🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های تحلیل داده های زمان واقعی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه ای بر گوگل کلاود پلتفرم (GCP)
• 2. مفاهیم کلیدی GCP: مناطق، مناطق، پروژه‌ها
• 3. حساب GCP و ایجاد اولین پروژه
• 4. بررسی اجمالی معماری های تحلیل داده های زمان واقعی
• 5. اهمیت تحلیل داده های زمان واقعی
• 6. کاربردها و سناریوهای تحلیل داده های زمان واقعی
• 7. آشنایی با سرویس های اصلی GCP برای داده های زمان واقعی
• 8. Google Compute Engine (GCE) برای زیرساخت
• 9. Google Kubernetes Engine (GKE) برای ارکستراسیون
• 10. Google Cloud Functions برای پردازش بدون سرور
• 11. Google Cloud Storage (GCS) برای ذخیره سازی
• 12. Google BigQuery برای انبار داده
• 13. Google Cloud Pub/Sub برای پیام رسانی
• 14. Google Cloud Dataflow برای پردازش استریم و بچ
• 15. Google Cloud Dataproc برای پردازش داده های حجیم
• 16. Google Cloud Composer برای ارکستراسیون گردش کار
• 17. Google Cloud Bigtable برای پایگاه داده NoSQL
• 18. Google Cloud Spanner برای پایگاه داده توزیع شده
• 19. Google Cloud Vision AI برای پردازش تصویر
• 20. Google Cloud Natural Language AI برای پردازش متن
• 21. Google Cloud Speech-to-Text AI برای تبدیل گفتار به متن
• 22. Google Cloud Text-to-Speech AI برای تبدیل متن به گفتار
• 23. Google Cloud Translation AI برای ترجمه
• 24. Google Cloud AI Platform برای مدل های یادگیری ماشین
• 25. Google Cloud Vertex AI برای یادگیری ماشین جامع
• 26. تنظیم محیط توسعه محلی
• 27. نصب Google Cloud SDK
• 28. پیکربندی احراز هویت برای GCP
• 29. اصول شبکه در GCP
• 30. شبکه های خصوصی مجازی (VPC)
• 31. قوانین فایروال و مسیریابی
• 32. استفاده از GCE برای استقرار اپلیکیشن های پایه
• 33. مقیاس پذیری خودکار در GCE
• 34. تنظیم Load Balancer برای GCE
• 35. مبانی Google Kubernetes Engine (GKE)
• 36. مفاهیم Pod, Deployment, Service در GKE
• 37. استقرار اپلیکیشن های کانتینری در GKE
• 38. مدیریت پایگاه داده ها در GCP
• 39. استفاده از Cloud SQL برای پایگاه داده های رابطه‌ای
• 40. مفاهیم Cloud Bigtable برای داده های NoSQL
• 41. انتخاب پایگاه داده مناسب برای تحلیل زمان واقعی
• 42. مبانی Google Cloud Storage (GCS)
• 43. بارگذاری و دانلود داده ها در GCS
• 44. مدیریت دسترسی و امنیت در GCS
• 45. استفاده از GCS به عنوان منبع داده اولیه
• 46. مقدمه ای بر Google Cloud Pub/Sub
• 47. موضوعات (Topics) و اشتراک ها (Subscriptions) در Pub/Sub
• 48. انتشار پیام ها و دریافت پیام ها
• 49. پردازش پیام های Pub/Sub با Cloud Functions
• 50. پردازش پیام های Pub/Sub با Cloud Dataflow
• 51. معرفی Google Cloud Dataflow
• 52. مدل برنامه نویسی Dataflow (Apache Beam)
• 53. پردازش استریم با Dataflow
• 54. پردازش بچ با Dataflow
• 55. ترکیب پردازش استریم و بچ
• 56. تنظیم Dataflow Jobs
• 57. مانیتورینگ و اشکال زدایی Dataflow Jobs
• 58. مقدمه ای بر Google BigQuery
• 59. ساختار داده در BigQuery (Dataset, Table)
• 60. بارگذاری داده ها در BigQuery
• 61. نوشتن کوئری های SQL در BigQuery
• 62. بهینه سازی کوئری های BigQuery
• 63. استفاده از BigQuery برای تحلیل داده های تاریخی
• 64. اتصال BigQuery به سایر سرویس های GCP
• 65. مقدمه ای بر Google Cloud Composer
• 66. ایجاد و مدیریت DAG ها (Directed Acyclic Graphs)
• 67. اتصال Composer به سرویس های GCP
• 68. ارکستراسیون گردش کار تحلیل داده
• 69. اتصال Composer به Pub/Sub و Dataflow
• 70. برنامه ریزی و زمانبندی Jobs با Composer
• 71. پیاده سازی خط لوله ETL/ELT زمان واقعی
• 72. طراحی معماری برای ورود داده های زمان واقعی
• 73. جمع آوری داده ها از منابع مختلف
• 74. پیش پردازش و پاکسازی داده ها
• 75. استفاده از Pub/Sub برای ورود داده ها
• 76. استفاده از Dataflow برای پردازش استریم
• 77. ذخیره سازی داده های پردازش شده در BigQuery
• 78. مانیتورینگ و هشدارهای مربوط به ورود داده ها
• 79. امنیت در طول خط لوله داده های زمان واقعی
• 80. مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
• 81. رمزگذاری داده ها در حال انتقال و در حالت سکون
• 82. امنیت شبکه در GCP
• 83. پیکربندی امنیتی سرویس های مختلف GCP
• 84. مدیریت لاگ ها و ردیابی (Logging and Auditing)
• 85. مانیتورینگ عملکرد اپلیکیشن های تحلیل داده
• 86. استفاده از Cloud Monitoring (Stackdriver)
• 87. ایجاد داشبوردهای سفارشی
• 88. تنظیم هشدارها (Alerting)
• 89. تجزیه و تحلیل لاگ ها برای اشکال زدایی
• 90. بهینه سازی هزینه در GCP
• 91. شناسایی سرویس های پرهزینه
• 92. استراتژی های کاهش هزینه
• 93. استفاده از ماشین های مجازی مناسب
• 94. مدیریت چرخه عمر داده ها
• 95. استفاده از گزینه های ذخیره سازی مقرون به صرفه
• 96. مقدمه ای بر AI و ML در GCP
• 97. کاربرد AI/ML در تحلیل داده های زمان واقعی
• 98. معرفی Vertex AI
• 99. آماده سازی داده ها برای مدل های ML
• 100. آموزش مدل های ML سفارشی

Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های تحلیل داده های زمان واقعی

معرفی دوره

دنیای داده‌ها در حال انفجار است! حجم عظیمی از داده‌ها هر ثانیه تولید می‌شوند و سازمان‌ها برای رقابت در این بازار، به راه‌حل‌های سریع و کارآمد برای تحلیل این داده‌ها و استخراج ارزش از آن‌ها نیاز دارند. اگر به دنبال تسلط بر فناوری‌های پیشرو در این زمینه هستید و می‌خواهید توانایی ساخت اپلیکیشن‌های قدرتمند تحلیل داده‌های زمان واقعی را داشته باشید، این دوره آموزشی برای شما طراحی شده است.

در دوره "Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های تحلیل داده های زمان واقعی"، شما سفری هیجان‌انگیز را در دنیای Google Cloud Platform (GCP) آغاز می‌کنید. از مفاهیم پایه‌ای تا تکنیک‌های پیشرفته، این دوره شما را گام به گام در ساخت اپلیکیشن‌هایی که قادر به پردازش و تحلیل داده‌های حجیم در لحظه هستند، راهنمایی می‌کند. با این مهارت‌ها، می‌توانید به سرعت به بینش‌های ارزشمندی دست پیدا کنید و تصمیمات بهتری بگیرید.

درباره دوره

این دوره یک راهنمای جامع و عملی است که شما را برای استفاده از ابزارهای قدرتمند GCP در ساخت اپلیکیشن‌های تحلیل داده‌های زمان واقعی آماده می‌کند. از BigQuery برای ذخیره و تحلیل داده‌ها گرفته تا Cloud Pub/Sub برای انتقال داده‌ها در لحظه و Cloud Dataflow برای پردازش داده‌های حجیم، شما تمام ابزارهای لازم را در اختیار خواهید داشت. این دوره با ارائه مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی، به شما این امکان را می‌دهد که دانش خود را به کار بگیرید و مهارت‌های خود را تقویت کنید.

موضوعات کلیدی

• آشنایی با Google Cloud Platform (GCP) و خدمات اصلی آن
• کار با BigQuery: ذخیره، تحلیل و تجسم داده‌ها
• استفاده از Cloud Pub/Sub برای ایجاد پلتفرم‌های پیام‌رسانی و دریافت داده‌های زمان واقعی
• پردازش داده‌های حجیم با Cloud Dataflow
• مدیریت و نظارت بر اپلیکیشن‌های تحلیل داده
• امنیت و بهینه‌سازی اپلیکیشن‌های GCP
• پیاده‌سازی پروژه‌های عملی و واقعی
• بهره‌گیری از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تحلیل داده‌ها

مخاطبان دوره

این دوره برای طیف وسیعی از افراد مناسب است:

• برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان علاقه‌مند به یادگیری GCP و تحلیل داده
• متخصصان داده و دانشمندان داده که می‌خواهند مهارت‌های خود را ارتقا دهند
• مدیران و تصمیم‌گیرندگانی که به دنبال درک بهتر از داده‌ها و استخراج بینش‌های ارزشمند هستند
• دانشجویان رشته‌های کامپیوتر، مهندسی نرم‌افزار و رشته‌های مرتبط

چرا این دوره را بگذرانیم؟

با گذراندن این دوره، شما مزایای زیر را به دست خواهید آورد:

• کسب مهارت‌های ارزشمند: یادگیری ابزارهای پیشرفته GCP و تبدیل شدن به یک متخصص تحلیل داده‌های زمان واقعی.
• افزایش فرصت‌های شغلی: افزایش تقاضا برای متخصصان GCP در بازار کار، به ویژه در حوزه تحلیل داده.
• تسریع در پیشرفت شغلی: دریافت گواهینامه و مهارت‌های لازم برای پیشرفت سریع در حرفه خود.
• افزایش درآمد: افزایش توانایی در ارائه راه‌حل‌های داده محور و در نتیجه، افزایش درآمد.
• ساخت پروژه‌های واقعی: ایجاد نمونه کارهای قوی با پیاده‌سازی پروژه‌های عملی و استفاده از آن‌ها در رزومه.
• بهره‌مندی از پشتیبانی: دسترسی به پشتیبانی کامل و رفع اشکال در طول دوره.

سرفصل‌های دوره

این دوره شامل 100 سرفصل جامع و کاربردی است که به شما کمک می‌کند تا به یک متخصص GCP تبدیل شوید. برخی از سرفصل‌های کلیدی عبارتند از:

بخش اول: مقدمه‌ای بر Google Cloud Platform

• آشنایی با مفاهیم کلیدی GCP
• ایجاد و مدیریت حساب Google Cloud
• مروری بر خدمات محاسباتی، ذخیره‌سازی، شبکه و پایگاه داده
• آشنایی با رابط کاربری GCP و ابزارهای خط فرمان
• تنظیمات و پیکربندی اولیه

بخش دوم: ذخیره و تحلیل داده‌ها با BigQuery

• معرفی BigQuery و ویژگی‌های کلیدی
• ایجاد و مدیریت مجموعه‌داده‌ها و جداول
• بارگذاری داده‌ها از منابع مختلف
• استعلام داده‌ها با استفاده از SQL
• بهینه‌سازی عملکرد استعلام‌ها
• استفاده از توابع و عملیات‌های پیشرفته SQL
• تجسم داده‌ها با استفاده از BigQuery
• ادغام BigQuery با سایر خدمات GCP

بخش سوم: دریافت و پردازش داده‌های زمان واقعی با Cloud Pub/Sub

• آشنایی با Cloud Pub/Sub و معماری پیام‌رسانی
• ایجاد و مدیریت موضوعات و اشتراک‌ها
• ارسال و دریافت پیام‌ها
• پیاده‌سازی الگوهای پیام‌رسانی
• تنظیمات و بهینه‌سازی Cloud Pub/Sub
• ادغام Cloud Pub/Sub با سایر خدمات GCP

بخش چهارم: پردازش داده‌های حجیم با Cloud Dataflow

• معرفی Cloud Dataflow و ویژگی‌های کلیدی
• ایجاد و اجرای Pipeline ها
• استفاده از Dataflow برای پردازش داده‌های زمان واقعی
• تبدیل و جمع‌آوری داده‌ها
• پنجره‌بندی داده‌ها
• بهینه‌سازی عملکرد Pipeline ها
• نظارت و مدیریت Dataflow Jobs
• ادغام Cloud Dataflow با سایر خدمات GCP

بخش پنجم: امنیت و مدیریت اپلیکیشن‌ها

• مدیریت دسترسی و هویت (IAM)
• بهینه‌سازی هزینه‌ها
• پایش و لاگ‌گیری
• استفاده از Cloud Monitoring و Cloud Logging
• امنیت داده‌ها و حفاظت از حریم خصوصی
• مدیریت نسخه‌ها و استقرار اپلیکیشن‌ها

بخش ششم: پروژه‌های عملی

• پیاده‌سازی یک داشبورد تحلیل داده‌های زمان واقعی
• ساخت یک سیستم هشداردهنده بر اساس داده‌های زمان واقعی
• آنالیز داده‌های سنسورها با استفاده از GCP
• ایجاد یک سیستم پردازش تراکنش‌های بانکی
• پروژه نهایی: ساخت یک اپلیکیشن تحلیل داده‌های پیشرفته

بخش هفتم: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در GCP (اختیاری)

• آشنایی با خدمات هوش مصنوعی و یادگیری ماشین GCP
• استفاده از Cloud Machine Learning Engine
• پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• تجزیه و تحلیل داده‌ها با استفاده از هوش مصنوعی

با شرکت در این دوره، شما به یک متخصص GCP تبدیل می‌شوید و آماده رویارویی با چالش‌های دنیای داده‌ها خواهید بود. همین حالا ثبت‌نام کنید و سفر خود را به سوی آینده‌ای روشن آغاز کنید!