فلش‌کارت‌های آموزشی Google Cloud Platform: Practical Guide for Python Developers (Dash)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

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

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. معرفی دوره: Google Cloud Platform برای توسعه دهندگان پایتون و دش
• 2. چرا GCP برای پروژه های پایتون و دش؟
• 3. راه اندازی حساب GCP و ایجاد اولین پروژه
• 4. آشنایی با کنسول GCP و Cloud Shell
• 5. نصب و پیکربندی `gcloud` CLI
• 6. مقدمه‌ای بر کتابخانه‌های مشتری پایتون GCP (`google-cloud-python`)
• 7. مدیریت هویت و دسترسی (IAM) در GCP: مفاهیم اولیه
• 8. مفاهیم اولیه Billing و مدیریت بودجه در GCP
• 9. اصول VPC و شبکه بندی در GCP (مقدماتی)
• 10. نصب ابزارهای توسعه پایتون و محیط مجازی برای GCP
• 11. Compute Engine: ایجاد و مدیریت ماشین های مجازی (VMs)
• 12. Compute Engine: اتصال به VM با SSH و استقرار دستی یک برنامه پایتون
• 13. App Engine Standard: معرفی و اصول `app.yaml`
• 14. App Engine Standard: استقرار یک برنامه Flask ساده
• 15. App Engine Standard: کار با Environment Variables و Secrets
• 16. App Engine Standard: مقیاس پذیری و تنظیمات ترافیک
• 17. App Engine Flexible: معرفی و مقایسه با Standard
• 18. App Engine Flexible: استقرار یک برنامه پایتون با استفاده از Dockerfile
• 19. Cloud Run: معرفی کانتینرهای بدون سرور
• 20. Cloud Run: داکرسازی یک برنامه پایتون
• 21. Cloud Run: استقرار و مدیریت سرویس ها
• 22. Cloud Functions: مقدمه ای بر توابع بدون سرور (Serverless Functions)
• 23. Cloud Functions: پیاده سازی توابع HTTP-triggered در پایتون
• 24. Cloud Functions: پیاده سازی توابع Event-triggered (Pub/Sub, Cloud Storage)
• 25. Google Kubernetes Engine (GKE): معرفی و مفاهیم اصلی Kubernetes
• 26. GKE: استقرار یک برنامه پایتون Flask در GKE (مقدماتی)
• 27. Cloud Storage: معرفی Bucketها و Objectها
• 28. Cloud Storage: عملیات پایه با فایل ها (آپلود، دانلود، حذف) در پایتون
• 29. Cloud Storage: مدیریت دسترسی به فایل ها و Lifecycle Policies
• 30. Cloud SQL: معرفی و راه اندازی یک Instance دیتابیس (PostgreSQL/MySQL)
• 31. Cloud SQL: اتصال برنامه های پایتون به Cloud SQL
• 32. Cloud SQL: مدیریت اتصالات، Backup و Restore
• 33. Cloud Datastore / Firestore: معرفی دیتابیس های NoSQL سندی
• 34. Firestore: عملیات CRUD پایه با پایتون
• 35. Firestore: طراحی مدل داده و Query نویسی
• 36. Cloud Spanner: مروری بر دیتابیس رابطه ای توزیع شده
• 37. Bigtable: مروری بر دیتابیس NoSQL ستونی وسیع
• 38. Memorystore: Cache کردن داده ها با Redis در پایتون
• 39. فایروال ها و قوانین شبکه در GCP
• 40. Load Balancing: استفاده از HTTP(S) Load Balancer
• 41. Cloud DNS: مدیریت DNS برای برنامه های پایتون
• 42. IAM: نقش های Service Account و Custom Roles
• 43. Secret Manager: مدیریت ایمن Secretها و Credentials در پایتون
• 44. بهترین شیوه های امنیتی برای برنامه های پایتون در GCP
• 45. Identity-Aware Proxy (IAP): تامین امنیت دسترسی به برنامه ها
• 46. Serverless VPC Access: اتصال سرویس های بدون سرور به منابع VPC
• 47. Cloud Pub/Sub: معرفی سیستم پیام رسانی
• 48. Cloud Pub/Sub: انتشار پیام ها با پایتون
• 49. Cloud Pub/Sub: دریافت پیام ها (Pull/Push Subscriptions) با پایتون
• 50. BigQuery: معرفی انبار داده مقیاس پذیر
• 51. BigQuery: اجرای Queryها با پایتون و API
• 52. BigQuery: بارگذاری داده ها از Cloud Storage
• 53. Cloud Dataflow: معرفی Apache Beam و پردازش داده ها
• 54. Cloud Dataflow: پیاده سازی یک Pipeline ساده در پایتون (مفاهیم)
• 55. Cloud Tasks: مدیریت صف وظایف ناهمگام (Asynchronous Tasks)
• 56. Cloud Source Repositories: مدیریت کد در GCP
• 57. Cloud Build: معرفی CI/CD و ساخت Pipelineها
• 58. Cloud Build: ساخت Docker Image برای برنامه های پایتون
• 59. Cloud Build: استقرار خودکار در Cloud Run/App Engine
• 60. Cloud Monitoring: مانیتورینگ متریک ها و ساخت Dashboard
• 61. Cloud Monitoring: پیکربندی Alertها برای برنامه های پایتون
• 62. Cloud Logging: مشاهده و فیلتر کردن Logها
• 63. Cloud Logging: ایجاد Log-based Metrics
• 64. Error Reporting: ردیابی و تحلیل خطاها
• 65. معرفی Dash: ساخت اولین اپلیکیشن وب تحلیلی
• 66. Dash Core Components: بررسی اجزای اصلی رابط کاربری
• 67. Dash Callbacks: افزودن تعامل پذیری به اپلیکیشن ها
• 68. Dash Layouts: سازماندهی و طراحی رابط کاربری
• 69. استقرار یک اپلیکیشن Dash ساده در App Engine Standard
• 70. استقرار یک اپلیکیشن Dash ساده در Cloud Run
• 71. Dash با داده های خارجی: بارگذاری داده از فایل CSV در Cloud Storage
• 72. اتصال Dash به Cloud SQL (PostgreSQL) برای نمایش داده ها
• 73. ساخت داشبوردهای تعاملی Dash با داده های Firestore
• 74. Dash با Pub/Sub: ساخت داشبوردهای Real-time (مفاهیم)
• 75. بهینه سازی عملکرد Dash با Caching در Memorystore
• 76. استفاده از Plotly Express در Dash برای تجسم پیشرفته
• 77. امنیت اپلیکیشن های Dash در GCP: احراز هویت و مجوزها
• 78. مدیریت Session در Dash برای برنامه های Multi-user
• 79. Containerizing اپلیکیشن های Dash برای Cloud Run/GKE
• 80. بهترین شیوه ها برای ساخت اپلیکیشن های Dash مقیاس پذیر
• 81. استقرار یک اپلیکیشن Dash پیچیده با Backend API (Flask/FastAPI) در Cloud Run
• 82. طراحی رابط کاربری Dash با Dash Bootstrap Components
• 83. معرفی Vertex AI: پلتفرم یکپارچه یادگیری ماشین GCP
• 84. استفاده از Pre-trained ML APIs: Vision AI با پایتون
• 85. استفاده از Pre-trained ML APIs: Natural Language AI با پایتون
• 86. استقرار یک مدل یادگیری ماشین پایتون ساده در Cloud Run/Vertex AI
• 87. مدیریت چرخه حیات مدل های ML در GCP (مفاهیم)
• 88. Data Labeling با Vertex AI
• 89. استراتژی های بهینه سازی هزینه در GCP
• 90. استقرار Multi-region برای افزایش دسترس پذیری (مفاهیم)
• 91. استفاده از Terraform برای مدیریت زیرساخت (Infrastructure as Code) در GCP
• 92. Migrating On-Premise Python Apps به GCP
• 93. مدیریت وابستگی ها و محیط های پایتون در GCP
• 94. استفاده از Google Cloud Endpoints برای مدیریت APIها
• 95. Cloud CDN: بهبود سرعت تحویل محتوا برای Dash Apps
• 96. Advanced IAM: Conditional IAM و Organization Policies
• 97. استقرار Microservices با پایتون در GCP
• 98. Troubleshooting رایج در GCP برای توسعه دهندگان پایتون
• 99. مروری بر ابزارهای دیگر توسعه دهندگان در GCP (مانند Cloud Code)
• 100. جمع بندی و گام های بعدی در مسیر GCP برای پایتون و دش

