اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای جامع پیاده‌سازی توابع Lambda در AWS برای مهندسین داده با زبان پایتون

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 راهنمای جامع پیاده‌سازی توابع Lambda در AWS برای مهندسین داده با زبان پایتون

موضوع کلی: مهندسی داده و رایانش ابری

موضوع میانی: پردازش بدون سرور (Serverless) در زیرساخت‌های داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی رایانش ابری و معماری بدون سرور در مهندسی داده
  • 2. آشنایی با سرویس AWS Lambda و نقش آن در خط‌لوله‌های داده
  • 3. پیکربندی محیط توسعه و ابزارهای مدیریت توابع در پایتون
  • 4. ساختار و چرخه حیات یک تابع Lambda
  • 5. نحوه مدیریت دسترسی‌ها و نقش‌های IAM برای توابع داده‌محور
  • 6. کار با رویدادها و محرک‌های ورودی در پردازش داده
  • 7. اتصال توابع Lambda به سرویس ذخیره‌سازی S3
  • 8. پردازش فایل‌های حجیم در S3 با استفاده از توابع Lambda
  • 9. یکپارچه‌سازی Lambda با سرویس DynamoDB برای ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته
  • 10. مدیریت زمان‌بندی اجرای توابع با EventBridge
  • 11. استفاده از Lambda برای انتقال و بارگذاری داده‌ها در انبار داده Redshift
  • 12. پردازش جریانی داده‌ها با Kinesis Data Streams و Lambda
  • 13. فیلتر کردن و پاک‌سازی داده‌ها در حین انتقال
  • 14. کار با کتابخانه‌های پایتون و مدیریت وابستگی‌ها در لایه‌ها
  • 15. بهینه‌سازی مصرف حافظه و زمان اجرا در توابع پردازش داده
  • 16. مدیریت خطاها و استراتژی‌های بازتلاش در خط‌لوله‌های داده
  • 17. مانیتورینگ و مشاهده‌پذیری توابع با CloudWatch
  • 18. تحلیل لاگ‌ها و عیب‌یابی در محیط‌های توزیع‌شده
  • 19. امنیت داده‌ها و رمزنگاری در توابع بدون سرور
  • 20. استفاده از متغیرهای محیطی برای مدیریت تنظیمات و اسرار
  • 21. تست واحد و تست یکپارچگی توابع Lambda با پایتون
  • 22. استفاده از AWS SAM برای استقرار زیرساخت به عنوان کد
  • 23. خودکارسازی استقرار توابع با CI/CD
  • 24. مدیریت مقیاس‌پذیری و کنترل همزمانی در پردازش‌های سنگین
  • 25. بهینه‌سازی هزینه‌های رایانش ابری در پردازش‌های داده
  • 26. تکنیک‌های اتصال به پایگاه‌های داده رابطه‌ای (RDS) از طریق Lambda
  • 27. پیاده‌سازی الگوهای طراحی رویدادمحور در مهندسی داده
  • 28. استفاده از Step Functions برای مدیریت جریان‌های کاری پیچیده
  • 29. فراخوانی توابع Lambda از طریق API Gateway برای سرویس‌های داده
  • 30. امنیت شبکه و اجرای توابع در VPC
  • 31. بهینه‌سازی عملکرد با استفاده از پروکسی‌های دیتابیس
  • 32. بررسی محدودیت‌ها و سهمیه‌های سرویس Lambda در پروژه‌های بزرگ
  • 33. طراحی معماری‌های مدرن داده با رویکرد Event-Driven
  • 34. مطالعه موردی پیاده‌سازی یک خط‌لوله کامل ETL با توابع Lambda
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 Lambda Serverless برنامه‌نویسی پایتون پایتون پردازش بدون سرور پردازش داده‌ها تحلیل داده رایانش ابری زیرساخت ابری مهندسی داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.