اکسپرس 24
کتاب صوتی Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های تحلیل داده های زمان واقعی با استفاده از هوش مصنوعی

کتاب صوتی Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های تحلیل داده های زمان واقعی با استفاده از هوش مصنوعی

دوره جامع Google Cloud Platform: اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی زمان واقعی انقلاب در تحلیل داده‌ها: دوره تخصصی Google Cloud Platform برای ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی زمان واقعی معرفی دوره: آینده تحلیل داده‌...

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 99,988 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های تحلیل داده های زمان واقعی با استفاده از هوش مصنوعی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر Google Cloud Platform (GCP)
  • 2. معرفی خدمات کلیدی GCP برای تحلیل داده و هوش مصنوعی
  • 3. ایجاد و مدیریت پروژه در GCP
  • 4. مدیریت هویت و دسترسی (IAM) در GCP
  • 5. شبکه سازی پایه در GCP: VPC و Subnets
  • 6. راه اندازی ماشین مجازی (VM) در Compute Engine
  • 7. استفاده از Google Cloud Shell و Cloud SDK
  • 8. معرفی Google Cloud Storage (GCS) برای ذخیره سازی داده
  • 9. بارگذاری و مدیریت داده ها در GCS
  • 10. امنیت در GCS: کنترل دسترسی و رمزنگاری
  • 11. معرفی Google BigQuery برای انبار داده
  • 12. ایجاد و مدیریت Dataset و Table در BigQuery
  • 13. بارگذاری داده ها در BigQuery از GCS و سایر منابع
  • 14. کوئری نویسی SQL در BigQuery
  • 15. بهینه سازی کوئری های BigQuery برای عملکرد بهتر
  • 16. معرفی Google Cloud Dataflow برای پردازش جریان داده
  • 17. ایجاد Pipeline های Dataflow با استفاده از Apache Beam
  • 18. خواندن و نوشتن داده ها با Dataflow از منابع مختلف
  • 19. تبدیل و غنی سازی داده ها در Dataflow
  • 20. استقرار و مدیریت Pipeline های Dataflow
  • 21. معرفی Google Cloud Dataproc برای پردازش دسته ای داده
  • 22. اجرای Jobs های Apache Hadoop و Spark در Dataproc
  • 23. ایجاد و مدیریت خوشه های Dataproc
  • 24. بهینه سازی Performance Jobs های Dataproc
  • 25. معرفی Google Cloud Pub/Sub برای انتقال پیام های Real-time
  • 26. ایجاد و مدیریت Topic و Subscription در Pub/Sub
  • 27. انتشار و دریافت پیام ها با Pub/Sub
  • 28. ادغام Pub/Sub با Dataflow و BigQuery
  • 29. معرفی Google Cloud Functions برای توابع بدون سرور
  • 30. ایجاد و استقرار Cloud Functions
  • 31. Trigger کردن Cloud Functions با رویدادهای مختلف
  • 32. ادغام Cloud Functions با سایر خدمات GCP
  • 33. معرفی Google Kubernetes Engine (GKE) برای مدیریت Container
  • 34. ایجاد و مدیریت خوشه های Kubernetes در GKE
  • 35. استقرار برنامه ها با استفاده از Docker و Kubernetes
  • 36. مقیاس پذیری و مدیریت منابع در GKE
  • 37. معرفی TensorFlow و Keras برای یادگیری ماشین
  • 38. آماده سازی داده ها برای یادگیری ماشین
  • 39. ساخت و آموزش مدل های یادگیری ماشین با TensorFlow
  • 40. ارزیابی و بهینه سازی مدل های یادگیری ماشین
  • 41. استقرار مدل های یادگیری ماشین با TensorFlow Serving
  • 42. معرفی Google AI Platform Training برای آموزش مدل های یادگیری ماشین
  • 43. اجرای Jobs های آموزشی TensorFlow و PyTorch در AI Platform Training
  • 44. استفاده از TPU ها برای آموزش سریعتر مدل های یادگیری ماشین
