اپلیکیشن اندرویدی فلشکارت آموزشی دادههای کلان در فضای ابری: AWS، Azure، Google Cloud
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره دادههای کلان در فضای ابری: AWS، Azure، Google Cloud
موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی
موضوع میانی: مدیریت و تحلیل دادههای کلان
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر دادههای کلان و محاسبات ابری
- 2. معماریهای رایج دادههای کلان در ابر
- 3. AWS S3: ذخیرهسازی دادههای کلان
- 4. Azure Blob Storage: ذخیرهسازی دادههای کلان
- 5. Google Cloud Storage: ذخیرهسازی دادههای کلان
- 6. مقدمهای بر پردازش دادههای کلان در AWS
- 7. Amazon EMR: پردازش دادههای کلان با Hadoop و Spark
- 8. Azure HDInsight: پردازش دادههای کلان با Hadoop و Spark
- 9. Google Cloud Dataproc: پردازش دادههای کلان با Hadoop و Spark
- 10. مقایسه EMR، HDInsight و Dataproc
- 11. معماری Lambda در AWS برای دادههای کلان
- 12. Azure Functions و Google Cloud Functions برای دادههای کلان
- 13. پردازش جریانی دادهها با AWS Kinesis
- 14. Azure Stream Analytics و Google Cloud Dataflow
- 15. پایگاه دادههای NoSQL در ابر: DynamoDB, Cosmos DB, Cloud Datastore
- 16. انبار داده ابری: Amazon Redshift, Azure Synapse Analytics, Google BigQuery
- 17. تحلیل دادههای کلان با AWS Athena
- 18. تحلیل دادههای کلان با Azure Data Lake Analytics
- 19. تحلیل دادههای کلان با Google BigQuery
- 20. ابزارهای بصریسازی داده در ابر: QuickSight, Power BI, Data Studio
- 21. امنیت دادههای کلان در AWS
- 22. امنیت دادههای کلان در Azure
- 23. امنیت دادههای کلان در Google Cloud
- 24. مدیریت دسترسی و کنترل هویت در دادههای کلان ابری
- 25. بهینهسازی هزینه در دادههای کلان ابری
- 26. مقایسه مدلهای قیمتگذاری AWS، Azure و Google Cloud
- 27. مبانی DevOps برای دادههای کلان در ابر
- 28. اتوماسیون استقرار و پیکربندی زیرساخت دادههای کلان
- 29. مانیتورینگ و لاگینگ در دادههای کلان ابری
- 30. عیبیابی و رفع مشکلات دادههای کلان در ابر
- 31. مقدمهای بر یادگیری ماشین در دادههای کلان ابری
- 32. AWS SageMaker: یادگیری ماشین مقیاسپذیر
- 33. Azure Machine Learning و Google Cloud AI Platform
- 34. پیادهسازی مدلهای یادگیری ماشین در محیط ابری
- 35. تحلیل پیشبینی با دادههای کلان در ابر
- 36. کاربردهای دادههای کلان در صنعت خردهفروشی
- 37. کاربردهای دادههای کلان در صنعت مالی
- 38. کاربردهای دادههای کلان در حوزه سلامت
- 39. کاربردهای دادههای کلان در بازاریابی
- 40. بهترین روشها برای طراحی معماری دادههای کلان در ابر
- 41. مفاهیم Data Governance و Data Quality در ابر
- 42. استفاده از Kubernetes برای مدیریت دادههای کلان
- 43. Data Cataloging و Metadata Management در ابر
- 44. مقدمهای بر Data Mesh و پیادهسازی آن در ابر
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.