فلش‌کارت‌های آموزشی Google Cloud Platform: اتوماسیون گزارش گیری در GCP

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Google Cloud Platform: اتوماسیون گزارش گیری در GCP

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر Google Cloud Platform (GCP)
• 2. چرا اتوماسیون گزارش‌گیری در GCP؟
• 3. مروری بر سرویس‌های کلیدی GCP برای داده
• 4. مفاهیم پروژه، منابع و سلسله‌مراتب در GCP
• 5. مدیریت هویت و دسترسی (IAM) در GCP برای منابع داده
• 6. مدیریت صورت‌حساب (Billing) و کنترل هزینه‌ها در GCP
• 7. ابزارهای خط فرمان (gcloud CLI) و کنسول GCP
• 8. ساختار داده و نیازهای گزارش‌گیری در سازمان
• 9. معماری‌های رایج برای گزارش‌گیری در مقیاس ابری
• 10. معرفی سناریوهای اتوماسیون گزارش‌گیری
• 11. Cloud Storage: مبانی ذخیره‌سازی اشیاء
• 12. سطل‌ها (Buckets) و اشیاء (Objects) در Cloud Storage
• 13. کلاس‌های ذخیره‌سازی و مدیریت چرخه حیات داده در Cloud Storage
• 14. انتقال داده به Cloud Storage با gsutil
• 15. Cloud Pub/Sub: مبانی پیام‌رسانی بلادرنگ
• 16. موضوعات (Topics) و اشتراک‌ها (Subscriptions) در Pub/Sub
• 17. الگوهای انتشار/مصرف در Pub/Sub برای داده‌ها
• 18. Cloud Storage Transfer Service: انتقال داده‌های حجیم
• 19. Storage Transfer Service برای منابع خارج از GCP
• 20. انتخاب سرویس ذخیره‌سازی مناسب برای داده‌های ورودی
• 21. BigQuery: انبار داده تحلیلی مقیاس‌پذیر
• 22. ساختار پروژه‌ها، دیتاست‌ها و جداول در BigQuery
• 23. وارد کردن داده به BigQuery از Cloud Storage
• 24. وارد کردن داده جریانی (Streaming) به BigQuery
• 25. انواع داده و Schema در BigQuery
• 26. کوئری‌نویسی پیشرفته در BigQuery (SQL استاندارد)
• 27. پارتیشن‌بندی (Partitioning) جداول BigQuery برای عملکرد
• 28. خوشه‌بندی (Clustering) جداول BigQuery برای بهینه‌سازی
• 29. جداول خارجی (External Tables) در BigQuery
• 30. نماها (Views) و نماهای مادی‌سازی‌شده (Materialized Views)
• 31. توابع تعریف‌شده توسط کاربر (UDFs) در BigQuery
• 32. مدیریت تغییرات Schema در BigQuery
• 33. Cost Control و Best Practices در BigQuery
• 34. BigQuery BI Engine: افزایش سرعت کوئری‌ها
• 35. BigQuery ML: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در BigQuery
• 36. مقدمه‌ای بر پردازش داده در GCP
• 37. Dataflow: چارچوبی برای پردازش داده‌های دسته و جریانی
• 38. مفاهیم Pipelines و Jobs در Dataflow
• 39. ساخت یک Pipeline ساده با Dataflow SDK (Python/Java)
• 40. اجرای Jobs در Dataflow با استفاده از Templates
• 41. پردازش داده‌های جریانی با Dataflow
• 42. Dataflow Flex Templates برای خودکارسازی
• 43. مانیتورینگ و عیب‌یابی Jobs در Dataflow
• 44. Cloud Functions: مبانی و کاربردها در ETL
• 45. فعال‌سازی Cloud Function با رویدادهای Cloud Storage
• 46. پردازش رویدادهای Pub/Sub با Cloud Functions
• 47. Cloud Run: اجرای کانتینرهای بدون سرور برای پردازش
• 48. استقرار یک سرویس پردازشی روی Cloud Run
• 49. انتخاب بین Dataflow، Cloud Functions و Cloud Run برای ETL
• 50. استفاده از BigQuery Scripting و Stored Procedures برای Transform