  • 45. معرفی Google AI Platform Prediction برای پیش بینی Online
  • 46. استقرار مدل های یادگیری ماشین آموزش داده شده در AI Platform Prediction
  • 47. ساخت API برای درخواست های پیش بینی
  • 48. معرفی Google Cloud Vision API برای پردازش تصویر
  • 49. تشخیص اشیاء و چهره ها در تصاویر با Vision API
  • 50. استخراج متن از تصاویر با OCR
  • 51. معرفی Google Cloud Natural Language API برای پردازش متن
  • 52. تجزیه و تحلیل Sentiment متن با Natural Language API
  • 53. تشخیص موجودیت ها و دسته بندی متن
  • 54. معرفی Google Cloud Speech-to-Text API برای تبدیل گفتار به متن
  • 55. تبدیل صدا به متن با Speech-to-Text API
  • 56. بهینه سازی دقت Speech-to-Text API
  • 57. معرفی Google Cloud Translation API برای ترجمه زبان
  • 58. ترجمه متن به زبان های مختلف با Translation API
  • 59. معرفی Google Cloud AutoML برای یادگیری ماشین بدون کد
  • 60. ساخت مدل های یادگیری ماشین سفارشی با AutoML Vision
  • 61. ساخت مدل های یادگیری ماشین سفارشی با AutoML Natural Language
  • 62. ساخت مدل های یادگیری ماشین سفارشی با AutoML Translation
  • 63. ساخت داشبوردهای تحلیل داده با Google Data Studio
  • 64. اتصال Data Studio به منابع داده GCP
  • 65. ایجاد گزارشات و نمودارهای تعاملی در Data Studio
  • 66. مانیتورینگ و Logging در GCP با Cloud Monitoring و Cloud Logging
  • 67. تنظیم Alert ها و Metrics برای ردیابی عملکرد برنامه
  • 68. اشکال زدایی برنامه ها با Cloud Logging
  • 69. امنیت در GCP: بهترین شیوه ها
  • 70. رعایت حریم خصوصی و انطباق با مقررات
  • 71. اتوماسیون زیرساخت با Terraform
  • 72. Infrastructure as Code (IaC) با Terraform
  • 73. استقرار خودکار زیرساخت GCP
  • 74. تست و استقرار مداوم (CI/CD) در GCP با Cloud Build
  • 75. ادغام Cloud Build با GitHub و GitLab
  • 76. ایجاد Pipeline های CI/CD برای استقرار خودکار برنامه ها
  • 77. استفاده از Apache Kafka در GCP
  • 78. استقرار و مدیریت Kafka در GKE
  • 79. ادغام Kafka با Dataflow و BigQuery
  • 80. پردازش داده های Streaming با Kafka و Dataflow
  • 81. ساخت Application های Real-time با Firebase
  • 82. استفاده از Firebase Authentication
  • 83. ذخیره داده ها با Firebase Realtime Database و Cloud Firestore
  • 84. ایجاد Notifications با Firebase Cloud Messaging
  • 85. استفاده از Cloud Composer برای Orchestration Workflow
  • 86. ایجاد و مدیریت DAGs در Cloud Composer
  • 87. ادغام Cloud Composer با Dataflow و BigQuery
  • 88. بهینه سازی هزینه در GCP
  • 89. استفاده از Commitment ها و تخفیف ها در GCP
  • 90. مانیتورینگ هزینه ها با Cloud Billing
  • 91. مدیریت Container ها با Docker
  • 92. ساخت Image های Docker
  • 93. استقرار Container ها در GKE و Cloud Run
  • 94. استفاده از Git برای مدیریت کد
  • 95. همکاری با Git و GitHub
  • 96. Branching و Merging در Git
  • 97. استفاده از RESTful APIs
  • 98. طراحی و پیاده سازی RESTful APIs
  • 99. استفاده از OpenAPI Specification (Swagger)
  • 100. پیاده سازی Microservices در GKE
دوره جامع Google Cloud Platform: اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی زمان واقعی

انقلاب در تحلیل داده‌ها: دوره تخصصی Google Cloud Platform برای ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی زمان واقعی

معرفی دوره: آینده تحلیل داده‌ها، همین امروز!

