🎓 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. مبانی توسعه پایتون برای GCP
• 2. محیط توسعه پایتون برای GCP
• 3. نصب و پیکربندی Google Cloud SDK
• 4. احراز هویت با GCP
• 5. مقدمه ای بر Google Cloud Platform (GCP)
• 6. مفاهیم کلیدی GCP: مناطق، مناطق، پروژه ها
• 7. معرفی کنسول GCP
• 8. معرفی Cloud Shell
• 9. مقدمه ای بر خدمات GCP: محاسبه، ذخیره سازی، شبکه
• 10. مقدمه ای بر خدمات GCP: داده، هوش مصنوعی، مدیریت
• 11. اولین پروژه GCP: ایجاد و مدیریت پروژه
• 12. تنظیمات پروژه GCP: حساب صورتحساب، API ها
• 13. ابزارهای خط فرمان GCP: gcloud CLI
• 14. پیکربندی gcloud CLI
• 15. کار با gcloud CLI: لیست کردن منابع
• 16. کار با gcloud CLI: ایجاد منابع
• 17. کار با gcloud CLI: مدیریت منابع
• 18. مقدمه ای بر Google Compute Engine (GCE)
• 19. ایجاد ماشین های مجازی (VM) در GCE
• 20. پیکربندی VM ها: نوع ماشین، منطقه، سیستم عامل
• 21. مدیریت VM ها: راه اندازی، توقف، حذف
• 22. اتصال به VM ها از طریق SSH
• 23. مدیریت دیسک ها در GCE
• 24. شبکه بندی در GCE: VPC، زیرشبکه ها، قوانین فایروال
• 25. مدیریت IP های استاتیک و پویا
• 26. معرفی Google Cloud Storage (GCS)
• 27. ایجاد و مدیریت باکت ها در GCS
• 28. آپلود و دانلود اشیاء در GCS
• 29. کنترل دسترسی به باکت ها و اشیاء در GCS
• 30. نسخه بندی اشیاء در GCS
• 31. کلاس های ذخیره سازی در GCS
• 32. معرفی Google Cloud SQL
• 33. ایجاد و مدیریت پایگاه داده های MySQL در Cloud SQL
• 34. اتصال به Cloud SQL از برنامه های پایتون
• 35. پیکربندی Cloud SQL: اندازه، نسخه، منطقه
• 36. پشتیبان گیری و بازیابی در Cloud SQL
• 37. معرفی Google Cloud Functions
• 38. ایجاد اولین Cloud Function با پایتون
• 39. توابع رویداد محور در Cloud Functions
• 40. تریگرهای HTTP برای Cloud Functions
• 41. تریگرهای Pub/Sub برای Cloud Functions
• 42. استقرار و مدیریت Cloud Functions
• 43. اشکال زدایی Cloud Functions
• 44. مقدمه ای بر Google Kubernetes Engine (GKE)
• 45. مفاهیم کلیدی Kubernetes: Pods, Deployments, Services
• 46. ایجاد کلاستر GKE
• 47. استقرار برنامه های پایتون در GKE
• 48. مدیریت Pods و Deployments در GKE
• 49. مدیریت Services در GKE
• 50. معرفی Google Cloud Run
• 51. استقرار برنامه های پایتون کانتینری شده در Cloud Run
• 52. مقیاس پذیری خودکار در Cloud Run
• 53. مدیریت ترافیک و نسخه ها در Cloud Run
• 54. معرفی Google App Engine
• 55. استقرار برنامه های پایتون در App Engine
• 56. مدیریت محیط ها در App Engine
• 57. مقیاس پذیری در App Engine
• 58. مقدمه ای بر Google Cloud Firestore (Datastore)
• 59. مدل داده در Firestore
• 60. ذخیره و بازیابی داده ها با Firestore
• 61. کوئری زدن داده ها در Firestore
• 62. همگام سازی داده ها با Firestore
• 63. مقدمه ای بر Google Cloud Pub/Sub
• 64. مفهوم Topics و Subscriptions
• 65. انتشار و اشتراک پیام ها با Pub/Sub
• 66. پیام رسانی قابل اعتماد
• 67. معرفی Google Cloud BigQuery
• 68. مقدمه ای بر انبار داده ابری
• 69. ایجاد و مدیریت مجموعه های داده در BigQuery
• 70. بارگذاری داده ها در BigQuery
• 71. اجرای کوئری ها در BigQuery
• 72. تجزیه و تحلیل داده ها با BigQuery
• 73. معرفی Google Cloud AI Platform
• 74. مفاهیم یادگیری ماشین
• 75. آموزش مدل های یادگیری ماشین در GCP
• 76. استقرار مدل های یادگیری ماشین
• 77. استفاده از سرویس های AI از پیش آموزش دیده
• 78. معرفی Google Cloud Vision AI
• 79. تشخیص متن در تصاویر
• 80. تشخیص اشیاء در تصاویر
• 81. تشخیص چهره در تصاویر
• 82. تحلیل احساسات در تصاویر
• 83. معرفی Google Cloud Natural Language AI
• 84. تحلیل احساسات متن
• 85. شناسایی موجودیت ها در متن
• 86. تجزیه و تحلیل گرامری متن
• 87. درک روابط معنایی
• 88. معرفی Google Cloud Speech-to-Text
• 89. تبدیل گفتار به متن
• 90. پشتیبانی از زبان های مختلف
• 91. تنظیمات سفارشی برای Speech-to-Text
• 92. معرفی Google Cloud Text-to-Speech
• 93. تبدیل متن به گفتار
• 94. انتخاب صدا و لهجه
• 95. تنظیمات سفارشی برای Text-to-Speech
• 96. معرفی Google Cloud Translation AI
• 97. ترجمه متن بین زبان ها
• 98. پشتیبانی از زبان های مختلف
• 99. ترجمه دسته‌ای
• 100. معرفی Google Cloud Secret Manager

