فلش‌کارت‌های آموزشی Google Cloud Platform: Batch Application Deployment and Management with Dask (Advanced Distributed Computing)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Google Cloud Platform: Batch Application Deployment and Management with Dask (Advanced Distributed Computing)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر محاسبات توزیع شده و Big Data
• 2. مروری بر Google Cloud Platform (GCP)
• 3. آشنایی با سرویس های اصلی GCP (Compute Engine, Cloud Storage, Networking)
• 4. حساب های کاربری و پروژه ها در GCP
• 5. مقدمه ای بر Dask: محاسبات موازی در پایتون
• 6. نصب و راه اندازی Dask
• 7. آشنایی با آرایه های Dask
• 8. آشنایی با DataFrame های Dask
• 9. گراف های محاسباتی Dask
• 10. تاخیر در محاسبات Dask
• 11. زمانبندی محاسبات Dask
• 12. کار با Dask Scheduler ها (Single-Machine Scheduler)
• 13. کار با Dask Scheduler ها (Distributed Scheduler)
• 14. مقیاس پذیری Dask
• 15. استقرار Dask در GCP
• 16. انتخاب سرویس مناسب GCP برای استقرار Dask
• 17. استقرار Dask با استفاده از Compute Engine
• 18. پیکربندی ماشین های مجازی Compute Engine برای Dask
• 19. ساخت ایمیج های سفارشی Compute Engine برای Dask
• 20. استفاده از Cloud Storage برای داده های Dask
• 21. پیکربندی دسترسی به Cloud Storage از Dask
• 22. استقرار Dask با استفاده از Google Kubernetes Engine (GKE)
• 23. آشنایی با Kubernetes و Containerization
• 24. ساخت Docker Image برای Dask Worker ها
• 25. استقرار Dask Cluster در GKE
• 26. مدیریت منابع در GKE برای Dask
• 27. استفاده از Helm برای استقرار Dask در GKE
• 28. شبکه سازی در GCP برای Dask
• 29. پیکربندی Virtual Private Cloud (VPC) برای Dask
• 30. پیکربندی Firewall Rules برای Dask
• 31. امنیت در GCP برای Dask
• 32. مدیریت هویت و دسترسی (IAM) برای Dask
• 33. پیکربندی سرویس حساب ها برای Dask
• 34. مانیتورینگ و Logging در GCP برای Dask
• 35. استفاده از Cloud Monitoring برای Dask
• 36. استفاده از Cloud Logging برای Dask
• 37. عیب یابی برنامه های Dask در GCP
• 38. Profiling برنامه های Dask
• 39. استفاده از Dask Dashboard برای مانیتورینگ
• 40. بهینه سازی عملکرد Dask در GCP
• 41. بهینه سازی کد Dask برای GCP
• 42. بهینه سازی پیکربندی GCP برای Dask
• 43. Scalability اتوماتیک Dask در GCP
• 44. استفاده از Cluster Autoscaler در GKE برای Dask
• 45. مدیریت هزینه ها در GCP برای Dask
• 46. استفاده از Cloud Billing برای Dask
• 47. استفاده از Preemptible VMs برای Dask
• 48. مدیریت داده ها در Dask
• 49. خواندن و نوشتن داده ها از Cloud Storage با Dask
• 50. پارتیشن بندی داده ها در Dask
• 51. معرفی Apache Beam
• 52. مقایسه Dask و Apache Beam
• 53. Dataflow در GCP برای پردازش داده های Batch
• 54. اجرای Dask Workload ها در Dataflow
• 55. انتخاب بین Dask و Dataflow
• 56. معرفی Apache Spark
• 57. مقایسه Dask و Apache Spark
• 58. Dataproc در GCP برای پردازش داده های Big Data
• 59. اجرای Dask Workload ها در Dataproc
• 60. انتخاب بین Dask و Dataproc
• 61. ساخت Pipeline های Dask
• 62. زمانبندی Pipeline های Dask
• 63. استفاده از Airflow برای زمانبندی Dask Pipeline ها
• 64. استفاده از Cloud Composer برای زمانبندی Dask Pipeline ها
• 65. مدیریت Dependency ها در Dask
• 66. استفاده از Conda برای مدیریت Dependency ها
• 67. استفاده از Virtualenv برای مدیریت Dependency ها
• 68. تست کردن کد Dask
• 69. نوشتن تست های Unit برای Dask
• 70. نوشتن تست های Integration برای Dask
• 71. دیباگ کردن کد Dask
• 72. استفاده از Debugger های پایتون برای Dask
• 73. استفاده از Dask Profiler برای دیباگ
• 74. بهترین شیوه های کدنویسی Dask
• 75. استفاده از Collection ها در Dask
• 76. استفاده از Array در Dask
• 77. استفاده از Bag در Dask
• 78. استفاده از Delayed در Dask
• 79. الگوهای طراحی Dask
• 80. الگوهای طراحی برای محاسبات موازی
• 81. الگوهای طراحی برای پردازش داده های Big Data
• 82. مثال های عملی از Dask در GCP
• 83. پردازش داده های مالی با Dask در GCP
• 84. پردازش داده های تصویری با Dask در GCP
• 85. پردازش داده های متنی با Dask در GCP
• 86. پیاده سازی Machine Learning با Dask در GCP
• 87. آموزش مدل های Machine Learning با Dask
• 88. ارزیابی مدل های Machine Learning با Dask
• 89. استقرار مدل های Machine Learning با Dask
• 90. استفاده از Dask ML
• 91. Dask و GPU
• 92. استفاده از GPU ها در Dask
• 93. استفاده از RAPIDS با Dask
• 94. Deep Learning با Dask در GCP
• 95. توزیع آموزش Deep Learning با Dask
• 96. استفاده از TensorFlow با Dask
• 97. استفاده از PyTorch با Dask
• 98. بررسی موردی: یک برنامه کاربردی Batch با Dask در GCP
• 99. نکات پیشرفته Dask
• 100. جمع بندی و گام های بعدی

