🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Google Cloud Platform: Batch Application Deployment and Management with Dask (Advanced Distributed Computing)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر محاسبات توزیع شده
• 2. چرا محاسبات توزیع شده؟
• 3. معرفی Dask
• 4. Dask در مقابل MapReduce و Apache Spark
• 5. معماری Dask
• 6. اجزای اصلی Dask (Tasks, Schedulers, Workers)
• 7. نصب Dask
• 8. راه اندازی اولیه Dask Local Cluster
• 9. تست Dask Local Cluster
• 10. مفهوم Task Graph در Dask
• 11. ایجاد Task Graphs دستی
• 12. نمایش Task Graphs
• 13. بهینه سازی Task Graphs
• 14. مقدمه‌ای بر Dask Array
• 15. عملیات پایه Dask Array
• 16. پشتیبانی Dask Array از NumPy
• 17. کار با آرایه‌های بزرگ با Dask Array
• 18. توزیع محاسبات آرایه
• 19. ذخیره سازی Dask Array
• 20. مقدمه‌ای بر Dask DataFrame
• 21. ساختار Dask DataFrame
• 22. عملیات پایه Dask DataFrame
• 23. تبدیل Pandas DataFrame به Dask DataFrame
• 24. کار با فایل‌های بزرگ CSV و Parquet با Dask DataFrame
• 25. پیاده سازی join و merge در Dask DataFrame
• 26. توابع group by در Dask DataFrame
• 27. کار با داده‌های سری زمانی با Dask DataFrame
• 28. پشتیبانی Dask DataFrame از انواع داده‌های مختلف
• 29. مقدمه‌ای بر Dask Bag
• 30. عملیات پایه Dask Bag
• 31. کار با فایل‌های متنی بزرگ با Dask Bag
• 32. پردازش داده‌های نیمه ساختاریافته با Dask Bag
• 33. تکنیک‌های map و filter در Dask Bag
• 34. تکنیک‌های reduction در Dask Bag
• 35. کار با داده‌های JSON با Dask Bag
• 36. مقدمه‌ای بر Dask Delayed
• 37. استفاده از Dask Delayed برای بهینه‌سازی محاسبات
• 38. مثال‌های پیشرفته Dask Delayed
• 39. کار با توابع دلخواه با Dask Delayed
• 40. مقایسه Dask Delayed با Lazy Evaluation
• 41. مقدمه‌ای بر Google Cloud Platform (GCP)
• 42. مفاهیم کلیدی GCP (Projects, Regions, Zones)
• 43. شبکه GCP (VPC, Subnets, Firewall Rules)
• 44. مدیریت هویت و دسترسی در GCP (IAM)
• 45. ذخیره سازی در GCP (Cloud Storage)
• 46. مقدمه‌ای بر Compute Engine
• 47. ایجاد و مدیریت ماشین‌های مجازی (VMs) در Compute Engine
• 48. شبکه بندی در Compute Engine
• 49. مدیریت دیسک‌ها در Compute Engine
• 50. توسعه برنامه در GCP: اولین گام‌ها
• 51. استقرار برنامه Batch ساده
• 52. تنظیمات اولیه برای استقرار Dask بر روی GCP
• 53. استفاده از Compute Engine برای Worker Nodes
• 54. استفاده از Google Kubernetes Engine (GKE)
• 55. مقدمه‌ای بر GKE
• 56. ایجاد GKE Cluster
• 57. مفاهیم Kubernetes (Pods, Deployments, Services)
• 58. استقرار Dask Worker با استفاده از Kubernetes
• 59. استفاده از Dask-Kubernetes
• 60. ساخت Dask Cluster در GKE
• 61. مدیریت Worker Nodes با Dask-Kubernetes
• 62. مقیاس بندی Dask Cluster در GKE
• 63. پایش Dask Cluster در GKE
• 64. ذخیره سازی Persistent برای Dask Worker در GKE
• 65. استقرار برنامه Dask Batch بر روی GKE
• 66. استفاده از Cloud Storage برای داده‌ها
• 67. دسترسی به Cloud Storage از Dask Cluster
• 68. مدیریت داده‌ها در Cloud Storage
• 69. روش‌های مختلف دسترسی به داده‌ها (SDK, gsutil)
• 70. استقرار برنامه Batch پیشرفته در GCP
• 71. بهینه سازی Dask Cluster برای عملکرد
• 72. تنظیمات حافظه و CPU برای Workers
• 73. تنظیمات شبکه برای Workers
• 74. استفاده از GPU در Dask Cluster
• 75. پایش عملکرد Dask Cluster
• 76. ابزارهای پایش GCP (Cloud Monitoring)
• 77. تنظیمات Logging در GCP
• 78. تحلیل لاگ‌ها برای عیب یابی
• 79. مدیریت خطا در برنامه Batch
• 80. استراتژی‌های باز تلاش (Retry Mechanisms)
• 81. مدیریت وضعیت (State Management)
• 82. استقرار برنامه‌های Batch پیچیده
• 83. استفاده از Cloud Build برای CI/CD
• 84. اتوماسیون استقرار Dask Cluster
• 85. استفاده از Cloud Functions یا Cloud Run برای Triggering Batch Jobs
• 86. یکپارچه سازی Dask با سرویس‌های دیگر GCP
• 87. استفاده از BigQuery برای داده‌های تحلیل شده
• 88. استفاده از Pub/Sub برای ارتباطات
• 89. استفاده از Dataflow برای پردازش‌های Streaming (اشاره)
• 90. امنیت در استقرار Dask Batch
• 91. مدیریت Secret ها در GCP
• 92. تنظیمات امنیتی IAM برای Dask
• 93. انعطاف پذیری و قابلیت اطمینان
• 94. مقیاس پذیری خودکار (Auto-scaling)
• 95. قابلیت تحمل خطا (Fault Tolerance)
• 96. بازگردانی پس از فاجعه (Disaster Recovery)
• 97. بهترین شیوه‌ها (Best Practices) برای استقرار Dask Batch
• 98. ملاحظات هزینه در GCP
• 99. بهینه سازی مصرف منابع
• 100. انتخاب نوع ماشین و منطقه مناسب

