🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Google Cloud Platform: راهنمای عملی برای توسعه دهندگان Python (Falcon)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر برنامه نویسی و Python
• 2. نصب و راه اندازی Python و محیط توسعه
• 3. مبانی Python: متغیرها، انواع داده‌ها، عملگرها
• 4. ساختارهای کنترلی Python: if/else، حلقه ها
• 5. توابع در Python: تعریف و استفاده
• 6. ماژول ها و بسته ها در Python
• 7. شی گرایی (OOP) در Python: کلاس ها و اشیاء
• 8. مبانی Git و کنترل نسخه
• 9. آشنایی با Google Cloud Platform (GCP)
• 10. ایجاد حساب کاربری و تنظیمات اولیه GCP
• 11. مروری بر خدمات کلیدی GCP
• 12. آشنایی با Python Client Library برای GCP
• 13. نصب و پیکربندی Google Cloud SDK (gcloud)
• 14. مبانی استفاده از gcloud command-line interface (CLI)
• 15. ایجاد و مدیریت پروژه های GCP
• 16. مروری بر ابزارهای خط فرمان GCP
• 17. آشنایی با Google Cloud Console
• 18. مبانی Networking در GCP: VPC و Subnet
• 19. امنیت در GCP: IAM، Cloud Identity
• 20. ذخیره سازی در GCP: Cloud Storage
• 21. استفاده از Cloud Storage با Python
• 22. آپلود، دانلود و مدیریت فایل‌ها در Cloud Storage
• 23. آشنایی با Cloud SQL
• 24. ایجاد و مدیریت پایگاه داده Cloud SQL
• 25. اتصال به Cloud SQL با Python و PyMySQL
• 26. مدیریت کاربران و دسترسی به Cloud SQL
• 27. آشنایی با Cloud Datastore
• 28. مدل‌سازی داده‌ها در Cloud Datastore
• 29. استفاده از Cloud Datastore با Python
• 30. کوری (Query) در Cloud Datastore
• 31. آشنایی با Cloud Firestore
• 32. ایجاد و مدیریت پایگاه داده Firestore
• 33. کار با Cloud Firestore از طریق Python
• 34. مدیریت داده‌ها در Cloud Firestore
• 35. آشنایی با Cloud Functions
• 36. ایجاد و استقرار Cloud Functions با Python
• 37. راه‌اندازی یک Cloud Function برای HTTP
• 38. مدیریت ورودی و خروجی در Cloud Functions
• 39. آشنایی با Cloud Run
• 40. استقرار یک برنامه Python در Cloud Run
• 41. پیکربندی و مقیاس‌بندی Cloud Run
• 42. مدیریت ترافیک و نسخه‌ها در Cloud Run
• 43. آشنایی با Cloud Build
• 44. ساخت و استقرار برنامه‌ها با Cloud Build
• 45. ایجاد و مدیریت Cloud Build triggers
• 46. بهینه سازی فرآیند ساخت با Cloud Build
• 47. آشنایی با Cloud Pub/Sub
• 48. انتشار و اشتراک در Pub/Sub
• 49. ایجاد و مدیریت Pub/Sub topics و subscriptions
• 50. استفاده از Pub/Sub با Python
• 51. آشنایی با Kubernetes Engine (GKE)
• 52. آشنایی با Docker و containerization
• 53. ایجاد و ساخت Docker image برای برنامه Python
• 54. استقرار برنامه Python در GKE
• 55. مقیاس‌بندی و مدیریت برنامه‌های Kubernetes
• 56. آشنایی با Cloud Logging و Cloud Monitoring
• 57. استفاده از Cloud Logging در برنامه Python
• 58. پیکربندی Cloud Monitoring برای GCP
• 59. ایجاد داشبورد و هشدارها در Cloud Monitoring
• 60. آشنایی با BigQuery
• 61. آپلود و پرس‌وجو در BigQuery
• 62. تجزیه و تحلیل داده‌ها در BigQuery
• 63. ادغام BigQuery با سایر خدمات GCP
• 64. آشنایی با Cloud Dataflow
• 65. ایجاد و اجرای Dataflow pipeline
• 66. پردازش داده‌های بزرگ با Dataflow
• 67. آشنایی با Cloud Composer
• 68. ایجاد و مدیریت workflow با Cloud Composer
• 69. کار با Apache Airflow در Cloud Composer
• 70. آشنایی با Cloud Armor
• 71. محافظت از برنامه‌ها با Cloud Armor
• 72. پیکربندی Cloud Armor rules
• 73. آشنایی با Cloud CDN
• 74. بهینه سازی عملکرد با Cloud CDN
• 75. پیکربندی Cloud CDN برای برنامه‌ها
• 76. آشنایی با Cloud DNS
• 77. مدیریت DNS zone ها در GCP
• 78. پیکربندی رکوردهای DNS
• 79. آشنایی با Cloud Load Balancing
• 80. انواع Load Balancer در GCP
• 81. پیکربندی Load Balancer برای برنامه‌ها
• 82. آشنایی با Cloud Scheduler
• 83. برنامه‌ریزی وظایف با Cloud Scheduler
• 84. آشنایی با Identity-Aware Proxy (IAP)
• 85. امنیت دسترسی به برنامه‌ها با IAP
• 86. مبانی CI/CD در GCP
• 87. استفاده از Cloud Build برای CI/CD
• 88. استفاده از Terraform برای زیرساخت به عنوان کد
• 89. پیاده‌سازی اتوماسیون با Cloud Functions
• 90. استفاده از خدمات GCP برای Machine Learning
• 91. مبانی Flask و ایجاد APIهای RESTful
• 92. ایجاد یک API با Flask در GCP
• 93. مبانی Falcon Framework
• 94. ایجاد یک API با Falcon
• 95. مقایسه Flask و Falcon
• 96. پیکربندی و استقرار Falcon API در GCP
• 97. مدیریت درخواست ها و پاسخ ها در Falcon
• 98. اعتبارسنجی داده‌ها در Falcon
• 99. استفاده از middleware در Falcon
• 100. مدیریت خطاها در Falcon