Google Cloud Platform: استقرار و مدیریت برنامه‌های Batch با Dask - دوره پیشرفته محاسبات توزیع شده

آیا آماده‌اید تا با قدرت محاسبات توزیع شده، پردازش داده‌های حجیم و پیچیده خود را متحول کنید؟ آیا به دنبال راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر و کارآمد برای اجرای برنامه‌های Batch خود در محیط ابری هستید؟ دوره آموزشی "Google Cloud Platform: استقرار و مدیریت برنامه‌های Batch با Dask (محاسبات توزیع شده پیشرفته)" دروازه‌ای به سوی دنیای پیچیده اما قدرتمند پردازش توزیع شده با استفاده از ابزارهای پیشرو در صنعت، یعنی Google Cloud Platform و کتابخانه Dask، است.

در عصر داده‌های بزرگ، توانایی پردازش سریع و کارآمد حجم عظیمی از اطلاعات، دیگر یک مزیت رقابتی نیست، بلکه یک ضرورت است. این دوره شما را با مفاهیم کلیدی محاسبات توزیع شده آشنا می‌کند و گام به گام شما را در فرآیند استقرار، پیکربندی و مدیریت برنامه‌های Batch پیچیده بر روی زیرساخت قدرتمند Google Cloud راهنمایی می‌کند. با تسلط بر Dask و GCP، شما قادر خواهید بود تا زمان پردازش را به طور چشمگیری کاهش داده، هزینه‌ها را بهینه کنید و از پتانسیل کامل داده‌های خود بهره‌مند شوید.

