کتاب Google Cloud Platform: Practical Guide for Python Developers (Dash) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Google Cloud Platform: Practical Guide for Python Developers (Dash)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پلتفرم Google Cloud
• 2. آشنایی با Google Cloud Shell و رابط کاربری
• 3. محاسبات ابری: ماشین‌های مجازی Compute Engine
• 4. مدیریت زیرساخت با Terraform در Google Cloud
• 5. ذخیره‌سازی ابری: Cloud Storage
• 6. پایگاه داده‌های ابری: Cloud SQL
• 7. پایگاه داده‌های NoSQL: Cloud Datastore و Cloud Firestore
• 8. شبکه‌سازی ابری: Virtual Private Cloud (VPC)
• 9. مدیریت هویت و دسترسی: Identity and Access Management (IAM)
• 10. مقیاس‌پذیری و تعادل بار: Cloud Load Balancing
• 11. مانیتورینگ و لاگینگ: Cloud Monitoring و Cloud Logging
• 12. استقرار برنامه‌های پایتون در Google App Engine
• 13. استفاده از Cloud Functions برای محاسبات بدون سرور
• 14. پیاده‌سازی API با Google Cloud Endpoints
• 15. کار با Kubernetes Engine (GKE) برای مدیریت کانتینرها
• 16. Docker و کانتینرسازی برای توسعه‌دهندگان پایتون
• 17. ایجاد خطوط لوله داده با Cloud Dataflow
• 18. پردازش داده‌های بزرگ با Cloud Dataproc
• 19. تجزیه و تحلیل داده‌ها با BigQuery
• 20. یادگیری ماشین با Cloud Machine Learning Engine
• 21. Cloud Vision API: تشخیص تصاویر با پایتون
• 22. Cloud Natural Language API: پردازش زبان طبیعی با پایتون
• 23. Cloud Speech-to-Text API: تبدیل گفتار به متن با پایتون
• 24. Cloud Translation API: ترجمه ماشینی با پایتون
• 25. امنیت در Google Cloud Platform
• 26. بهینه‌سازی هزینه در Google Cloud Platform
• 27. معماری‌های مقیاس‌پذیر در Google Cloud
• 28. استفاده از Cloud CDN برای تحویل محتوای سریع‌تر
• 29. پیاده‌سازی سیستم‌های صف با Cloud Pub/Sub
• 30. استفاده از Cloud Memorystore برای ذخیره‌سازی داده‌های کش
• 31. استقرار و مدیریت برنامه‌های Dash در Google Cloud
• 32. ساخت داشبوردهای تعاملی با Dash و Google Cloud
• 33. ادغام Dash با پایگاه داده‌های Google Cloud
• 34. استفاده از Cloud Scheduler برای زمان‌بندی وظایف Dash
• 35. استقرار برنامه‌های Dash با استفاده از Docker و GKE
• 36. نظارت بر عملکرد برنامه‌های Dash در Google Cloud
• 37. بهینه‌سازی عملکرد Dash در Google Cloud
• 38. امنیت برنامه‌های Dash در Google Cloud
• 39. مدیریت نسخه‌ها و استقرار مداوم (CI/CD) برای Dash
• 40. بهبود مقیاس‌پذیری برنامه‌های Dash با Google Cloud
• 41. استفاده از Cloud Build برای خودکارسازی فرآیند استقرار
• 42. تنظیم هشدارهای عملکرد در Google Cloud Monitoring برای Dash
• 43. مدیریت پیکربندی برنامه‌های Dash با Cloud Secret Manager
• 44. ادغام Dash با سرویس‌های احراز هویت Google Cloud
• 45. استفاده از Cloud Trace برای رفع اشکال برنامه‌های Dash
• 46. بهینه‌سازی مصرف منابع در برنامه‌های Dash
• 47. استفاده از Cloud Functions برای پردازش رویدادهای Dash
• 48. ایجاد REST API برای Dash با Google Cloud Endpoints
• 49. طراحی معماری میکروسرویس با Dash و Google Cloud
• 50. آشنایی با ابزارهای تست و دیباگینگ در Google Cloud
• 51. بهینه‌سازی تجربه کاربری Dash با استفاده از Cloud CDN
• 52. استفاده از Cloud DNS برای مدیریت نام دامنه
• 53. آشنایی با بهترین روش‌های امنیتی در Google Cloud Platform
• 54. استفاده از Cloud Armor برای محافظت از برنامه‌های Dash
• 55. مدیریت لاگ‌ها و تجزیه و تحلیل آن‌ها با Cloud Logging
• 56. استفاده از Cloud Profiler برای شناسایی گلوگاه‌های عملکرد
• 57. استفاده از Cloud Debugger برای دیباگینگ زنده برنامه‌های Dash
• 58. آشنایی با سرویس‌های هوش مصنوعی Google Cloud
• 59. استفاده از سرویس‌های یادگیری ماشین Google Cloud برای پیش‌بینی داده‌ها
• 60. بهینه‌سازی هزینه‌ها با استفاده از ماشین‌های مجازی قابل پیش‌بینی
• 61. استفاده از Cloud Marketplace برای استقرار سریع برنامه‌ها
• 62. آشنایی با ابزارهای همکاری در Google Cloud Platform
• 63. استفاده از Cloud Source Repositories برای مدیریت کد
• 64. پیاده‌سازی استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی اطلاعات در Google Cloud
• 65. آشنایی با قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در Google Cloud
• 66. استفاده از Cloud Data Catalog برای مدیریت فراداده
• 67. مدیریت دسترسی به داده‌ها با استفاده از Cloud Data Loss Prevention
• 68. استفاده از Cloud Key Management Service برای مدیریت کلیدهای رمزنگاری
• 69. آشنایی با ابزارهای اتوماسیون زیرساخت در Google Cloud
• 70. استفاده از Cloud Deployment Manager برای استقرار زیرساخت
• 71. آشنایی با سرویس‌های مدیریت API در Google Cloud
• 72. استفاده از Apigee API Management برای مدیریت APIهای Dash
• 73. آشنایی با سرویس‌های تجزیه و تحلیل داده‌های جریان در Google Cloud
• 74. استفاده از Cloud Data Fusion برای یکپارچه‌سازی داده‌ها
• 75. آشنایی با سرویس‌های مدیریت رویداد در Google Cloud
• 76. استفاده از Eventarc برای ساخت برنامه‌های مبتنی بر رویداد
• 77. آشنایی با سرویس‌های مدیریت کانتینر بدون سرور در Google Cloud
• 78. استفاده از Cloud Run برای استقرار کانتینرها بدون سرور
• 79. آشنایی با سرویس‌های مدیریت هوش مصنوعی مکالمه‌ای در Google Cloud
• 80. استفاده از Dialogflow برای ساخت ربات‌های مکالمه‌ای
• 81. آشنایی با سرویس‌های مدیریت ویدئو در Google Cloud
• 82. استفاده از Cloud Video Intelligence API برای تجزیه و تحلیل ویدئو