی موارد مطالعاتی در طراحی سیستم‌های پردازش دسته‌ای
  • 33. اخلاق در مدیریت داده و رعایت حریم خصوصی کاربران
  • 34. پایبندی به استانداردهای ملی در حفاظت از داده‌های سازمانی
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: AWS Data Engineering پردازش دسته‌ای داده خدمات وب آمازون خط لوله داده داده‌کاوی رایانش ابری زیرساخت ابری مدیریت داده‌های بزرگ معماری داده مهندسی داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.