Google Cloud Platform: Dask Masterclass - استقرار و مدیریت برنامه‌های دسته‌ای (Batch) پیشرفته

1. معرفی دوره: به دنیای محاسبات ابری توزیع شده خوش آمدید!

آیا می‌خواهید توان محاسباتی خود را به حداکثر برسانید و برنامه‌های پردازش دسته‌ای خود را با سرعت و کارایی بی‌نظیری در فضای ابری اجرا کنید؟ دوره Google Cloud Platform: Batch Application Deployment and Management with Dask (Advanced Distributed Computing)، دریچه‌ای به سوی دنیای شگفت‌انگیز محاسبات توزیع‌شده با استفاده از قدرت Google Cloud Platform (GCP) و کتابخانه قدرتمند Dask است. در این دوره، شما از مبتدی به متخصص تبدیل خواهید شد و یاد می‌گیرید چگونه داده‌های بزرگ را به طور موازی پردازش کنید، برنامه‌های خود را به راحتی در GCP مستقر کنید و از مزایای مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری بی‌نظیر ابر استفاده نمایید.

با ما همراه شوید تا با استفاده از Dask، محاسبات خود را متحول کنید. این دوره نه تنها یک آموزش فنی است، بلکه یک فرصت برای ارتقای مهارت‌های شما و کسب مزیت رقابتی در دنیای داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی است. شما با یادگیری این مهارت‌ها، می‌توانید پروژه‌های پیچیده را با اطمینان بیشتری مدیریت کنید و به پیشرفت‌های چشمگیری در حوزه کاری خود دست یابید.