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

آیا آماده‌اید تا آینده را در آغوش بگیرید؟ با GCP، ابر قدرت‌مند Google را تسخیر کنید!

دنیای برنامه‌نویسی در حال تحول است و ابر (Cloud) در قلب این انقلاب قرار دارد. Google Cloud Platform (GCP) یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین پلتفرم‌های ابری در جهان است که به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا برنامه‌های خود را با سرعت، مقیاس‌پذیری و امنیت بی‌نظیری توسعه دهند. اگر شما یک توسعه‌دهنده پایتون هستید و می‌خواهید مهارت‌های خود را ارتقا دهید و در این بازار رقابتی بدرخشید، این دوره دقیقاً برای شما طراحی شده است!

با دوره Google Cloud Platform: Practical Guide for Python Developers (Dash)، شما نه تنها با مفاهیم پایه‌ای GCP آشنا می‌شوید، بلکه دانش و مهارت‌های عملی لازم برای استفاده از سرویس‌های مختلف GCP را نیز به‌دست می‌آورید. این دوره به شما کمک می‌کند تا از صفر تا قهرمانی در دنیای GCP پیشرفت کنید و پروژه‌های خود را با استفاده از قدرت ابر، به واقعیت تبدیل کنید. با آموزش‌های گام به گام، پروژه‌های عملی و پشتیبانی اختصاصی، شما در این سفر همراهی خواهید داشت.

درباره دوره

این دوره یک راهنمای عملی و جامع برای توسعه‌دهندگان پایتون است که می‌خواهند با Google Cloud Platform آشنا شوند و از آن برای توسعه و استقرار برنامه‌های خود استفاده کنند. ما در این دوره، از مفاهیم پایه‌ای GCP شروع می‌کنیم و به تدریج به مباحث پیشرفته‌تری مانند سرویس‌های محاسباتی، ذخیره‌سازی، پایگاه‌داده‌ها، یادگیری ماشین و شبکه‌سازی می‌پردازیم. تمرکز اصلی دوره بر روی یادگیری عملی است، به این معنی که شما با انجام پروژه‌های واقعی و تمرین‌های عملی، مهارت‌های خود را در GCP تقویت خواهید کرد.