آیا آماده‌اید تا در دنیای پرسرعت داده‌های زمان واقعی، پیشرو باشید؟ با انفجار حجم داده‌ها و نیاز روزافزون به تصمیم‌گیری‌های آنی، توسعه اپلیکیشن‌هایی که بتوانند داده‌ها را در لحظه پردازش، تحلیل و از آن‌ها هوشمندانه استفاده کنند، به ضرورتی انکارناپذیر تبدیل شده است. این دوره آموزشی، دروازه ورود شما به دنیای شگفت‌انگیز Google Cloud Platform (GCP) است، جایی که یاد می‌گیرید چگونه با استفاده از قدرتمندترین ابزارها و سرویس‌های ابری، اپلیکیشن‌های تحلیل داده‌های زمان واقعی با قابلیت‌های هوش مصنوعی خلق کنید.

تصور کنید بتوانید در کسری از ثانیه، الگوهای پنهان در جریان مداوم داده‌ها را کشف کنید، رفتار کاربران را پیش‌بینی نمایید، سیستم‌های هشداردهنده هوشمند بسازید یا حتی بازارهای مالی را به صورت زنده تحلیل کنید. این دوره، دانش و مهارت‌های لازم را برای تحقق این رویاها در اختیار شما قرار می‌دهد. با تمرکز بر رویکردهای مدرن و ابزارهای پیشرو گوگل، شما قادر خواهید بود راهکارهای نوآورانه‌ای را طراحی و پیاده‌سازی کنید که سازمان شما را در عصر داده، متمایز سازد.

درباره دوره

دوره "Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن‌های تحلیل داده‌های زمان واقعی با استفاده از هوش مصنوعی"، یک تجربه یادگیری عمیق و عملی است که شما را با مفاهیم، معماری‌ها و ابزارهای کلیدی GCP برای پردازش و تحلیل داده‌های جریانی (Streaming Data) و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در این بستر آشنا می‌کند. شما یاد خواهید گرفت چگونه زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر و قابل اطمینان GCP را برای دریافت، ذخیره‌سازی، پردازش و تحلیل داده‌ها در زمان واقعی پیکربندی کرده و چگونه از سرویس‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین گوگل برای استخراج بینش‌های ارزشمند از این داده‌ها بهره ببرید.

موضوعات کلیدی

این دوره بر پایه‌های زیر بنا شده است:

  • معماری‌های داده‌های زمان واقعی: درک عمیق از الگوهای طراحی برای پردازش داده‌های جریانی.
  • سرویس‌های پیشرو GCP: آشنایی و تسلط بر سرویس‌هایی مانند Pub/Sub، Dataflow، BigQuery، Vertex AI و دیگر ابزارهای ضروری.
  • پردازش استریمینگ: یادگیری تکنیک‌ها و ابزارهای مورد نیاز برای پردازش داده‌ها به صورت پیوسته و آنی.
  • هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: ادغام مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل پیشرفته و پیش‌بینی در داده‌های زمان واقعی.
  • ساخت و استقرار اپلیکیشن: از کدنویسی تا استقرار نهایی اپلیکیشن‌های تحلیل داده.
  • امنیت و مقیاس‌پذیری: اطمینان از عملکرد ایمن و قابل اتکای اپلیکیشن‌ها در مقیاس‌های بزرگ.

مخاطبان دوره: آیا این دوره برای شما مناسب است؟

این دوره برای طیف گسترده‌ای از علاقه‌مندان به دنیای داده و هوش مصنوعی طراحی شده است، از جمله:

  • برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان نرم‌افزار: که قصد دارند مهارت‌های خود را در زمینه توسعه اپلیکیشن‌های ابری و مبتنی بر داده ارتقا دهند.
  • مهندسان داده (Data Engineers): که به دنبال یادگیری ابزارها و روش‌های مدرن برای پردازش و تحلیل داده‌های جریانی در GCP هستند.
  • دانشمندان داده (Data Scientists): که می‌خواهند مدل‌های هوش مصنوعی خود را بر روی زیرساخت‌های ابری قدرتمند GCP مستقر کرده و از قابلیت‌های تحلیل زمان واقعی بهره‌مند شوند.
  • معماران راهکارهای ابری (Cloud Solution Architects): که نیاز دارند راهکارهای جامع و مقیاس‌پذیر برای پردازش داده و هوش مصنوعی در GCP طراحی کنند.
  • مدیران محصول و رهبران فنی: که می‌خواهند از آخرین روندها و فناوری‌ها در حوزه تحلیل داده‌های زمان واقعی و هوش مصنوعی مطلع شوند.
  • دانشجویان و علاقه‌مندان به حوزه‌های مرتبط: که به دنبال ورود به بازار کار تخصصی و پردرآمد مهندسی داده و هوش مصنوعی هستند.

چرا این دوره را بگذرانیم؟ مزایای بی‌شمار برای آینده شغلی شما

گذراندن این دوره، فرصتی استثنایی برای دستیابی به اهداف حرفه‌ای شماست:

  • کسب مهارت‌های پرتقاضا: Google Cloud Platform یکی از پیشروترین پلتفرم‌های ابری در جهان است و تخصص در آن، ارزش شما را در بازار کار به طور چشمگیری افزایش می‌دهد.
  • تسلط بر هوش مصنوعی و داده‌های زمان واقعی: با ترکیب این دو حوزه قدرتمند، شما قادر خواهید بود راه‌حل‌هایی خلق کنید که مرزهای نوآوری را جابجا می‌کنند.
  • پروژه‌های عملی و کاربردی: دوره بر یادگیری عملی تمرکز دارد و شما را با سناریوهای واقعی و چالش‌های روزمره در توسعه اپلیکیشن‌های ابری آشنا می‌کند.
  • پیشرفت شغلی و افزایش درآمد: متخصصان GCP و هوش مصنوعی از جایگاه شغلی و درآمد بالایی برخوردارند. این دوره، سکوی پرتاب شما به سمت موقعیت‌های بهتر است.
  • ایجاد رزومه‌ای قوی: تکمیل پروژه‌های این دوره، نقطه عطفی در رزومه شما خواهد بود و توانایی‌های شما را به کارفرمایان آینده نشان می‌دهد.
  • درک عمیق از معماری‌های مدرن: شما با بهترین شیوه‌ها و معماری‌های روز دنیا در زمینه داده‌های جریانی و پردازش ابری آشنا خواهید شد.

سرفصل‌های جامع دوره: بیش از 100 مبحث کلیدی برای تسلط کامل

این دوره شامل بیش از 100 سرفصل عمیق و کاربردی است که تمام جنبه‌های ساخت اپلیکیشن‌های تحلیل داده‌های زمان واقعی با هوش مصنوعی بر روی Google Cloud Platform را پوشش می‌دهد. در اینجا تنها به بخشی از این سرفصل‌های ارزشمند اشاره می‌کنیم:

بخش اول: مقدمات و آشنایی با Google Cloud Platform

  • مروری بر مفاهیم رایانش ابری و مزایای آن
  • آشنایی با ساختار کلی GCP: مناطق (Regions)، مناطق در دسترس (Zones) و پروژه‌ها
  • مدیریت هویت و دسترسی (IAM) در GCP
  • آشنایی با رابط کاربری کنسول GCP
  • معرفی ابزارهای خط فرمان (gcloud CLI)
  • مفاهیم اولیه شبکه‌سازی در GCP

بخش دوم: پردازش داده‌های زمان واقعی با Google Cloud

  • مقدمه‌ای بر داده‌های جریانی (Streaming Data) و کاربردهای آن
  • معرفی سرویس Google Cloud Pub/Sub: ارسال و دریافت پیام‌های آنی
  • طراحی معماری‌های Pub/Sub برای سناریوهای مختلف
  • کار با موضوعات (Topics) و اشتراک‌ها (Subscriptions)
  • آشنایی با سرویس Google Cloud Dataflow: پردازش توزیع شده داده‌ها
  • توسعه Pipelineهای Dataflow با استفاده از Apache Beam
  • انواع پردازش در Dataflow: Batch، Streaming و Limited-Time Batch
  • پیاده‌سازی منطق‌های پیچیده پردازش جریانی
  • مدیریت وضعیت (State Management) در پردازش جریانی
  • کار با پنجره‌ها (Windowing) در Dataflow
  • نمونه‌سازی عملی: ساخت یک سیستم پردازش لاگ‌های زمان واقعی