• 51. مقدمه‌ای بر اتوماسیون گردش کار (Workflow Automation) در GCP
• 52. Cloud Scheduler: زمان‌بندی Jobهای تکراری
• 53. زمان‌بندی Pub/Sub و HTTP Jobs با Cloud Scheduler
• 54. Cloud Composer: Orchestration با Apache Airflow
• 55. مفاهیم DAGs، Tasks و Operators در Airflow
• 56. استقرار اولین DAG در Cloud Composer
• 57. اتصال Cloud Composer به سرویس‌های GCP
• 58. مدیریت Dependencies و Task Groups در Airflow
• 59. مانیتورینگ و لاگ‌برداری در Cloud Composer
• 60. مدیریت Workerها و Resourceها در Cloud Composer
• 61. Dataform: توسعه و مدیریت Pipelineهای تحول داده (ELT)
• 62. اصول Dataform: Version Control، Tests و Documentation
• 63. تعریف جداول و Views با Dataform
• 64. اجرای Pipelineهای Dataform به صورت خودکار
• 65. استقرار و مانیتورینگ پروژه‌های Dataform
• 66. Eventarc: معماری رویدادمحور در GCP
• 67. فعال‌سازی Cloud Run/Functions با رویدادهای Eventarc
• 68. اتوماسیون با Workflows: ساخت Workflowsهای پیچیده
• 69. مدیریت Secretها و Credentialها در اتوماسیون (Secret Manager)
• 70. الگوهای رایج برای Pipelineهای داده اتوماتیک
• 71. مقدمه‌ای بر ابزارهای گزارش‌گیری و هوش تجاری
• 72. Looker Studio (Data Studio سابق): مبانی و اتصال به داده‌ها
• 73. ساخت داشبوردهای پایه در Looker Studio با BigQuery
• 74. منابع داده (Data Sources) و انواع نمودارها در Looker Studio
• 75. فیلترها، کنترل‌ها و پارامترها در Looker Studio
• 76. گزارش‌های زمان‌بندی‌شده و اشتراک‌گذاری در Looker Studio
• 77. Looker: پلتفرم BI سازمانی (مقدمه و کاربردها)
• 78. اتصال Looker به BigQuery و مدل‌سازی داده در LookML
• 79. APIهای گزارش‌گیری GCP (مثلاً BigQuery API)
• 80. ساخت گزارش‌های سفارشی با استفاده از API
• 81. Cloud Data Catalog: کشف و مدیریت فراداده (Metadata)
• 82. استفاده از Data Catalog برای حکمرانی داده (Data Governance)
• 83. Data Loss Prevention (DLP) API: حفاظت از داده‌های حساس
• 84. اعمال DLP برای داده‌های گزارش‌گیری
• 85. مانیتورینگ و هشدار (Alerting) با Cloud Monitoring
• 86. لاگ‌برداری متمرکز (Centralized Logging) با Cloud Logging
• 87. ساخت Metricهای سفارشی و داشبوردهای مانیتورینگ
• 88. بهینه‌سازی هزینه برای Pipelineهای گزارش‌گیری
• 89. مدیریت خطا و مکانیزم‌های بازیابی در اتوماسیون
• 90. توسعه CI/CD برای Pipelineهای داده با Cloud Build
• 91. انتخاب معماری مناسب برای سناریوهای مختلف گزارش‌گیری
• 92. داده‌های دسته‌ای (Batch) در مقابل داده‌های جریانی (Streaming)
• 93. پیاده‌سازی گزارش‌گیری بلادرنگ (Real-time Reporting)
• 94. مدیریت کیفیت داده (Data Quality) در Pipelineها
• 95. حکمرانی داده (Data Governance) و رعایت مقررات
• 96. نکات امنیتی پیشرفته برای داده‌ها در GCP
• 97. مقیاس‌پذیری و عملکرد Pipelineهای گزارش‌گیری
• 98. استفاده از Terraform برای زیرساخت به عنوان کد (IaC)
• 99. مثال کاربردی: اتوماسیون گزارش فروش روزانه
• 100. جمع‌بندی و مسیرهای یادگیری آینده

Google Cloud Platform: اتوماسیون گزارش‌گیری در GCP - داده‌هایتان را به قدرت تبدیل کنید!