دوره Google Cloud Platform: راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان پایتون (با پروژه Dash)

آیا شما یک توسعه‌دهنده پایتون هستید که می‌خواهید مهارت‌های خود را به سطح ابر‌ها برسانید و در دنیای رقابتی امروز یک مزیت استثنایی کسب کنید؟ آیا به دنبال راهی برای ساخت، استقرار و مدیریت اپلیکیشن‌های مقیاس‌پذیر، امن و هوشمند هستید، بدون اینکه درگیر پیچیدگی‌های زیرساخت شوید؟ اگر پاسخ شما مثبت است، این دوره دقیقاً همان چیزی است که به آن نیاز دارید.

دوره "Google Cloud Platform: Practical Guide for Python Developers" دروازه‌ای به دنیای بی‌کران رایانش ابری گوگل است که به طور ویژه برای برنامه‌نویسان پایتون طراحی شده است. ما در این سفر آموزشی، از مفاهیم بنیادین Cloud Computing شروع کرده و قدم به قدم شما را با قدرتمندترین سرویس‌های GCP آشنا می‌کنیم. شما یاد می‌گیرید که چگونه با استفاده از زبان محبوب پایتون، از قدرت سرورهای مجازی، پایگاه‌داده‌های مدیریت‌شده، ذخیره‌سازی نامحدود و ابزارهای هوش مصنوعی گوگل برای ساخت محصولات شگفت‌انگیز بهره ببرید.

این دوره فقط مجموعه‌ای از ویدئوهای تئوری نیست؛ بلکه یک کارگاه عملی و فشرده است. ما با هم یک پروژه واقعی را از صفر تا صد پیش می‌بریم: یک داشبورد تحلیلی و تعاملی با استفاده از کتابخانه قدرتمند Dash که داده‌های خود را مستقیماً از سرویس‌های GCP دریافت کرده و بر روی همین پلتفرم ابری مستقر می‌شود. در پایان این دوره، شما نه تنها یک متخصص GCP خواهید بود، بلکه اعتماد به نفس لازم برای اجرای هر پروژه‌ای بر بستر ابری را به دست خواهید آورد.

درباره این دوره چه می‌آموزیم؟

این دوره یک نقشه راه کامل برای تسلط بر اکوسیستم Google Cloud Platform با محوریت زبان برنامه‌نویسی پایتون است. هدف اصلی ما، توانمندسازی شما برای استفاده عملی از سرویس‌های کلیدی GCP در پروژه‌های واقعی است. ما بر این باوریم که بهترین راه یادگیری، انجام دادن است. به همین دلیل، تمام مفاهیم تئوری با مثال‌های کاربردی، قطعه کدهای پایتون و تمرین‌های عملی همراه شده‌اند.

شما یاد می‌گیرید که چگونه زیرساخت مورد نیاز اپلیکیشن خود را با چند خط کد پایتون مدیریت کنید (Infrastructure as Code)، چگونه داده‌های عظیم را به صورت امن ذخیره و پردازش کنید، و چگونه اپلیکیشن‌های کانتینر شده خود را به سادگی بر روی سرویس‌های serverless گوگل اجرا نمایید. تمرکز ویژه دوره بر روی SDK پایتون گوگل (Google Cloud Client Libraries) است که به شما اجازه می‌دهد تا به صورت برنامه‌نوتیفیک با تمام سرویس‌های GCP تعامل داشته باشید.

