, ,

کتاب مهندسی داده‌های ابری: طراحی، پیاده‌سازی و مدیریت سیستم‌های داده در محیط ابری

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 داده‌های ابری: طراحی، پیاده‌سازی و مدیریت سیستم‌های داده در محیط ابری

موضوع کلی: مهندسی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: مهندسی داده و سیستم‌های اطلاعاتی

🎓 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 و سیستم‌های اطلاعاتی
  • 2. اصول طراحی سیستم‌های داده
  • 3. مبانی پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 4. مبانی پایگاه‌های داده NoSQL
  • 5. معماری‌های داده مدرن
  • 6. مقدمه‌ای بر رایانش ابری
  • 7. سرویس‌های ذخیره‌سازی ابری
  • 8. سرویس‌های پردازش ابری
  • 9. مبانی مهندسی داده در محیط ابری
  • 10. مراحل پایپ‌لاین داده
  • 11. جمع‌آوری داده از منابع مختلف
  • 12. انتقال داده‌ها در محیط ابری
  • 13. ذخیره‌سازی داده‌های ساختاریافته در ابر
  • 14. ذخیره‌سازی داده‌های نیمه‌ساختاریافته در ابر
  • 15. ذخیره‌سازی داده‌های بدون ساختار در ابر
  • 16. دریاچه‌های داده (Data Lakes)
  • 17. انبارهای داده (Data Warehouses)
  • 18. انواع معماری‌های انبار داده
  • 19. طراحی اسکیمای انبار داده
  • 20. مدل‌سازی ابعادی (Dimensional Modeling)
  • 21. نرمال‌سازی و دنرمال‌سازی در پایگاه‌های داده
  • 22. کیفیت داده (Data Quality)
  • 23. پاکسازی داده (Data Cleansing)
  • 24. تبدیل داده (Data Transformation)
  • 25. بارگذاری داده (Data Loading)
  • 26. ETL در مقابل ELT
  • 27. ابزارهای ETL/ELT ابری
  • 28. مقدمه‌ای بر پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
  • 29. پردازش دسته‌ای با Apache Spark
  • 30. مقدمه‌ای بر پردازش جریانی (Stream Processing)
  • 31. پردازش جریانی با Apache Kafka
  • 32. پردازش جریانی با Apache Flink
  • 33. موتورهای پردازش داده ابری
  • 34. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data Management)
  • 35. امنیت داده در محیط ابری
  • 36. حریم خصوصی داده (Data Privacy)
  • 37. استانداردهای حاکمیت داده (Data Governance)
  • 38. مدیریت کلان‌داده (Metadata Management)
  • 39. کاتالوگ داده (Data Catalog)
  • 40. مدیریت چرخه حیات داده (Data Lifecycle Management)
  • 41. تجسم داده (Data Visualization)
  • 42. ابزارهای تجسم داده در ابر
  • 43. داشبوردهای مدیریتی
  • 44. تحلیل اکتشافی داده (Exploratory Data Analysis)
  • 45. یادگیری ماشین و مهندسی داده
  • 46. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 47. آماده‌سازی داده برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 48. پایپ‌لاین‌های ML در ابر
  • 49. مدیریت مدل‌های ML
  • 50. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس‌ها
  • 51. سیستم‌های توزیع‌شده
  • 52. مفاهیم هماهنگی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 53. موازنه بار (Load Balancing)
  • 54. تاب‌آوری (Resiliency) و تحمل خطا (Fault Tolerance)
  • 55. قابلیت مقیاس‌پذیری (Scalability)
  • 56. مدیریت پیکربندی (Configuration Management)
  • 57. اتوماسیون زیرساخت (Infrastructure Automation)
  • 58. زیرساخت به عنوان کد (Infrastructure as Code – IaC)
  • 59. ابزارهای IaC (Terraform, Ansible)
  • 60. کانتینرسازی (Containerization) با Docker
  • 61. ارکستراسیون کانتینرها با Kubernetes
  • 62. شبکه‌سازی در محیط ابری
  • 63. امنیت شبکه در ابر
  • 64. مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
  • 65. رمزنگاری داده در ابر
  • 66. ملاحظات قانونی و انطباق در مهندسی داده
  • 67. حاکمیت داده در سازمان
  • 68. نقش مهندس داده در تیم چابک (Agile)
  • 69. متدولوژی‌های توسعه نرم‌افزار و داده
  • 70. ارزیابی و انتخاب فناوری‌های داده
  • 71. طراحی سیستم‌های داده مقیاس‌پذیر
  • 72. بهینه‌سازی عملکرد پایپ‌لاین‌های داده
  • 73. عیب‌یابی سیستم‌های داده ابری
  • 74. مدیریت هزینه‌های زیرساخت ابری
  • 75. پایش و ثبت وقایع (Monitoring & Logging)
  • 76. استراتژی‌های بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery)
  • 77. مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی-زمانی (Spatio-temporal Data)
  • 78. مدیریت داده‌های سری زمانی (Time Series Data)
  • 79. کاربرد هوش مصنوعی در مهندسی داده
  • 80. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 81. مهندسی داده برای تحلیل بلادرنگ
  • 82. پایپ‌لاین‌های داده برای اینترنت اشیا (IoT)
  • 83. معماری‌های داده رویداد-محور (Event-Driven Architectures)
  • 84. بررسی موردی: پیاده‌سازی یک سیستم داده ابری
  • 85. چالش‌های انتقال سیستم‌های داده سنتی به ابر
  • 86. آینده مهندسی داده
  • 87. نقش مهندس داده در کسب‌وکار
  • 88. اصول اخلاقی در مهندسی داده
  • 89. مقدمه‌ای بر معماری‌های داده مدرن (Data Mesh)
  • 90. مفاهیم داده به عنوان محصول (Data as a Product)
  • 91. خودمختاری دامنه داده (Data Domain Autonomy)
  • 92. پلتفرم داده به عنوان زیرساخت (Data Platform as Infrastructure)
  • 93. امنیت و انطباق در معماری Data Mesh
  • 94. حاکمیت داده در Data Mesh
  • 95. نقش مهندس داده در سازمان‌های مبتنی بر داده
  • 96. ارتباط مهندسی داده با علم داده و تحلیل داده
  • 97. اصول طراحی API برای دسترسی به داده
  • 98. مدیریت خطاهای داده و بازگشت به عقب (Rollback)
  • 99. آزمون‌پذیری سیستم‌های داده
  • 100. پایپ‌لاین‌های CI/CD برای سیستم‌های داده

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مهندسی داده‌های ابری: طراحی، پیاده‌سازی و مدیریت سیستم‌های داده در محیط ابری”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا