🎓 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 برنامه نویسی توزیع شده
• 2. مقدمه‌ای بر Google Cloud Platform (GCP)
• 3. معرفی Dask برای محاسبات توزیع شده
• 4. مزایای Dask در برنامه نویسی توزیع شده
• 5. مفاهیم کلیدی Dask: Task Graphs
• 6. مفاهیم کلیدی Dask: Schedulers
• 7. مفاهیم کلیدی Dask: Workers
• 8. نصب Dask و Dask-ML
• 9. راه‌اندازی محیط توسعه Dask
• 10. مقدمه‌ای بر Compute Clusters در Dask
• 11. انواع Schedulers در Dask (threaded, multiprocessing, distributed)
• 12. انتخاب Scheduler مناسب برای هر سناریو
• 13. مقدمه‌ای بر Dask DataFrames
• 14. عملیات پایه Dask DataFrame (select, filter, group by)
• 15. عملیات پیشرفته Dask DataFrame (joins, merges)
• 16. کار با داده‌های حجیم با Dask DataFrames
• 17. انواع Dask Arrays
• 18. عملیات پایه Dask Array
• 19. کار با آرایه‌های حجیم با Dask Arrays
• 20. مقدمه‌ای بر Dask Bags
• 21. استفاده از Dask Bags برای پردازش داده‌های بدون ساختار
• 22. پردازش موازی فایل‌ها با Dask Bags
• 23. مقدمه‌ای بر Dask-ML
• 24. کار با مدل‌های یادگیری ماشین توزیع شده با Dask-ML
• 25. آموزش مدل‌های خطی با Dask-ML
• 26. آموزش مدل‌های درختی با Dask-ML
• 27. استفاده از Cross-validation با Dask-ML
• 28. Hyperparameter Tuning با Dask-ML
• 29. مقدمه‌ای بر استقرار برنامه (Deployment)
• 30. مفاهیم استقرار برنامه (Deployment Concepts)
• 31. مقدمه‌ای بر Google Cloud Platform (GCP) برای استقرار
• 32. معرفی Compute Engine (VMs) در GCP
• 33. راه‌اندازی Virtual Machines در Compute Engine
• 34. پیکربندی شبکه‌ها و فایروال‌ها در GCP
• 35. مدیریت دسترسی و احراز هویت در GCP (IAM)
• 36. مقدمه‌ای بر Google Kubernetes Engine (GKE)
• 37. مفاهیم کلیدی Kubernetes (Pods, Deployments, Services)
• 38. راه‌اندازی یک GKE Cluster
• 39. استقرار Dask Workers بر روی GKE
• 40. استقرار Dask Scheduler بر روی GKE
• 41. مدیریت Dask Clusters در GKE
• 42. استقرار برنامه Batch بر روی GKE
• 43. استفاده از Docker برای کانتینرسازی برنامه Dask
• 44. ساخت Docker Images برای برنامه Dask
• 45. استقرار Docker Images در GCP Container Registry
• 46. استفاده از Cloud Run برای استقرار Batch Applications
• 47. مزایای Cloud Run برای Batch Processing
• 48. استقرار Dask Jobs به صورت Serverless با Cloud Run
• 49. مقدمه‌ای بر Cloud Functions برای اجرای کد Serverless
• 50. استفاده از Cloud Functions برای Trigger کردن Dask Jobs
• 51. مقدمه‌ای بر Cloud Build برای CI/CD Pipeline
• 52. ساخت CI/CD Pipeline برای Dask Applications در GCP
• 53. خودکارسازی Build و Deployment با Cloud Build
• 54. استفاده از Cloud Scheduler برای زمان‌بندی Dask Jobs
• 55. زمان‌بندی Batch Jobs با Cloud Scheduler
• 56. یکپارچه‌سازی Cloud Scheduler با GKE و Cloud Run
• 57. مدیریت داده‌ها در GCP برای Batch Applications
• 58. استفاده از Cloud Storage برای ذخیره‌سازی داده‌ها
• 59. دسترسی به داده‌ها از Dask Jobs در Cloud Storage
• 60. استفاده از BigQuery برای پردازش داده‌های حجیم
• 61. اتصال Dask به BigQuery
• 62. امنیت داده‌ها در GCP
• 63. رمزگذاری داده‌ها در Cloud Storage و BigQuery
• 64. مدیریت کلیدها در GCP (KMS)
• 65. مانیتورینگ Dask Applications در GCP
• 66. استفاده از Cloud Monitoring برای رصد Dask Clusters
• 67. ایجاد Dashboards سفارشی برای Dask
• 68. لاگ‌برداری (Logging) از Dask Workers و Schedulers
• 69. تحلیل لاگ‌ها برای عیب‌یابی (Troubleshooting)
• 70. مدیریت خطا (Error Handling) در Dask Jobs
• 71. استراتژی‌های بازگشت (Retry Strategies) برای Batch Jobs
• 72. Logging پیشرفته برای Dask Applications
• 73. Tracing Dask Tasks برای شناسایی Bottlenecks
• 74. استفاده از Dask-specific Monitoring Tools
• 75. معرفی Distributed Tracing
• 76. استفاده از OpenTelemetry در Dask
• 77. یکپارچه‌سازی Dask با سیستم‌های Tracing
• 78. بهینه‌سازی عملکرد (Performance Optimization) Dask Applications
• 79. تنظیم پارامترهای Dask Scheduler
• 80. تنظیم تعداد Workers و Threads
• 81. بهینه‌سازی Task Graph
• 82. کار با Dask Collections به صورت موثر
• 83. استفاده از Dask Delayed برای ساخت Task Graphs سفارشی
• 84. ملاحظات مربوط به حافظه (Memory Management) در Dask
• 85. مدیریت Spill و Cache در Dask
• 86. بهینه‌سازی I/O Operations
• 87. استفاده از فرمت‌های داده بهینه (Parquet, ORC)
• 88. بهینه‌سازی Dask DataFrames و Arrays
• 89. استفاده از Vectorized Operations
• 90. استراتژی‌های Partitioning در Dask
• 91. مقدمه‌ای بر Cost Management در GCP
• 92. ردیابی هزینه‌های Dask Applications
• 93. استراتژی‌های کاهش هزینه در GCP
• 94. استفاده از Spot VMs برای کاهش هزینه‌ها
• 95. مدیریت منابع (Resource Management) در GKE
• 96. Auto-scaling برای Dask Workers
• 97. Auto-scaling برای Dask Scheduler
• 98. بهینه‌سازی استفاده از منابع CPU و Memory
• 99. ملاحظات امنیتی برای Batch Application Deployment
• 100. نکات امنیتی در استقرار Dask Clusters

Google Cloud Platform: Batch Application Deployment & Management با Dask (Advanced Distributed Computing)

معرفی دوره

آیا به دنبال راه‌حلی برای پردازش سریع و کارآمد حجم عظیمی از داده‌ها هستید؟ آیا می‌خواهید برنامه‌های محاسباتی خود را در ابر، با استفاده از قدرت Google Cloud Platform (GCP) و کتابخانه قدرتمند Dask، به سطح جدیدی از مقیاس‌پذیری و عملکرد برسانید؟ دوره Google Cloud Platform: Batch Application Deployment and Management با Dask به شما کمک می‌کند تا به این هدف برسید.

این دوره جامع، شما را از مفاهیم اولیه تا تکنیک‌های پیشرفته در زمینه استقرار و مدیریت برنامه‌های دسته‌ای (Batch) در GCP با استفاده از Dask راهنمایی می‌کند. با یادگیری این مهارت‌ها، می‌توانید برنامه‌های خود را به سرعت و با اطمینان در ابر مستقر کنید، هزینه‌ها را بهینه کنید و به نیازهای محاسباتی در حال رشد خود پاسخ دهید. دیگر نگران محدودیت‌های سخت‌افزاری نباشید، به دنیای محاسبات توزیع‌شده و مقیاس‌پذیر قدم بگذارید!

درباره دوره

این دوره به شما دانش و مهارت‌های عملی لازم برای استقرار، مدیریت و بهینه‌سازی برنامه‌های محاسباتی دسته‌ای در GCP را آموزش می‌دهد. با استفاده از Dask، یک کتابخانه محاسباتی توزیع‌شده قدرتمند در پایتون، شما یاد خواهید گرفت که چگونه برنامه‌های خود را به طور موازی اجرا کنید، داده‌ها را پردازش کنید و از منابع GCP به طور موثر استفاده کنید. این دوره شامل پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی است که به شما کمک می‌کند تا مفاهیم را در عمل پیاده‌سازی کنید و تجربه عملی ارزشمندی کسب کنید.

موضوعات کلیدی

• مفاهیم اساسی محاسبات توزیع‌شده و مقیاس‌پذیری
• آشنایی با Google Cloud Platform (GCP) و سرویس‌های مرتبط
• نصب و پیکربندی Dask در GCP
• کار با Dask Cluster و Dask Client
• مدیریت داده‌ها و ورودی/خروجی در Dask
• بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های Dask
• استقرار برنامه‌های دسته‌ای با استفاده از Google Cloud Functions و Cloud Run
• مدیریت منابع و هزینه‌ها در GCP
• عیب‌یابی و نظارت بر برنامه‌های Dask
• اتوماسیون استقرار و مدیریت با ابزارهای GCP

مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

• مهندسان نرم‌افزار و توسعه‌دهندگان که به دنبال یادگیری محاسبات توزیع‌شده و کار با GCP هستند.
• دانشمندان داده و تحلیلگران که می‌خواهند داده‌های بزرگ را به طور موثر پردازش کنند.
• متخصصان DevOps که می‌خواهند استقرار و مدیریت برنامه‌ها در ابر را خودکارسازی کنند.
• هر کسی که می‌خواهد مهارت‌های خود را در زمینه محاسبات ابری و پردازش داده ارتقا دهد.

چرا این دوره را بگذرانیم؟

با گذراندن این دوره، شما:

• یک متخصص در زمینه استقرار و مدیریت برنامه‌های دسته‌ای در GCP خواهید شد.
• مهارت‌های لازم برای پردازش داده‌های بزرگ و پیچیده را کسب خواهید کرد.
• با استفاده از Dask، عملکرد برنامه‌های خود را به طور چشمگیری افزایش خواهید داد.
• هزینه‌های محاسباتی خود را بهینه خواهید کرد.
• به یک تقاضای فزاینده در بازار کار پاسخ خواهید داد و فرصت‌های شغلی خود را افزایش خواهید داد.
• توانایی استفاده از آخرین ابزارها و فناوری‌های GCP را به دست خواهید آورد.
• با پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی، تجربه عملی ارزشمندی کسب خواهید کرد.
• در جامعه‌ای از متخصصان و علاقه‌مندان به GCP و Dask قرار خواهید گرفت.

سرفصل‌های دوره

این دوره شامل 100 سرفصل جامع و کاربردی است که به شما دانش و مهارت‌های لازم برای تبدیل شدن به یک متخصص در زمینه محاسبات توزیع‌شده و GCP را ارائه می‌دهد. در اینجا تنها به بخشی از سرفصل‌ها اشاره می‌کنیم:

بخش 1: مقدمه‌ای بر محاسبات توزیع‌شده و Dask

• مفاهیم اساسی محاسبات توزیع‌شده
• معرفی Dask و معماری آن
• نصب و راه‌اندازی Dask
• کار با Dask Arrays
• کار با Dask DataFrames
• Dask Delayed و Task Scheduling
• ... (بیش از 10 سرفصل دیگر)

بخش 2: Google Cloud Platform (GCP) – مقدمه و آشنایی

• معرفی Google Cloud Platform (GCP)
• ایجاد و مدیریت حساب GCP
• آشنایی با Google Cloud Console
• GCP Pricing و Cost Optimization
• ... (بیش از 8 سرفصل دیگر)

بخش 3: استقرار Dask در GCP

• انتخاب و پیکربندی ماشین‌های مجازی (VMs) در GCP
• استقرار Dask Cluster بر روی VMs
• پیکربندی شبکه و دسترسی به Dask Cluster
• استفاده از Dask Client برای تعامل با Cluster
• ... (بیش از 12 سرفصل دیگر)

بخش 4: کار با داده‌ها در GCP و Dask

• خواندن و نوشتن داده‌ها از/به Google Cloud Storage (GCS)
• استفاده از Dask برای پردازش داده‌های ذخیره شده در GCS
• خواندن و نوشتن داده‌ها از/به Google BigQuery
• ... (بیش از 10 سرفصل دیگر)

بخش 5: بهینه‌سازی عملکرد و مدیریت منابع

• بهینه‌سازی تنظیمات Dask Cluster
• استفاده از پروفایلر Dask برای شناسایی گلوگاه‌ها
• مدیریت منابع محاسباتی در GCP
• مانیتورینگ و لاگ‌گیری
• ... (بیش از 15 سرفصل دیگر)

بخش 6: استقرار برنامه‌های دسته‌ای با استفاده از GCP

• استفاده از Google Cloud Functions برای اجرای وظایف Dask
• استفاده از Google Cloud Run برای استقرار برنامه‌های Dask
• اتوماسیون استقرار با استفاده از Cloud Build
• ... (بیش از 10 سرفصل دیگر)

بخش 7: پروژه‌های عملی و نمونه‌های کاربردی

• پردازش تصاویر با استفاده از Dask و GCP
• تحلیل داده‌های کلان با Dask و GCP
• ... (بیش از 20 سرفصل دیگر)

با شرکت در این دوره، شما به یک متخصص در زمینه محاسبات توزیع‌شده و GCP تبدیل خواهید شد و می‌توانید با اطمینان برنامه‌های خود را در ابر مستقر و مدیریت کنید. همین امروز ثبت‌نام کنید و آینده شغلی خود را متحول سازید!

📦 مجموعه شامل:

• ✅ ویدیوهای فارسی
• ✅ پادکست های صوتی فارسی
• ✅ کتاب PDF فارسی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته فارسی خودمونی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ نکته رسمی فارسی
• ✅ کتاب ۱۰۰۰ پرسش و پاسخ ۴ گزینه ای فارسی