بخش سوم: ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌های زمان واقعی

  • آشنایی با سرویس Google Cloud BigQuery: انبار داده تحلیلی
  • بهینه‌سازی BigQuery برای بارهای کاری تحلیلی
  • نوشتن کوئری‌های پیچیده در BigQuery
  • اتصال BigQuery به سرویس‌های داده جریانی
  • تحلیل داده‌های زنده در BigQuery
  • کاربرد BigQuery ML برای یادگیری ماشین در BigQuery
  • معرفی سرویس Google Cloud Firestore: پایگاه داده NoSQL
  • استفاده از Firestore برای ذخیره داده‌های بلادرنگ
  • سنکرون‌سازی داده‌ها بین سرویس‌ها

بخش چهارم: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در GCP برای داده‌های زمان واقعی

  • مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • معرفی سرویس Google Cloud Vertex AI: پلتفرم یکپارچه ML
  • آموزش و استقرار مدل‌های ML در Vertex AI
  • استفاده از سرویس‌های پیش‌آموزش‌دیده GCP (مانند Vision AI، Natural Language AI)
  • ادغام مدل‌های ML با Pipelineهای Dataflow
  • پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems) زمان واقعی
  • تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) بر روی داده‌های متنی زمان واقعی
  • پیش‌بینی سری‌های زمانی (Time Series Forecasting)
  • ساخت اپلیکیشن‌های پاسخ‌گو (Chatbots)
  • بهینه‌سازی مدل‌ها و بهبود عملکرد

بخش پنجم: ساخت و استقرار اپلیکیشن‌های کامل

  • معماری اپلیکیشن‌های تحلیل داده زمان واقعی
  • انتخاب و ترکیب سرویس‌های مناسب GCP
  • مفاهیم DevOps و CI/CD در GCP
  • استفاده از Google Kubernetes Engine (GKE) برای استقرار
  • استفاده از Cloud Run و Cloud Functions برای میکروسرویس‌ها
  • مانیتورینگ و لاگ‌برداری (Monitoring & Logging)
  • تنظیم مقیاس‌پذیری خودکار (Auto-scaling)
  • مدیریت هزینه‌ها در GCP
  • امنیت در پیاده‌سازی اپلیکیشن‌ها
  • استقرار یک اپلیکیشن کامل تحلیل داده‌های شبکه‌ای
  • مباحث پیشرفته و بهترین شیوه‌ها

این فهرست تنها بخشی از 100+ سرفصل جامع این دوره است. با گذراندن این دوره، شما نه تنها دانش نظری، بلکه مهارت‌های عملی لازم برای ساخت و استقرار پروژه‌های پیچیده در دنیای واقعی را کسب خواهید کرد.

