کتاب محاسبات ابری توزیع‌شده برای علوم: از تئوری تا پیاده‌سازی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 محاسبات ابری توزیع‌شده برای علوم: از تئوری تا پیاده‌سازی

موضوع کلی: محاسبات

موضوع میانی: محاسبات ابری و توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری و علمی
  • 2. چالش‌های محاسباتی در علوم
  • 3. معماری‌های محاسباتی توزیع‌شده
  • 4. مفاهیم کلیدی محاسبات ابری
  • 5. مدل‌های استقرار ابر (عمومی، خصوصی، ترکیبی)
  • 6. ارائه‌دهندگان اصلی خدمات ابری (AWS, Azure, Google Cloud)
  • 7. مجازی‌سازی و کانتینرسازی در ابر
  • 8. دسترسی به منابع محاسباتی ابری
  • 9. محاسبات ابری بدون سرور (Serverless Computing)
  • 10. شبکه‌های تعریف‌شده با نرم‌افزار (SDN) و ابر
  • 11. امنیت در محاسبات ابری برای داده‌های علمی
  • 12. مدیریت هویت و دسترسی در ابر
  • 13. ذخیره‌سازی داده‌های علمی در ابر
  • 14. پایگاه‌های داده ابری و NoSQL برای علوم
  • 15. پردازش داده‌های بزرگ در ابر (Big Data)
  • 16. چارچوب‌های پردازش داده‌های بزرگ (Hadoop, Spark)
  • 17. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در ابر
  • 18. استفاده از ابزارهای ابری برای تجزیه و تحلیل داده‌ها
  • 19. محاسبات ابری و شبیه‌سازی علمی
  • 20. محاسبات ابری و مدل‌سازی ریاضی
  • 21. محاسبات ابری و ژنومیک
  • 22. محاسبات ابری و نجوم
  • 23. محاسبات ابری و فیزیک ذرات
  • 24. محاسبات ابری و علوم زمین
  • 25. محاسبات ابری و شیمی محاسباتی
  • 26. بهینه‌سازی عملکرد برنامه‌های علمی در ابر
  • 27. مقیاس‌پذیری و تحمل خطا در ابر
  • 28. مدیریت هزینه در محاسبات ابری
  • 29. استفاده از Docker و Kubernetes برای استقرار برنامه‌های علمی
  • 30. معماری میکروسرویس‌ها و ابر
  • 31. DevOps و CI/CD در محیط ابری علمی
  • 32. مانیتورینگ و لاگینگ در ابر
  • 33. مدیریت پیکربندی در ابر
  • 34. استفاده از ابزارهای ابری برای همکاری تیمی
  • 35. محاسبات ابری و اینترنت اشیا (IoT) در علوم
  • 36. محاسبات ابری و داده‌های حسگر
  • 37. محاسبات ابری لبه‌ای (Edge Computing) برای علوم
  • 38. محاسبات ابری و یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 39. محاسبات ابری و داده‌های باز (Open Data)
  • 40. محاسبات ابری و داده‌های حساس (Sensitive Data)
  • 41. محاسبات ابری و سیاست‌های حریم خصوصی
  • 42. محاسبات ابری و انطباق با مقررات
  • 43. محاسبات ابری و پایداری
  • 44. محاسبات ابری و آینده محاسبات علمی
  • 45. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک برنامه علمی در ابر
  • 46. آینده محاسبات ابری توزیع‌شده برای علوم
تگ‌ها: aws azure big data cloud computing data analysis data science distributed computing docker google cloud hadoop kubernetes machine learning scientific computing serverless spark

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.