درباره دوره

این دوره آموزشی تخصصی، دانش شما را در زمینه برنامه‌نویسی پایتون، محاسبات توزیع شده و ابزارهای ابری ارتقا می‌بخشد. ما به صورت عملی و با مثال‌های کاربردی، نحوه استفاده از کتابخانه Dask برای ایجاد و اجرای پردازش‌های موازی و توزیع شده را آموزش می‌دهیم. سپس، تمرکز خود را بر روی استقرار و مدیریت این برنامه‌ها بر روی Google Cloud Platform (GCP) قرار می‌دهیم. شما یاد خواهید گرفت که چگونه از سرویس‌های GCP مانند Compute Engine، Kubernetes Engine (GKE) و Cloud Storage برای ایجاد یک محیط قدرتمند و مقیاس‌پذیر برای اجرای وظایف Batch خود استفاده کنید.

موضوعات کلیدی

• مبانی محاسبات توزیع شده و موازی
• آشنایی عمیق با کتابخانه Dask و کاربردهای آن
• طراحی و پیاده‌سازی برنامه‌های Batch با Dask
• آشنایی با اکوسیستم Google Cloud Platform
• استقرار برنامه‌های Dask بر روی Compute Engine
• مدیریت و مقیاس‌پذیری برنامه‌های Batch در GCP
• استفاده از Google Kubernetes Engine (GKE) برای استقرار Dask
• ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها در Cloud Storage
• مانیتورینگ، لاگینگ و دیباگ برنامه‌های توزیع شده
• بهینه‌سازی عملکرد و هزینه‌ها در GCP

مخاطبان دوره

این دوره برای طیف وسیعی از متخصصان حوزه فناوری اطلاعات و داده طراحی شده است، از جمله:

• برنامه‌نویسان پایتون که به دنبال افزایش توانایی‌های خود در پردازش داده‌های بزرگ هستند.
• دانشمندان داده (Data Scientists) که نیاز به اجرای مدل‌های پیچیده و پردازش حجم عظیمی از داده‌ها دارند.
• مهندسان داده (Data Engineers) که مسئول طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله پردازش داده (Data Pipelines) مقیاس‌پذیر هستند.
• معماران راهکارهای ابری (Cloud Solutions Architects) که به دنبال تسلط بر استقرار و مدیریت برنامه‌های محاسباتی سنگین در GCP هستند.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار که با چالش‌های پردازش موازی و توزیع شده روبرو هستند.
• هر کسی که علاقه‌مند به یادگیری و به‌کارگیری فناوری‌های پیشرفته در حوزه محاسبات ابری و پردازش داده است.

چرا این دوره را بگذرانیم؟

تسلط بر Google Cloud Platform و Dask، دریچه‌ای به سوی فرصت‌های شغلی بی‌شمار و پروژه‌های نوآورانه باز می‌کند. با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود:

• زمان پردازش خود را به طور چشمگیری کاهش دهید: از قدرت پردازش موازی و توزیع شده Dask برای سرعت بخشیدن به وظایف پیچیده استفاده کنید.
• مقیاس‌پذیری بی‌نهایت را تجربه کنید: زیرساخت قدرتمند GCP به شما امکان می‌دهد تا برنامه‌های خود را با رشد حجم داده‌ها، به راحتی مقیاس‌بندی کنید.
• هزینه‌ها را بهینه کنید: با مدیریت هوشمند منابع در GCP، هزینه‌های عملیاتی خود را به طور قابل توجهی کاهش دهید.
• از ابزارهای پیشرو در صنعت استفاده کنید: Dask به عنوان یک کتابخانه قدرتمند و انعطاف‌پذیر در کنار GCP، یک ترکیب رویایی برای پردازش داده‌های مدرن است.
• مهارت‌های خود را ارتقا دهید: تخصص در این حوزه، شما را به یک نیروی ارزشمند در بازار کار فناوری تبدیل می‌کند.
• با اعتماد به نفس برنامه‌های Batch را مستقر و مدیریت کنید: از مفاهیم نظری تا پیاده‌سازی عملی، همه چیز را خواهید آموخت.