Google Cloud Platform: راهنمای عملی برای توسعه دهندگان Python (Falcon)

معرفی دوره

آیا به دنبال یادگیری Google Cloud Platform (GCP) و تبدیل شدن به یک توسعه‌دهنده ابر حرفه‌ای هستید؟ آیا می‌خواهید با استفاده از زبان محبوب Python و فریمورک قدرتمند Falcon، اپلیکیشن‌های مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد را در فضای ابری بسازید؟ دوره "Google Cloud Platform: راهنمای عملی برای توسعه دهندگان Python (Falcon)" دقیقا همان چیزی است که به دنبالش هستید!

در این دوره، شما سفری هیجان‌انگیز را از مفاهیم پایه‌ای GCP آغاز می‌کنید و به تدریج به سمت مباحث پیشرفته‌تر حرکت می‌کنید. ما به شما نشان خواهیم داد که چگونه از ابزارهای قدرتمند GCP برای استقرار، مدیریت و مقیاس‌دهی برنامه‌های Python خود استفاده کنید. با ما همراه شوید تا دانش و مهارت‌های لازم برای موفقیت در دنیای ابر را کسب کنید.

درباره دوره

این دوره یک راهنمای جامع و عملی است که شما را از طریق تمام مراحل توسعه یک برنامه کاربردی در GCP با استفاده از Python و Falcon هدایت می‌کند. از راه‌اندازی محیط توسعه تا استقرار اپلیکیشن و مدیریت زیرساخت‌ها، همه چیز را پوشش می‌دهیم. با تمرکز بر پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی، شما به سرعت مهارت‌های لازم را برای پیاده‌سازی پروژه‌های خود در GCP کسب خواهید کرد. این دوره برای تمام سطوح، از مبتدی تا پیشرفته، طراحی شده است.

موضوعات کلیدی

• مبانی Google Cloud Platform
• استفاده از Python در GCP
• فریمورک Falcon و مزایای آن
• استقرار اپلیکیشن‌های Python در GCP
• مدیریت داده‌ها با GCP
• محاسبات ابری با GCP (Compute Engine, Cloud Functions)
• ذخیره‌سازی (Cloud Storage, Cloud SQL)
• شبکه‌سازی (Virtual Private Cloud)
• امنیت در GCP
• نظارت و مدیریت عملکرد (Cloud Monitoring)
• اتوماسیون و CI/CD در GCP
• بهینه‌سازی هزینه‌ها در GCP

مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

• توسعه‌دهندگان Python که می‌خواهند با Google Cloud Platform آشنا شوند.
• مهندسان نرم‌افزار که به دنبال مهاجرت به ابر هستند.
• مدیران فناوری اطلاعات که می‌خواهند درک بهتری از GCP داشته باشند.
• دانشجویان رشته‌های کامپیوتر و فناوری اطلاعات.
• هر کسی که می‌خواهد مهارت‌های خود را در زمینه ابر ارتقا دهد.