آیا می‌خواهید از پتانسیل واقعی داده‌هایتان در Google Cloud Platform (GCP) بهره‌مند شوید؟ آیا به دنبال راهی هستید تا فرایند گزارش‌گیری را به صورت کامل خودکار کنید و در زمان و هزینه صرفه‌جویی کنید؟ دوره جامع Google Cloud Platform: اتوماسیون گزارش‌گیری در GCP دقیقاً همان چیزی است که به آن نیاز دارید!

در دنیای امروز، داده‌ها ارزشمندترین دارایی هر کسب‌وکاری هستند. اما جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها به صورت دستی، فرایندی زمان‌بر و پرهزینه است. با این دوره، شما یاد می‌گیرید که چگونه با استفاده از ابزارها و سرویس‌های قدرتمند GCP، فرایند گزارش‌گیری را به صورت کامل خودکار کنید و گزارش‌های دقیق و به‌روز را در کمترین زمان ممکن در اختیار داشته باشید. همین حالا ثبت نام کنید و از رقبای خود پیشی بگیرید!

درباره دوره

این دوره جامع، شما را از سطح مقدماتی تا پیشرفته در زمینه اتوماسیون گزارش‌گیری در Google Cloud Platform (GCP) هدایت می‌کند. شما با ابزارها و سرویس‌های مختلف GCP مانند BigQuery، Data Studio، Cloud Functions و Cloud Scheduler آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید که چگونه آن‌ها را با هم ترکیب کنید تا یک سیستم گزارش‌گیری خودکار و کارآمد ایجاد کنید. هدف ما این است که شما را به یک متخصص اتوماسیون گزارش‌گیری در GCP تبدیل کنیم.

موضوعات کلیدی

• معرفی Google Cloud Platform (GCP) و سرویس‌های کلیدی آن
• آموزش جامع BigQuery برای تحلیل داده‌های بزرگ
• اتصال منابع داده مختلف به BigQuery
• استفاده از Data Studio برای ایجاد داشبوردهای تعاملی و زیبا
• اتوماسیون فرآیندهای ETL (Extract, Transform, Load) با Cloud Functions
• زمان‌بندی اجرای خودکار گزارش‌ها با Cloud Scheduler
• مانیتورینگ و رفع اشکال سیستم گزارش‌گیری خودکار
• امنیت در اتوماسیون گزارش‌گیری
• بهینه‌سازی عملکرد گزارش‌ها
• استفاده از AI Platform برای پیش‌بینی و تحلیل‌های پیشرفته

مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

• تحلیلگران داده
• مهندسان داده
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار
• مدیران IT
• متخصصان بازاریابی
• کسانی که به دنبال استفاده از قدرت داده‌ها برای تصمیم‌گیری بهتر هستند
• افرادی که با Google Cloud Platform (GCP) آشنایی نسبی دارند یا می‌خواهند با آن آشنا شوند

