کتاب راهکارهای نوین ذخیره‌سازی ابری گوگل برای تحلیل داده و هوش مصنوعی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین ذخیره‌سازی ابری گوگل برای تحلیل داده و هوش مصنوعی

موضوع کلی: علوم داده و زیرساخت‌های ابری

موضوع میانی: مدیریت داده‌های کلان و انباره‌های داده (Data Lakes) در محیط‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم نوین ذخیره‌سازی ابری در اکوسیستم گوگل
• 2. معماری مقیاس‌پذیر انباره‌های داده در فضای ابری
• 3. آشنایی با سرویس ذخیره‌سازی اشیاء گوگل Google Cloud Storage
• 4. بهینه‌سازی سلسله‌مراتب ذخیره‌سازی برای مدیریت داده‌های کلان
• 5. یکپارچه‌سازی انباره‌های داده با ابزارهای تحلیل کلان
• 6. اصول طراحی و سازمان‌دهی داده‌ها در قالب Data Lakes
• 7. استفاده از کلاس‌های ذخیره‌سازی گوگل برای مدیریت هزینه‌ها
• 8. انتقال امن داده‌ها به فضای ابری با رعایت پروتکل‌های حفاظتی
• 9. آشنایی با سرویس BigQuery به عنوان انبار داده ابری
• 10. مدل‌سازی داده‌ها برای تحلیل‌های پیشرفته و یادگیری ماشین
• 11. روش‌های بهینه‌سازی پرس‌وجو در پایگاه‌های داده توزیع‌شده
• 12. مدیریت چرخه‌حیات داده و سیاست‌های نگهداری اطلاعات
• 13. یکپارچه‌سازی داده‌های ساختاریافته و غیرساختاریافته در فضای ابری
• 14. پردازش دسته‌ای داده‌های حجیم با استفاده از Google Cloud Dataflow
• 15. تحلیل بلادرنگ جریان داده‌های ابری با ابزارهای مقیاس‌پذیر
• 16. امنیت داده‌ها در حال سکون و در حال انتقال با رمزنگاری پیشرفته
• 17. مانیتورینگ و پایش عملکرد زیرساخت‌های ذخیره‌سازی ابری
• 18. مدیریت خطاهای سیستم و استراتژی‌های بازیابی داده
• 19. پیاده‌سازی حاکمیت داده و رعایت استانداردها در محیط‌های ابری
• 20. تکنیک‌های پیشرفته فشرده‌سازی و فرمت‌های ذخیره‌سازی بهینه
• 21. اتصال سرویس‌های هوش مصنوعی گوگل به انباره‌های داده ابری
• 22. آموزش پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های هوش مصنوعی در محیط ابری
• 23. مدیریت منابع و مقیاس‌پذیری خودکار در پروژه‌های داده‌محور
• 24. تکنیک‌های تحلیل توزیع‌شده برای حجم بالای داده‌های سازمانی
• 25. بررسی موردی راهکارهای ذخیره‌سازی ابری در صنایع ملی
• 26. اصول طراحی داشبوردهای تحلیلی متصل به انبار داده ابری
• 27. مدیریت متاداده‌ها برای بهبود قابلیت جستجو در دریاچه داده
• 28. به‌کارگیری یادگیری ماشین برای خودکارسازی مدیریت داده‌ها
• 29. چالش‌های همگام‌سازی داده‌ها در محیط‌های ابری ترکیبی
• 30. استفاده از سرویس‌های مدیریت هویت برای کنترل دسترسی کاربران
• 31. بهینه‌سازی عملکرد شبکه در انتقال داده‌های حجیم به ابر
• 32. ارزیابی کیفیت و پاک‌سازی داده‌ها در خطوط لوله ابری
• 33. استفاده از تحلیل‌های پیش‌بینانه بر روی داده‌های ذخیره‌شده
• 34. مدیریت لاگ‌ها و ردیابی تراکنش‌ها در سامانه‌های ابری
• 35. اصول پیاده‌سازی زیرساخت به عنوان کد برای مدیریت انباره‌های داده
• 36. تکنیک‌های پیشرفته پارتیشن‌بندی و ایندکس‌گذاری در داده‌های کلان
• 37. امنیت و حریم خصوصی داده‌ها در چارچوب قوانین جمهوری اسلامی ایران
• 38. آینده‌نگری و توسعه زیرساخت‌های داده‌محور بر پایه فناوری‌های ابری گوگل