چرا این دوره را بگذرانیم؟

• یادگیری عملی: با تمرکز بر پروژه‌های واقعی، دانش خود را در عمل به کار خواهید گرفت.
• محتوای جامع: از مباحث پایه تا پیشرفته، همه چیز را پوشش می‌دهیم.
• مدرس مجرب: از متخصصان با تجربه در زمینه GCP و Python بهره می‌برید.
• پشتیبانی کامل: در طول دوره، به سوالات شما پاسخ داده می‌شود و پشتیبانی لازم را دریافت می‌کنید.
• بهبود مهارت‌های شغلی: با یادگیری GCP، فرصت‌های شغلی خود را به طور چشمگیری افزایش می‌دهید.
• مدرک معتبر: با اتمام دوره، مدرک معتبری دریافت خواهید کرد که مهارت‌های شما را تایید می‌کند.

سرفصل‌های دوره

این دوره شامل بیش از ۱۰۰ سرفصل جامع و کاربردی است که به شما امکان می‌دهد به طور کامل با Google Cloud Platform و Python آشنا شوید. در ادامه، تنها به چند نمونه از سرفصل‌های دوره اشاره می‌کنیم:

بخش اول: مقدمه و پیش‌نیازها

• آشنایی با مفاهیم ابر و GCP
• ایجاد حساب کاربری در GCP
• نصب و راه‌اندازی Python و ابزارهای مورد نیاز
• مروری بر فریمورک Falcon
• تنظیم محیط توسعه

بخش دوم: مبانی GCP

• معرفی سرویس‌های اصلی GCP (Compute Engine, Cloud Storage, Cloud SQL, ...)
• کار با Google Cloud Console
• مدیریت پروژه‌ها و منابع
• آشنایی با IAM (Identity and Access Management)
• استفاده از Cloud Shell

بخش سوم: Python و GCP

• استفاده از کتابخانه‌های Google Cloud برای Python
• کار با Cloud Storage از طریق Python
• استفاده از Cloud SQL برای مدیریت پایگاه داده
• پیاده‌سازی Cloud Functions با Python
• دسترسی به APIهای GCP با Python

بخش چهارم: توسعه وب با Falcon و GCP

• ایجاد یک API با Falcon
• استقرار اپلیکیشن Falcon در Compute Engine
• استفاده از Cloud Load Balancing
• مدیریت ترافیک و مقیاس‌پذیری
• ایجاد APIهای RESTful

بخش پنجم: ذخیره‌سازی و پایگاه داده

• آپلود و دانلود فایل‌ها در Cloud Storage
• کار با Cloud SQL (MySQL, PostgreSQL)
• استفاده از Cloud Datastore
• ذخیره‌سازی داده‌های ساختار یافته و غیر ساختار یافته
• بهینه‌سازی عملکرد ذخیره‌سازی

بخش ششم: محاسبات ابری

• استفاده از Compute Engine برای میزبانی وب اپلیکیشن‌ها
• ایجاد و مدیریت ماشین‌های مجازی
• کار با Cloud Functions برای اجرای کد بدون سرور
• ایجاد و مدیریت رویدادها
• مقایسه Compute Engine و Cloud Functions

بخش هفتم: شبکه‌سازی و امنیت

• آشنایی با Virtual Private Cloud (VPC)
• ایجاد و مدیریت شبکه‌ها
• تنظیم فایروال‌ها
• امنیت در GCP
• بهینه‌سازی امنیت اپلیکیشن‌ها

بخش هشتم: نظارت و مدیریت عملکرد

• استفاده از Cloud Monitoring برای نظارت بر منابع
• ایجاد هشدارها و اعلان‌ها
• بررسی لاگ‌ها با Cloud Logging
• عیب‌یابی و رفع مشکلات
• بهینه‌سازی عملکرد اپلیکیشن‌ها

بخش نهم: اتوماسیون و CI/CD

• اتوماسیون استقرار با Cloud Build
• یکپارچه‌سازی پیوسته و تحویل پیوسته (CI/CD)
• استفاده از ابزارهای اتوماسیون
• مدیریت نسخه‌ها و استقرارها
• استفاده از Terraform و Ansible (اختیاری)

بخش دهم: بهینه‌سازی هزینه‌ها

• بررسی هزینه‌های GCP
• بهینه‌سازی منابع برای کاهش هزینه‌ها
• استفاده از قیمت‌گذاری پایدار
• بهینه‌سازی هزینه‌های ذخیره‌سازی و محاسبه
• استفاده از Cloud Billing Reports

اینها تنها تعدادی از سرفصل‌های دوره هستند. با شرکت در این دوره، شما به دانش و مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص GCP مسلط خواهید شد. همین امروز ثبت‌نام کنید و سفر خود را به سمت دنیای ابر آغاز کنید!