چرا این دوره را بگذرانیم؟

• صرفه‌جویی در زمان و هزینه: با اتوماسیون فرایند گزارش‌گیری، زمان و هزینه‌های خود را به میزان قابل توجهی کاهش دهید.
• دسترسی به گزارش‌های دقیق و به‌روز: گزارش‌های دقیق و به‌روز را به صورت خودکار دریافت کنید و تصمیمات هوشمندانه‌تری بگیرید.
• بهبود بهره‌وری: با حذف کارهای تکراری، بهره‌وری تیم خود را افزایش دهید.
• افزایش دقت: با اتوماسیون، خطاهای انسانی را به حداقل برسانید.
• یادگیری مهارت‌های پرطرفدار: مهارت‌های مورد نیاز برای کار با GCP را یاد بگیرید و فرصت‌های شغلی خود را افزایش دهید.
• پشتیبانی تخصصی: از پشتیبانی تخصصی مدرسان با تجربه بهره‌مند شوید.
• پروژه‌های عملی: با انجام پروژه‌های عملی، آموخته‌های خود را تثبیت کنید.
• دسترسی مادام‌العمر به محتوای دوره: به تمام محتوای دوره به صورت مادام‌العمر دسترسی داشته باشید.
• دریافت مدرک معتبر: پس از اتمام دوره، مدرک معتبر دریافت کنید.
• پیشی گرفتن از رقبا: با استفاده از داده‌ها، از رقبای خود پیشی بگیرید و سهم بازار خود را افزایش دهید.

سرفصل‌های دوره (100 سرفصل جامع)

این دوره شامل 100 سرفصل جامع و کاربردی است که شما را به یک متخصص اتوماسیون گزارش‌گیری در GCP تبدیل می‌کند. به دلیل طولانی بودن لیست، تنها به رئوس مطالب اشاره می‌کنیم. شما در این دوره:

• بخش 1: مقدمات Google Cloud Platform (GCP)
  • معرفی GCP و معماری آن
  • ایجاد و پیکربندی حساب کاربری در GCP
  • آشنایی با کنسول GCP
  • مدیریت Identity and Access Management (IAM)
  • آشنایی با Cloud Shell
  • … (تا 10 سرفصل)
• بخش 2: BigQuery
  • معرفی BigQuery و کاربردهای آن
  • ایجاد Dataset و Table در BigQuery
  • بارگذاری داده‌ها در BigQuery
  • انواع Query در BigQuery
  • استفاده از SQL پیشرفته در BigQuery
  • … (تا 20 سرفصل)
• بخش 3: Data Studio
  • معرفی Data Studio و نحوه اتصال به منابع داده
  • ایجاد داشبوردهای تعاملی در Data Studio
  • استفاده از Chartهای مختلف در Data Studio
  • فیلتر کردن و سفارشی‌سازی داده‌ها در Data Studio
  • اشتراک‌گذاری داشبوردها در Data Studio
  • … (تا 20 سرفصل)
• بخش 4: Cloud Functions
  • معرفی Cloud Functions و کاربردهای آن
  • ایجاد و استقرار Cloud Functions
  • Trigger کردن Cloud Functions
  • استفاده از Python در Cloud Functions
  • ادغام Cloud Functions با سایر سرویس‌های GCP
  • … (تا 20 سرفصل)
• بخش 5: Cloud Scheduler
  • معرفی Cloud Scheduler و کاربردهای آن
  • ایجاد و پیکربندی Cloud Scheduler
  • زمان‌بندی اجرای خودکار وظایف
  • ادغام Cloud Scheduler با Cloud Functions
  • مانیتورینگ و رفع اشکال Cloud Scheduler
  • … (تا 10 سرفصل)
• بخش 6: اتوماسیون کامل گزارش گیری
  • طراحی یک سیستم گزارش گیری خودکار End-to-End
  • پیاده سازی ETL با Cloud Functions و BigQuery
  • اتصال Data Studio به BigQuery به صورت خودکار
  • ایجاد alert ها و notification ها
  • Best Practice های اتوماسیون گزارش گیری
  • … (تا 10 سرفصل)
• بخش 7: بهینه سازی و امنیت
  • بهینه سازی Query ها در BigQuery
  • مانیتورینگ performance سیستم گزارش گیری
  • امن سازی دسترسی به داده ها
  • Audit لاگ ها
  • … (تا 10 سرفصل)