موضوعات کلیدی

• معرفی Google Cloud Platform (GCP) و مزایای آن
• آشنایی با مفاهیم اساسی ابر (Cloud Computing)
• تنظیم و مدیریت حساب GCP
• استفاده از سرویس‌های محاسباتی: Compute Engine, App Engine, Cloud Functions
• ذخیره‌سازی داده‌ها: Cloud Storage, Cloud SQL, Cloud Spanner
• پایگاه‌داده‌ها: Cloud SQL, Cloud Datastore, Cloud Firestore
• شبکه‌سازی: Virtual Private Cloud (VPC), Cloud Load Balancing
• ابزارهای توسعه: Cloud Shell, Cloud SDK, Terraform
• یادگیری ماشین: Cloud Machine Learning Engine, Cloud AutoML
• مانیتورینگ و لاگ‌گیری: Cloud Monitoring, Cloud Logging
• امنیت و مدیریت دسترسی: Cloud IAM, Cloud KMS
• بهینه‌سازی هزینه‌ها و مدیریت منابع
• استقرار (Deployment) برنامه‌های پایتون بر روی GCP
• پروژه‌های عملی و نمونه‌کارهای واقعی

مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

• توسعه‌دهندگان پایتون که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه ابر (Cloud) ارتقا دهند.
• مهندسین نرم‌افزار که می‌خواهند با GCP آشنا شوند و برنامه‌های خود را بر روی این پلتفرم مستقر کنند.
• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های مرتبط با کامپیوتر که به دنبال یادگیری فناوری‌های نوین هستند.
• متخصصان IT که می‌خواهند دانش خود را در زمینه ابر و Google Cloud Platform افزایش دهند.
• هر کسی که به دنبال یادگیری یک مهارت جدید و پرتقاضا در بازار کار است.

چرا این دوره را بگذرانیم؟

با گذراندن این دوره، شما:

• به یک توسعه‌دهنده ماهر GCP تبدیل می‌شوید و مهارت‌های مورد نیاز برای بازار کار را کسب می‌کنید.
• می‌توانید برنامه‌های پایتون خود را بر روی GCP مستقر کنید و از مزایای ابر بهره‌مند شوید.
• با استفاده از سرویس‌های مختلف GCP، مقیاس‌پذیری، امنیت و کارایی برنامه‌های خود را افزایش می‌دهید.
• درک عمیقی از مفاهیم و معماری GCP به دست می‌آورید.
• با انجام پروژه‌های عملی، تجربه کار با GCP را به‌دست می‌آورید و نمونه‌کارهای خود را می‌سازید.
• از پشتیبانی اختصاصی و پاسخ به سوالات خود بهره‌مند می‌شوید.
• یک گواهی پایان دوره دریافت می‌کنید و مهارت‌های خود را مستند می‌کنید.
• با جدیدترین تکنولوژی‌های Google Cloud Platform آشنا می‌شوید و در لبه‌ی فناوری قرار می‌گیرید.

سرفصل‌های دوره (100 سرفصل جامع)

این دوره شامل بیش از 100 سرفصل آموزشی جامع است که شما را از مفاهیم پایه‌ای تا مباحث پیشرفته GCP همراهی می‌کند. در اینجا تنها چند نمونه از سرفصل‌های کلیدی را مشاهده می‌کنید:

• فصل اول: مقدمه‌ای بر Google Cloud Platform
  • معرفی GCP و مزایای آن
  • مقایسه GCP با سایر پلتفرم‌های ابری
  • ایجاد و تنظیم حساب GCP
  • مروری بر کنسول GCP و ابزارهای مدیریت
  • آشنایی با نقش‌ها و مجوزهای IAM
  • ... (ادامه سرفصل‌های فصل اول)
• فصل دوم: سرویس‌های محاسباتی
  • آشنایی با Compute Engine و راه‌اندازی ماشین‌های مجازی
  • استفاده از App Engine برای استقرار برنامه‌های وب
  • کار با Cloud Functions و ایجاد توابع بدون سرور
  • بهینه‌سازی منابع محاسباتی
  • پروژه‌های عملی با سرویس‌های محاسباتی
  • ... (ادامه سرفصل‌های فصل دوم)
• فصل سوم: ذخیره‌سازی داده‌ها
  • آشنایی با Cloud Storage و ذخیره‌سازی اشیاء
  • مدیریت Cloud Storage: Bucket ها و دسترسی‌ها
  • استفاده از Cloud SQL برای پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای
  • کار با Cloud Datastore و Cloud Firestore
  • انتخاب مناسب‌ترین راه‌حل ذخیره‌سازی برای نیازهای شما
  • ... (ادامه سرفصل‌های فصل سوم)
• فصل چهارم: پایگاه‌داده‌ها
  • کار با Cloud SQL و پیکربندی پایگاه‌داده
  • مدیریت Cloud SQL: پشتیبان‌گیری و بازیابی
  • Cloud Datastore: مفاهیم و عملکردهای اصلی
  • Cloud Firestore: مدل داده و کوئری‌ها
  • انتخاب پایگاه‌داده مناسب برای پروژه‌های شما
  • ... (ادامه سرفصل‌های فصل چهارم)
• فصل پنجم: شبکه‌سازی
  • آشنایی با Virtual Private Cloud (VPC)
  • ایجاد و پیکربندی شبکه‌های VPC
  • مدیریت فایروال و قوانین امنیتی
  • کار با Cloud Load Balancing و توزیع بار
  • شبکه‌سازی پیشرفته: Cloud Interconnect و Cloud VPN
  • ... (ادامه سرفصل‌های فصل پنجم)
• فصل ششم: ابزارهای توسعه و مدیریت
  • استفاده از Cloud Shell و ترمینال GCP
  • آشنایی با Cloud SDK و خط فرمان
  • اتوماسیون زیرساخت با Terraform
  • مدیریت منابع با Google Cloud Console
  • استفاده از Cloud Build برای CI/CD
  • ... (ادامه سرفصل‌های فصل ششم)
• فصل هفتم: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • معرفی Cloud Machine Learning Engine
  • ایجاد و آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • استفاده از Cloud AutoML برای ایجاد مدل‌های سفارشی
  • کار با APIهای هوش مصنوعی گوگل (Vision, Speech, Natural Language)
  • پروژه‌های عملی با یادگیری ماشین بر روی GCP
  • ... (ادامه سرفصل‌های فصل هفتم)
• فصل هشتم: مانیتورینگ و لاگ‌گیری
  • آشنایی با Cloud Monitoring
  • ایجاد داشبوردها و هشدارها
  • آشنایی با Cloud Logging
  • جستجو و تجزیه و تحلیل لاگ‌ها
  • نظارت بر عملکرد برنامه‌ها و زیرساخت
  • ... (ادامه سرفصل‌های فصل هشتم)
• فصل نهم: امنیت و مدیریت دسترسی
  • آشنایی با Cloud IAM
  • مدیریت نقش‌ها و مجوزها
  • استفاده از Cloud KMS برای رمزنگاری داده‌ها
  • بهترین شیوه‌های امنیتی در GCP
  • کنترل دسترسی و حفاظت از داده‌ها
  • ... (ادامه سرفصل‌های فصل نهم)
• فصل دهم: بهینه‌سازی هزینه‌ها و مدیریت منابع
  • ابزارهای مدیریت هزینه GCP
  • بهینه‌سازی مصرف منابع
  • استفاده از Reserved Instances و Sustained Use Discounts
  • مدیریت بودجه و هشدارها
  • کاهش هزینه‌های عملیاتی
  • ... (ادامه سرفصل‌های فصل دهم)
• فصل یازدهم: استقرار (Deployment) برنامه‌های پایتون بر روی GCP
  • استقرار برنامه‌های وب پایتون بر روی App Engine
  • استقرار برنامه‌های پایتون با استفاده از Cloud Functions
  • استقرار برنامه‌ها با استفاده از Docker و Kubernetes
  • تنظیم CI/CD برای استقرار خودکار
  • بهترین شیوه‌ها برای استقرار برنامه‌ها
  • ... (ادامه سرفصل‌های فصل یازدهم)
• فصل دوازدهم: پروژه‌های عملی و نمونه‌کارها
  • ایجاد یک وب‌سایت ساده با استفاده از App Engine
  • پیاده‌سازی یک API با استفاده از Cloud Functions
  • ساخت یک سیستم ذخیره‌سازی تصویر با Cloud Storage
  • تحلیل داده‌ها با استفاده از BigQuery
  • ... (ادامه سرفصل‌های فصل دوازدهم - شامل چندین پروژه عملی و جذاب)
• ... (و ده‌ها سرفصل دیگر برای پوشش تمام جنبه‌های GCP)

همین امروز در این دوره ثبت‌نام کنید و به جمع متخصصان GCP بپیوندید! فرصت را از دست ندهید و آینده شغلی خود را با GCP بسازید!