سرفصل‌های جامع دوره (بیش از 100 سرفصل)

این دوره با ارائه بیش از 100 سرفصل جزئی و کاربردی، شما را در تمامی جنبه‌های استقرار و مدیریت برنامه‌های Batch با Dask بر روی Google Cloud Platform مجهز می‌سازد. سرفصل‌ها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که پوشش کاملی از مفاهیم پایه تا تکنیک‌های پیشرفته را شامل شوند:

• بخش اول: مقدمات و مبانی
  • مفهوم پردازش توزیع شده و موازی
  • چالش‌های پردازش داده‌های بزرگ
  • مروری بر معماری سیستم‌های توزیع شده
  • معرفی کتابخانه Dask: چرا Dask؟
  • نصب و راه‌اندازی Dask
  • انواع Dask: Dask Array, Dask DataFrame, Dask Bag
  • کار با Task Graph در Dask
  • اجرای Dask در حالت Local
• بخش دوم: تسلط بر Dask برای پردازش Batch
  • ایجاد Dask DataFrames از منابع مختلف
  • عملیات پیشرفته روی Dask DataFrames
  • استفاده از Dask Arrays برای محاسبات عددی
  • کار با Dask Bags برای داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  • بهینه‌سازی محاسبات Dask
  • مدیریت حافظه در Dask
  • نوشتن برنامه‌های Batch با Dask
  • سناریوهای واقعی پردازش Batch با Dask
• بخش سوم: ورود به Google Cloud Platform (GCP)
  • آشنایی با سرویس‌های کلیدی GCP
  • مفاهیم IAM و مدیریت دسترسی
  • ساخت حساب GCP و پروژه
  • آشنایی با Google Cloud Console
  • استفاده از Cloud SDK و gcloud CLI
  • مفاهیم شبکه در GCP
• بخش چهارم: استقرار برنامه‌های Dask بر روی Compute Engine
  • راه‌اندازی ماشین‌های مجازی (VMs) در Compute Engine
  • پیکربندی محیط Dask بر روی VMs
  • استفاده از Dask Cluster Manager
  • استقرار برنامه‌های Batch Dask به صورت دستی
  • مدیریت و مانیتورینگ Node ها
  • ذخیره‌سازی داده‌ها در Cloud Storage
  • اتصال Dask به Cloud Storage
• بخش پنجم: استقرار پیشرفته با Google Kubernetes Engine (GKE)
  • مقدمات Kubernetes و مفاهیم اصلی
  • راه‌اندازی یک کلاستر GKE
  • نصب Dask Operator برای GKE
  • استقرار Dask Workspaces در GKE
  • مدیریت Pod ها و Deployments
  • استفاده از Persistent Volumes
  • مدیریت و مقیاس‌بندی برنامه‌های Batch در GKE
  • اتصال GKE به Cloud Storage
• بخش ششم: مدیریت، مانیتورینگ و بهینه‌سازی
  • استفاده از Cloud Logging برای لاگ‌گیری
  • مانیتورینگ عملکرد برنامه‌ها با Cloud Monitoring
  • ابزارهای دیباگینگ در محیط توزیع شده
  • بررسی هزینه‌ها و بهینه‌سازی منابع در GCP
  • استراتژی‌های مقیاس‌پذیری خودکار
  • مدیریت خطا و Resiliency
  • امنیت در استقرار برنامه‌های Batch
  • معماری‌های مرجع برای پردازش Batch در GCP
• بخش هفتم: سناریوهای پیشرفته و پروژه‌های عملی
  • پردازش فایل‌های CSV و Parquet حجیم
  • اجرای مدل‌های یادگیری ماشین توزیع شده
  • پردازش داده‌های جریانی (Stream Processing) با Dask
  • یکپارچه‌سازی با سایر سرویس‌های GCP
  • پروژه نهایی: ساخت یک خط لوله پردازش Batch کامل

این دوره، سرمایه‌گذاری ارزشمندی برای آینده حرفه‌ای شماست. همین امروز ثبت‌نام کنید و قدم در مسیر تسلط بر پردازش داده‌های بزرگ در مقیاس ابری بگذارید!