همین حالا ثبت نام کنید و آینده خود را بسازید!
EXPRESS24 AUDIO EXPERIENCE
یادگیری را بشنوید؛ زندگی کنید
کتاب‌های صوتی و پادکست‌های آموزشی، راهی دلنشین برای کشف ایده‌های تازه، گسترش دانش و استفاده بهتر از لحظه‌های روزمره هستند.
دانش، الهام و تجربه؛ این بار با صدای زندگی
برای آموختن، همیشه لازم نیست بخوانید
گاهی بهترین فرصت یادگیری زمانی است که در مسیر رفت‌وآمد هستید، قدم می‌زنید، استراحت می‌کنید یا کارهای روزمره‌تان را انجام می‌دهید. محتوای صوتی کمک می‌کند از این لحظه‌ها برای شنیدن، اندیشیدن و آشنایی با موضوعات تازه بهره ببرید.
◷
یادگیری در دل روزمرگی
از زمان رفت‌وآمد، پیاده‌روی یا استراحت برای شنیدن محتوای مفید استفاده کنید؛ بدون آنکه همیشه به کتاب چاپی یا صفحه نمایش نیاز داشته باشید.
◎
تجربه‌ای شنیداری و دلنشین
با روایت صوتی، توضیحات گفتاری و فضای شنیداری هر محتوا همراه شوید و متناسب با سلیقه خود، شیوه تازه‌ای برای دریافت مطالب تجربه کنید.
✦
گسترش دانش و دیدگاه
با موضوعات متنوع آشنا شوید، ایده‌های تازه کشف کنید و فرصت بیشتری برای یادگیری مستمر و پرورش کنجکاوی خود بسازید.
♫
همراه با سبک زندگی شما
محتوای صوتی را متناسب با برنامه روزانه خود انتخاب کنید و در زمان مناسب، شنیدن را به بخشی از عادت‌های شخصی‌تان تبدیل کنید.
کتاب صوتی یا پادکست؟
کتاب صوتی
راهی برای همراه شدن با محتوای یک کتاب از طریق شنیدن. بسته به اثر، می‌توانید داستان‌ها، آموزش‌ها، مفاهیم تخصصی یا مطالب کاربردی را در قالب روایت و بیان صوتی دنبال کنید.
مناسب برای شنیدن و مرور محتوای کتاب‌ها
پادکست آموزشی
فرصتی برای دنبال کردن موضوعات مشخص در قالب گفت‌وگو، روایت، توضیح آموزشی یا مجموعه‌ای از قسمت‌های صوتی؛ مناسب برای کشف ایده‌ها و آشنایی با دیدگاه‌های گوناگون.
مناسب برای یادگیری موضوعی و شنیدن دیدگاه‌های تازه
هر جا که هستید، شنیدن را آغاز کنید
با دستگاه مناسب خود، محتوای صوتی را به آسانی دنبال کنید.
▯
گوشی هوشمند
اندروید و آیفون
▣
تبلت
برای شنیدن و دنبال کردن محتوا
▤
رایانه و لپ‌تاپ
با پخش‌کننده صوتی سازگار
♫
هدفون و بلندگو
برای شنیدن متناسب با محیط
چطور از تجربه شنیدن بیشتر بهره ببریم؟
✦ زمان مناسبی برای شنیدن انتخاب کنید؛ زمانی که بتوانید با آرامش به محتوا توجه داشته باشید.
✦ برای مطالب آموزشی، نکته‌های مهم را یادداشت کنید یا پس از پایان شنیدن، آن‌ها را مرور کنید.
✦ اگر محتوا طولانی است، آن را در چند نوبت دنبال کنید تا فرصت بیشتری برای درک و مرور داشته باشید.
✦ هنگام رانندگی یا انجام کارهای نیازمند تمرکز، ایمنی را در اولویت قرار دهید و از شیوه شنیدنی استفاده کنید که حواس شما را مختل نکند.
هر شنیدن، فرصتی برای کشف است
با کتاب‌های صوتی و پادکست‌های آموزشی، دنیای تازه‌ای از ایده‌ها، روایت‌ها و آموختنی‌ها را به لحظه‌های خود اضافه کنید.
کشف محصولات بیشتر در اکسپرس ۲۴
express24.ir
امکانات پخش، ادامه شنیدن و دسترسی آفلاین به نوع فایل، دستگاه و نرم‌افزار مورد استفاده بستگی دارد.
AUDIO PREVIEW
قبل از انتخاب، گوش کنید!
بخشی از سبک محتوای محصولات صوتی ما را بشنوید و با فضای آن آشنا شوید.
♫
نمونه صوتی از سبک محصولات صوتی ما
پیش‌نمایش کوتاهی از سبک پادکست های صوتی محصولات ما
پخش آنلاین
برای تجربه بهتر، می‌توانید از هدفون استفاده کنید.
تگ‌ها: AI BigQuery Cloud Dataflow Cloud functions Data Science GCP GCP Tutorial Google Cloud Platform Python Real-time Data Analysis TensorFlow آموزش GCP برنامه نویسی تحلیل داده های زمان واقعی هوش مصنوعی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.