2. درباره دوره: سفری عمیق به قلب GCP و Dask

این دوره یک آموزش جامع و عملی است که شما را از مفاهیم پایه‌ای Dask و GCP به سمت مباحث پیشرفته استقرار و مدیریت برنامه‌های پردازش دسته‌ای هدایت می‌کند. ما از مقدمات شروع می‌کنیم و به تدریج به مباحث پیچیده‌تری مانند تنظیمات پیشرفته Dask، بهینه‌سازی عملکرد، و پیاده‌سازی راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر در GCP می‌پردازیم. این دوره شامل تمرین‌های عملی، نمونه‌کدهای کاربردی و پروژه‌های واقعی است که به شما کمک می‌کند مفاهیم را در عمل پیاده‌سازی کنید و مهارت‌های خود را تقویت نمایید.

3. موضوعات کلیدی: آنچه در این دوره خواهید آموخت

• مقدمه‌ای بر محاسبات توزیع‌شده و اهمیت آن در عصر داده‌های بزرگ
• آشنایی با Google Cloud Platform (GCP) و خدمات کلیدی آن
• معرفی Dask: یک کتابخانه قدرتمند برای محاسبات موازی و توزیع‌شده در پایتون
• نصب و راه‌اندازی Dask و محیط‌های کاری مختلف
• مدیریت داده‌ها با Dask: DataFrame, Array, Delayed
• پیاده‌سازی محاسبات موازی با Dask
• استفاده از Dask در GCP: استقرار و مدیریت برنامه‌ها
• استفاده از خدمات GCP برای ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها (Cloud Storage, BigQuery)
• بهینه‌سازی عملکرد Dask در GCP
• ایجاد و مدیریت خوشه‌های Dask در GCP
• استفاده از Dask برای پردازش داده‌های بزرگ و یادگیری ماشین
• مباحث پیشرفته: سفارشی‌سازی و مدیریت منابع
• عیب‌یابی و رفع اشکال در برنامه‌های Dask

4. مخاطبان دوره: این دوره برای کیست؟

این دوره برای طیف وسیعی از متخصصان و علاقه‌مندان به فناوری اطلاعات طراحی شده است:

• مهندسان نرم‌افزار و توسعه‌دهندگان که می‌خواهند برنامه‌های خود را در فضای ابری استقرار دهند و از محاسبات موازی بهره‌مند شوند.
• دانشمندان داده و تحلیلگران که به دنبال راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر برای پردازش داده‌های بزرگ هستند.
• معماران سیستم و مدیران فناوری اطلاعات که می‌خواهند درک عمیق‌تری از GCP و Dask داشته باشند.
• هر کسی که علاقه‌مند به یادگیری محاسبات توزیع‌شده و استفاده از آن در پروژه‌های خود است.

5. چرا این دوره را بگذرانیم؟: سرمایه‌گذاری در آینده شما

با شرکت در این دوره، شما مزایای بی‌شماری کسب خواهید کرد:

• یادگیری مهارت‌های ارزشمند: تسلط بر Dask و GCP، مهارت‌های شما را در بازار کار ارتقا می‌دهد و فرصت‌های شغلی جدیدی را برای شما ایجاد می‌کند.
• افزایش سرعت و کارایی: یاد بگیرید چگونه برنامه‌های خود را با سرعت بیشتری اجرا کنید و حجم زیادی از داده‌ها را در زمان کوتاه‌تری پردازش کنید.
• کاهش هزینه‌ها: با استفاده از GCP و Dask، می‌توانید هزینه‌های محاسباتی خود را بهینه کنید و از منابع خود به طور موثرتری استفاده نمایید.
• افزایش مقیاس‌پذیری و انعطاف‌پذیری: برنامه‌های خود را به راحتی مقیاس دهید و با تغییر نیازهای خود، منابع را تنظیم کنید.
• پروژه‌های عملی و نمونه‌کارهای جذاب: با انجام پروژه‌های عملی، مهارت‌های خود را تقویت کنید و نمونه‌کارهای جذابی برای ارائه به کارفرمایان بالقوه ایجاد کنید.
• ارتقای دانش و مهارت در یک حوزه پر تقاضا: با یادگیری Dask و GCP، در یک حوزه پر تقاضا و رو به رشد متخصص شوید.

