کتاب طراحی و پیاده‌سازی داشبوردهای تله‌ماتیک مبتنی بر ابر با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی داشبوردهای تله‌ماتیک مبتنی بر ابر

موضوع کلی: مهندسی داده و تحلیل

موضوع میانی: اینترنت اشیا و تله‌ماتیک

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تله‌ماتیک و کاربردهای آن
  • 2. مروری بر داشبوردهای تله‌ماتیک و اهمیت آن‌ها
  • 3. معماری یک سیستم تله‌ماتیک مبتنی بر ابر
  • 4. انتخاب پلتفرم ابری مناسب (AWS، Azure، Google Cloud)
  • 5. جمع‌آوری داده‌های تله‌ماتیک: منابع و روش‌ها
  • 6. انواع سنسورها و دستگاه‌های IoT در تله‌ماتیک
  • 7. پروتکل‌های ارتباطی IoT (MQTT، CoAP، HTTP)
  • 8. ذخیره‌سازی داده‌های تله‌ماتیک در ابر: پایگاه داده‌های NoSQL و Time-Series
  • 9. معرفی پایگاه داده‌های Time-Series (InfluxDB، TimescaleDB)
  • 10. پردازش داده‌های تله‌ماتیک در ابر: Streaming Data
  • 11. معرفی ابزارهای پردازش جریانی (Apache Kafka، Apache Flink)
  • 12. تحلیل داده‌های تله‌ماتیک: آمار توصیفی و تحلیلی
  • 13. مصورسازی داده‌های تله‌ماتیک: اصول طراحی داشبورد
  • 14. معرفی ابزارهای مصورسازی (Grafana، Tableau، Power BI)
  • 15. طراحی داشبوردهای تله‌ماتیک برای رانندگان
  • 16. طراحی داشبوردهای تله‌ماتیک برای مدیران ناوگان
  • 17. طراحی داشبوردهای تله‌ماتیک برای تحلیلگران
  • 18. امنیت داده‌های تله‌ماتیک در ابر: احراز هویت و مجوزها
  • 19. حریم خصوصی داده‌ها و مقررات مربوطه (GDPR)
  • 20. مقیاس‌پذیری و بهینه‌سازی داشبوردهای تله‌ماتیک
  • 21. استفاده از API ها برای یکپارچه‌سازی با سایر سیستم‌ها
  • 22. پیاده‌سازی داشبورد تله‌ماتیک با استفاده از AWS IoT
  • 23. پیاده‌سازی داشبورد تله‌ماتیک با استفاده از Azure IoT Hub
  • 24. پیاده‌سازی داشبورد تله‌ماتیک با استفاده از Google Cloud IoT Core
  • 25. استفاده از توابع Serverless برای پردازش و تحلیل داده‌ها
  • 26. مانیتورینگ و هشداردهی در داشبوردهای تله‌ماتیک
  • 27. بهینه‌سازی مصرف سوخت با استفاده از داشبوردهای تله‌ماتیک
  • 28. پیش‌بینی نگهداری و تعمیرات با استفاده از تحلیل داده‌های تله‌ماتیک
  • 29. ارزیابی رانندگان و بهبود ایمنی با استفاده از داشبورد
  • 30. یکپارچه‌سازی داشبوردهای تله‌ماتیک با سیستم‌های ERP
  • 31. استفاده از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی رفتار راننده
  • 32. شناسایی الگوهای غیرعادی در داده‌های تله‌ماتیک
  • 33. توسعه داشبوردهای تله‌ماتیک Mobile-First
  • 34. بهترین روش‌ها برای طراحی داشبوردهای تعاملی
  • 35. آینده داشبوردهای تله‌ماتیک و فناوری‌های نوظهور
  • 36. استفاده از هوش مصنوعی در داشبوردهای تله‌ماتیک
  • 37. Case Study: پیاده‌سازی موفق داشبورد تله‌ماتیک در یک شرکت بزرگ
  • 38. Case Study: چالش‌ها و راهکارهای پیاده‌سازی
  • 39. استفاده از WebSockets برای به‌روزرسانی Real-time داشبورد
  • 40. استفاده از Docker و Kubernetes برای استقرار داشبورد
  • 41. آشنایی با ابزارهای CI/CD برای توسعه داشبورد
  • 42. تست و دیباگ داشبوردهای تله‌ماتیک
  • 43. بهینه‌سازی داشبورد برای سرعت و کارایی
  • 44. مستندسازی و نگهداری داشبورد تله‌ماتیک
تگ‌ها: AWS Azure Google Cloud Grafana IoT Kafka MQTT Telematics ابر اینترنت اشیا پایگاه داده Time-Series تحلیل داده تله‌ماتیک داده داشبورد

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.