MAPress
کتاب مهندسی داده با Google BigQuery در Google Cloud

کتاب مهندسی داده با Google BigQuery در Google Cloud

تگ‌ها: ETL Google BigQuery Google Cloud انبار داده پردازش داده پلتفرم ابری تحلیل داده داده کاوی علم داده مهندسی داده

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی داده با Google BigQuery در Google Cloud

موضوع کلی: مهندسی داده و تحلیل داده

موضوع میانی: مهندسی داده با استفاده از پلتفرم‌های ابری

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده
  • 2. اصول مهندسی داده
  • 3. نقش مهندس داده
  • 4. مفاهیم پایگاه داده رابطه‌ای
  • 5. مفاهیم پایگاه داده NoSQL
  • 6. مقدمه‌ای بر Google Cloud
  • 7. معرفی Google BigQuery
  • 8. معماری Google BigQuery
  • 9. ذخیره‌سازی داده در BigQuery
  • 10. انواع داده در BigQuery
  • 11. بارگذاری داده در BigQuery
  • 12. انتقال داده به BigQuery
  • 13. استفاده از Cloud Storage
  • 14. انتقال داده از Cloud Storage
  • 15. استفاده از Data Transfer Service
  • 16. انتقال داده از پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 17. استفاده از Cloud Data Fusion
  • 18. طراحی اسکیمای پایگاه داده
  • 19. نرمال‌سازی و عدم نرمال‌سازی
  • 20. بهینه‌سازی طراحی اسکیمای BigQuery
  • 21. مقدمه‌ای بر تحلیل داده
  • 22. مراحل تحلیل داده
  • 23. پاکسازی داده
  • 24. تبدیل داده
  • 25. تجمیع داده
  • 26. مصورسازی داده
  • 27. مقدمه‌ای بر SQL
  • 28. دستورات اساسی SQL
  • 29. توابع پنجره‌ای در SQL
  • 30. بهینه‌سازی کوئری‌های SQL
  • 31. مقدمه‌ای بر ابزارهای ETL/ELT
  • 32. استفاده از Dataflow
  • 33. پردازش دسته‌ای با Dataflow
  • 34. پردازش جریانی با Dataflow
  • 35. مقدمه‌ای بر هوش تجاری
  • 36. ابزارهای هوش تجاری
  • 37. مصورسازی داده با Looker Studio
  • 38. ایجاد داشبوردهای مدیریتی
  • 39. امنیت داده در Google Cloud
  • 40. مدیریت دسترسی در BigQuery
  • 41. رمزنگاری داده در BigQuery
  • 42. حریم خصوصی داده
  • 43. ملاحظات اخلاقی در مهندسی داده
  • 44. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 45. چالش‌های داده‌های بزرگ
  • 46. معماری‌های داده‌های بزرگ
  • 47. انبار داده (Data Warehouse)
  • 48. دریاچه داده (Data Lake)
  • 49. مقایسه انبار داده و دریاچه داده
  • 50. مقدمه‌ای بر مهندسی داده مدرن
  • 51. پلتفرم‌های مهندسی داده
  • 52. معماری‌های داده مدرن
  • 53. مهندسی داده مبتنی بر ابر
  • 54. مزایای مهندسی داده مبتنی بر ابر
  • 55. معرفی Google Cloud Platform (GCP)
  • 56. سرویس‌های کلیدی GCP برای مهندسی داده
  • 57. Google Compute Engine
  • 58. Google Kubernetes Engine
  • 59. Google Cloud Storage
  • 60. Google BigQuery
  • 61. Google Cloud Data Fusion
  • 62. Google Cloud Dataflow
  • 63. Google Cloud Dataproc
  • 64. Google Cloud Pub/Sub
  • 65. Google Cloud Composer
  • 66. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده
  • 67. مدل‌سازی ابعادی (Dimensional Modeling)
  • 68. مدل‌سازی ستاره‌ای (Star Schema)
  • 69. مدل‌سازی برف‌ریزه‌ای (Snowflake Schema)
  • 70. مراحل پیاده‌سازی مدل ابعادی
  • 71. چالش‌های مدل‌سازی داده
  • 72. مقدمه‌ای بر داده‌های جریانی (Streaming Data)
  • 73. معماری‌های پردازش داده جریانی
  • 74. استفاده از Pub/Sub برای داده‌های جریانی
  • 75. پردازش داده جریانی با Dataflow
  • 76. کاربرد داده‌های جریانی در کسب‌وکار
  • 77. مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی (Geospatial Data)
  • 78. ذخیره‌سازی داده‌های مکانی در BigQuery
  • 79. تحلیل داده‌های مکانی با BigQuery
  • 80. مصورسازی داده‌های مکانی
  • 81. کاربرد داده‌های مکانی در تحلیل
  • 82. مقدمه‌ای بر داده‌های متنی (Text Data)
  • 83. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 84. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 85. استفاده از NLP در BigQuery
  • 86. کاربرد داده‌های متنی در تحلیل
  • 87. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • 88. نقش مهندسی داده در یادگیری ماشین
  • 89. آماده‌سازی داده برای یادگیری ماشین
  • 90. ادغام BigQuery با Vertex AI
  • 91. مقدمه‌ای بر Data Governance
  • 92. اصول Data Governance
  • 93. پیاده‌سازی Data Governance در GCP
  • 94. مدیریت کیفیت داده
  • 95. مدیریت متادیتا (Metadata Management)
  • 96. مقدمه‌ای بر امنیت داده در BigQuery
  • 97. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
  • 98. رمزنگاری در حالت استراحت و در حال انتقال
  • 99. ردیابی دسترسی به داده‌ها
  • 100. ملاحظات حقوقی و انطباق داده‌ها

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.