اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جامع معماری و مهندسی کلان‌داده در آمازون وب سرویس (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 جامع معماری و مهندسی کلان‌داده در آمازون وب سرویس (AWS)

موضوع کلی: رایانش ابری و مهندسی داده

موضوع میانی: کلان‌داده و زیرساخت‌های داده‌ای در آمازون (AWS)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر معماری کلان‌داده و سرویس‌های تحلیلی در بستر آمازون (AWS)
  • 2. طراحی انبار داده ابری مقیاس‌پذیر با آمازون ریدشیفت (Amazon Redshift)
  • 3. بهینه‌سازی عملکرد، ایندکس‌گذاری و توزیع داده در جداول ریدشیفت
  • 4. مدیریت بار کاری و کانال‌های انتقال داده در انبار داده ریدشیفت
  • 5. مبانی ذخیره‌سازی ابری و ساخت دریاچه داده (Data Lake) با آمازون اس‌تری (Amazon S3)
  • 6. مدیریت چرخه عمر داده، امنیت و کنترل دسترسی در سطل‌های S3
  • 7. پردازش توزیع‌شده و اجرای کارهای اسپارک و هادوپ با آمازون EMR
  • 8. پیکربندی خوشه‌های EMR و مدیریت پشته‌های نرم‌افزاری 빅داده
  • 9. موتور کوئری‌زنی تعاملی آتنا (Amazon Athena) برای تحلیل داده‌های سه‌بعدی و S3
  • 10. بهینه‌سازی فرمت‌های ذخیره‌سازی داده (Parquet و ORC) در آتنا و اس‌پارک
  • 11. سرچ و تحلیل متن‌باز با آمازون اپ‌سرچ (Amazon OpenSearch Service)
  • 12. جمع‌آوری و پردازش جریان داده‌های بی‌درنگ (Real-time Streaming) با Kinesis Data Streams
  • 13. تبدیل و تحویل جریانات داده با Kinesis Data Firehose
  • 14. پردازش آنی داده‌های جریانی با Kinesis Data Analytics و آپاچی فینک
  • 15. طراحی و مدیریت پایگاه‌های داده NoSQL مقیاس‌پذیر با آمازون دیناموبیس (Amazon DynamoDB)
  • 16. مدیریت پایگاه‌های داده گراف و ابری اختصاصی در اکوسیستم AWS
  • 17. انتقال امن و خودکار داده‌های سازمانی با AWS Database Migration Service (DMS)
  • 18. بارگذاری دسته‌ای و یکپارچه‌سازی داده‌ها با AWS Glue و کاتالوگ داده
  • 19. ساخت و مدیریت پیپ‌لاین‌های ETL بدون سرور با AWS Glue Studio
  • 20. پایش، عیب‌یابی و مانیتورینگ عملکرد پایپ‌لاین‌های داده با Amazon CloudWatch
  • 21. مدیریت امنیت داده، رمزنگاری و مدیریت کلیدها با AWS KMS در معماری کلان‌داده
  • 22. کنترل دسترسی و مدیریت هویت کاربران داده با IAM و Lake Formation
  • 23. طراحی معماری‌های مدرن دریاچه داده (Data Lake) و انبار داده هیبریدی
  • 24. طراحی الگوهای بهینه برای بهینه‌سازی هزینه‌های زیرساخت کلان‌داده در AWS
  • 25. بررسی مطالعات موردی و پیاده‌سازی پروژه‌های سرتاسری مهندسی داده در ابزار ابری
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: Amazon Athena Amazon EMR Amazon Redshift Amazon S3 Apache Spark AWS Big Data AWS Glue AWS Kinesis Data Lake آمازون وب سرویس انبار داده تحلیل داده رایانش ابری کلان داده مهندسی داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.