موضوعات کلیدی دوره

• مبانی رایانش ابری، معماری GCP و مدل‌های قیمت‌گذاری
• راه‌اندازی و مدیریت سرورهای مجازی قدرتمند با Google Compute Engine
• ذخیره‌سازی انواع داده‌ها در مقیاس پتابایت با Google Cloud Storage
• کار با پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای (Cloud SQL) و NoSQL (Firestore/Datastore)
• اجرای کدهای پایتون بدون نیاز به سرور با Google Cloud Functions
• کانتینرسازی اپلیکیشن‌های پایتون با Docker و استقرار آن‌ها بر روی Google Cloud Run
• ایجاد و مدیریت شبکه‌های خصوصی مجازی (VPC) و تنظیمات امنیتی
• مدیریت کاربران، دسترسی‌ها و هویت با Identity and Access Management (IAM)
• مانیتورینگ، لاگ‌برداری و عیب‌یابی اپلیکیشن‌ها با Cloud Monitoring و Cloud Logging
• ساخت یک داشبورد تحلیلی تعاملی (Interactive Dashboard) با کتابخانه Dash و استقرار آن
• مقدمه‌ای بر سرویس‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین گوگل (AI Platform, BigQuery ML)

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

این دوره برای طیف گسترده‌ای از متخصصان حوزه فناوری طراحی شده است که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه رایانش ابری توسعه دهند. اگر شما جزو یکی از گروه‌های زیر هستید، این دوره برای شما یک سرمایه‌گذاری ارزشمند خواهد بود:

• توسعه‌دهندگان پایتون (Backend/Full-stack): که می‌خواهند اپلیکیشن‌های خود را بر روی یک زیرساخت مدرن، مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد مستقر کنند.
• دانشمندان داده و تحلیلگران: که نیاز به پردازش حجم عظیمی از داده‌ها، ساخت مدل‌های یادگیری ماشین و بصری‌سازی نتایج با ابزارهای ابری دارند.
• مهندسان DevOps و SRE: که به دنبال اتوماسیون فرآیندهای استقرار، مدیریت زیرساخت و مانیتورینگ با استفاده از ابزارهای GCP و پایتون هستند.
• معماران نرم‌افزار و مدیران فنی: که می‌خواهند با قابلیت‌های پلتفرم ابری گوگل آشنا شوند تا بهترین معماری را برای محصولات خود طراحی کنند.
• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مهندسی کامپیوتر و IT: که می‌خواهند با یکی از مهم‌ترین و پرتقاضاترین مهارت‌های روز دنیا آشنا شده و برای ورود به بازار کار آماده شوند.

پیش‌نیاز: آشنایی با مفاهیم پایه‌ای برنامه‌نویسی پایتون برای بهره‌مندی کامل از این دوره ضروری است. دانش قبلی در مورد رایانش ابری مزیت محسوب می‌شود اما الزامی نیست؛ ما همه چیز را از ابتدا آموزش می‌دهیم.

چرا باید در این دوره شرکت کنید؟

انتخاب یک دوره آموزشی مناسب، یک تصمیم مهم در مسیر حرفه‌ای شماست. در اینجا دلایلی را بیان می‌کنیم که چرا این دوره بهترین انتخاب برای شماست:

۱. بازار کار فوق‌العاده و تقاضای جهانی

مهارت کار با پلتفرم‌های ابری مانند GCP در کنار تخصص در پایتون، یکی از پردرآمدترین و پرتقاضاترین ترکیب‌های مهارتی در بازار کار جهانی است. شرکت‌های بزرگ و استارتاپ‌های نوآور همگی به دنبال متخصصانی هستند که بتوانند از قدرت ابر برای رشد کسب‌وکارشان استفاده کنند. با گذراندن این دوره، شما خود را در موقعیتی قرار می‌دهید که فرصت‌های شغلی بی‌نظیری در انتظار شما خواهد بود.