6. سرفصل‌های دوره: سفری به سوی تسلط بر Dask و GCP

این دوره شامل بیش از 100 سرفصل جامع است که شما را از مبتدی به متخصص می‌رساند. در اینجا تنها به بخشی از سرفصل‌ها اشاره می‌کنیم:

بخش 1: مقدمه‌ای بر محاسبات توزیع‌شده و Dask

• مفاهیم پایه محاسبات توزیع‌شده
• مزایا و معایب محاسبات توزیع‌شده
• معرفی Dask و معماری آن
• نصب و راه‌اندازی Dask
• مقایسه Dask با سایر کتابخانه‌های محاسبات موازی
• Dask Delayed: پیاده‌سازی محاسبات تنبل

بخش 2: کار با Dask DataFrames

• آشنایی با Dask DataFrame
• ایجاد و بارگذاری Dask DataFrames
• عملگرهای پایه DataFrame (انتخاب، فیلتر کردن، گروه‌بندی)
• ادغام و ترکیب DataFrames
• عملکرد محاسباتی پیشرفته در DataFrames
• بهینه‌سازی عملکرد DataFrames

بخش 3: کار با Dask Arrays

• آشنایی با Dask Arrays
• ایجاد و بارگذاری Dask Arrays
• عملگرهای پایه Arrays (محاسبات، تغییر شکل)
• عملکرد محاسباتی پیشرفته در Arrays
• بهینه‌سازی عملکرد Arrays

بخش 4: Dask در Google Cloud Platform

• مقدمه‌ای بر Google Cloud Platform (GCP)
• آشنایی با خدمات کلیدی GCP (Cloud Storage, Compute Engine, etc.)
• تنظیم محیط توسعه Dask در GCP
• استقرار Dask در Compute Engine
• استفاده از Cloud Storage برای ذخیره‌سازی داده‌ها
• استفاده از Dask برای پردازش داده‌های ذخیره‌شده در Cloud Storage

بخش 5: مدیریت خوشه‌های Dask در GCP

• ایجاد و مدیریت خوشه‌های Dask با استفاده از Compute Engine
• بهینه‌سازی منابع خوشه‌های Dask
• مانیتورینگ و مدیریت خوشه‌ها
• عیب‌یابی و رفع اشکال در خوشه‌ها
• استفاده از Kubernetes برای مدیریت خوشه‌های Dask

بخش 6: پردازش داده‌های بزرگ با Dask و GCP

• پردازش داده‌های بزرگ با استفاده از Dask DataFrame
• پردازش داده‌های بزرگ با استفاده از Dask Array
• استفاده از BigQuery برای ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها
• یکپارچه‌سازی Dask با BigQuery
• پردازش داده‌های جریان (Streaming) با Dask
• بهینه‌سازی عملکرد برای داده‌های بزرگ

بخش 7: مباحث پیشرفته و پروژه‌های عملی

• سفارشی‌سازی خوشه‌های Dask
• امنیت و مدیریت دسترسی در GCP
• استفاده از Dask در یادگیری ماشین (Machine Learning)
• پروژه عملی: پردازش داده‌های سنسوری با Dask و GCP
• پروژه عملی: آنالیز داده‌های وب‌سایت با Dask و GCP
• جمع‌بندی و مرور مطالب

همین امروز در دوره ما ثبت‌نام کنید و به جمع متخصصان Dask و GCP بپیوندید! فرصت را از دست ندهید و آینده شغلی خود را متحول کنید.