۲. رویکرد کاملاً عملی و پروژه-محور

ما شما را با تئوری‌های خسته‌کننده بمباران نمی‌کنیم. از همان جلسات ابتدایی، دست به کد می‌شوید و با انجام پروژه‌های کوچک و بزرگ، مفاهیم را به صورت عمیق درک می‌کنید. پروژه نهایی ساخت یک داشبورد تحلیلی با Dash، تمام آموخته‌های شما را یکپارچه کرده و یک نمونه کار عالی برای رزومه شما خواهد بود.

۳. تمرکز ویژه بر نیازهای توسعه‌دهندگان پایتون

برخلاف دوره‌های عمومی GCP، تمام محتوای این دوره از دید یک برنامه‌نویس پایتون طراحی شده است. تمام مثال‌ها، کتابخانه‌ها و ابزارها با محوریت پایتون هستند. این به شما کمک می‌کند تا به سرعت مفاهیم را با دانش فعلی خود ارتباط داده و از آن‌ها در پروژه‌های پایتونی خود استفاده کنید.

۴. جامعیت و پوشش مباحث کلیدی

این دوره یک مرجع کامل است. ما شما را از نقطه صفر، یعنی ساخت اکانت و آشنایی با کنسول GCP، تا مباحث پیشرفته‌ای مانند مدیریت کانتینرها، معماری بدون سرور (Serverless) و امنیت ابری همراهی می‌کنیم. دیگر نیازی به جستجو در منابع پراکنده نخواهید داشت.

۵. افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها

یادگیری GCP به شما این امکان را می‌دهد که اپلیکیشن‌هایی بسازید که به صورت خودکار مقیاس‌پذیر هستند و تنها به اندازه مصرف، هزینه پرداخت می‌کنید. این دانش نه تنها برای شرکت‌ها، بلکه برای پروژه‌های شخصی شما نیز باعث صرفه‌جویی چشمگیری در زمان و هزینه خواهد شد.

سرفصل‌های جامع دوره: بیش از ۱۰۰ درس برای تسلط کامل

این دوره با بیش از ۱۰۰ سرفصل دقیق و طبقه‌بندی شده، جامع‌ترین نقشه راه برای تبدیل شدن به یک متخصص Google Cloud با پایتون است. ما با وسواس تمام، مسیری آموزشی را طراحی کرده‌ایم که هیچ نکته‌ای را از قلم نمی‌اندازد.

سفر ما از فصل اول با "مقدمه‌ای بر رایانش ابری و اکوسیستم گوگل" آغاز می‌شود، جایی که با مفاهیم بنیادین آشنا می‌شوید. سپس به قلب تپنده GCP یعنی Compute Engine و Cloud Storage وارد می‌شویم و یاد می‌گیریم چگونه زیرساخت‌های پایه را مدیریت کنیم. در ادامه، به دنیای داده‌ها سفر کرده و با سرویس‌های پایگاه‌داده قدرتمند مانند Cloud SQL و Firestore کار می‌کنیم. بخش‌های میانی دوره به معماری‌های مدرن اختصاص دارد؛ شما با Cloud Functions، Cloud Run و Docker یاد می‌گیرید که چگونه اپلیکیشن‌های Serverless و میکروسرویس بسازید. در فصل‌های پیشرفته، مباحثی حیاتی مانند شبکه (VPC)، امنیت (IAM) و مانیتورینگ را به طور کامل پوشش می‌دهیم. و در نهایت، تمام این دانش را در پروژه عملی ساخت داشبورد تحلیلی با Dash به کار می‌گیریم تا تسلط شما را به اوج برسانیم. این ۱۰۰ سرفصل، تضمین‌کننده یک یادگیری عمیق، ساختاریافته و کامل است.