دوره Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های تحلیل رفتار کاربر همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های تحلیل رفتار کاربر

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل رفتار کاربر در پلتفرم‌های ابری
• 2. آشنایی با گوگل کلاود پلتفرم (GCP)
• 3. اصول اولیه ذخیره‌سازی داده در GCP
• 4. معرفی سرویس‌های پایگاه داده در GCP
• 5. انتخاب پایگاه داده مناسب برای تحلیل رفتار کاربر
• 6. مفاهیم کلیدی تحلیل رفتار کاربر
• 7. جمع‌آوری داده‌های رفتار کاربر
• 8. ابزارهای جمع‌آوری رویداد در GCP
• 9. پیاده‌سازی ردیابی رویدادهای کاربر
• 10. مدیریت و پاکسازی داده‌های رفتار کاربر
• 11. ساختاردهی داده‌های لاگ کاربر
• 12. انبار داده (Data Warehouse) برای تحلیل رفتار کاربر
• 13. معرفی BigQuery برای تحلیل داده‌های حجیم
• 14. طراحی اسکیمای مناسب برای BigQuery
• 15. بارگذاری داده‌ها در BigQuery
• 16. پرس‌وجوهای مقدماتی در BigQuery
• 17. مفاهیم پیشرفته BigQuery
• 18. آشنایی با سرویس‌های پردازش داده در GCP
• 19. استفاده از Dataflow برای پردازش جریانی
• 20. پیاده‌سازی ETL با Dataflow
• 21. معرفی Dataproc برای پردازش دسته‌ای
• 22. استفاده از Spark و Hadoop در Dataproc
• 23. پردازش داده‌های بلادرنگ (Real-time)
• 24. معرفی Pub/Sub برای پیام‌رسانی
• 25. ساخت خط لوله داده جریانی با Pub/Sub و Dataflow
• 26. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در GCP
• 27. سرویس Vertex AI برای یادگیری ماشین
• 28. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 29. مهندسی ویژگی (Feature Engineering) برای تحلیل رفتار کاربر
• 30. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای تحلیل رفتار کاربر
• 31. مدل‌های طبقه‌بندی (Classification)
• 32. مدل‌های خوشه‌بندی (Clustering)
• 33. پیش‌بینی رفتار کاربر
• 34. مدل‌سازی ریزش مشتری (Customer Churn)
• 35. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems)
• 36. پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر با Vertex AI
• 37. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 38. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 39. معیارهای ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
• 40. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 41. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 42. مقدمه‌ای بر تجسم داده‌ها (Data Visualization)
• 43. ابزارهای تجسم داده در GCP
• 44. استفاده از Looker Studio (Data Studio)
• 45. ساخت داشبوردهای تحلیلی
• 46. تجسم تعاملات کاربر
• 47. تجسم الگوهای رفتاری
• 48. تحلیل قیف فروش (Sales Funnel Analysis)
• 49. تحلیل مسیرهای کاربری (User Journey Analysis)
• 50. مفاهیم A/B Testing
• 51. طراحی و اجرای A/B Test در GCP
• 52. تحلیل نتایج A/B Test
• 53. مقدمه‌ای بر امنیت داده‌ها در GCP
• 54. مدیریت دسترسی و نقش‌ها (IAM)
• 55. رمزنگاری داده‌ها در GCP
• 56. حفظ حریم خصوصی کاربران
• 57. اصول پیاده‌سازی اپلیکیشن‌های امن
• 58. اصول توسعه پایدار در GCP
• 59. مدیریت هزینه‌ها در GCP
• 60. بهینه‌سازی زیرساخت برای تحلیل رفتار کاربر
• 61. استقرار اپلیکیشن‌های تحلیل رفتار کاربر
• 62. معرفی Cloud Run برای اجرای کانتینرها
• 63. استفاده از Kubernetes Engine (GKE)
• 64. اتوماسیون استقرار (CI/CD)
• 65. معرفی Cloud Build
• 66. تنظیم خط لوله CI/CD برای اپلیکیشن‌های تحلیلی
• 67. مانیتورینگ و لاگ‌گیری اپلیکیشن‌ها
• 68. استفاده از Cloud Monitoring
• 69. تحلیل لاگ‌های اپلیکیشن
• 70. مفاهیم DevOps در GCP
• 71. اصول مهندسی نرم‌افزار در GCP
• 72. مستندسازی اپلیکیشن‌های تحلیل رفتار کاربر
• 73. ارتباط با ذینفعان
• 74. اصول گزارش‌دهی تحلیلی
• 75. کاربرد تحلیل رفتار کاربر در بازاریابی دیجیتال
• 76. کاربرد تحلیل رفتار کاربر در بهبود تجربه کاربری (UX)
• 77. کاربرد تحلیل رفتار کاربر در بهینه‌سازی محصول
• 78. کاربرد تحلیل رفتار کاربر در امنیت سایبری
• 79. اصول اخلاقی در تحلیل داده‌های کاربر
• 80. حکمرانی داده (Data Governance)
• 81. مدیریت چرخه عمر داده
• 82. برنامه‌ریزی برای مقیاس‌پذیری
• 83. استفاده از سرویس‌های مدیریت شده GCP
• 84. مفاهیم Serverless در GCP
• 85. معماری میکروسرویس برای اپلیکیشن‌های تحلیلی
• 86. بهینه‌سازی عملکرد اپلیکیشن‌ها
• 87. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی
• 88. مدیریت ریسک در پروژه‌های تحلیل داده
• 89. آینده تحلیل رفتار کاربر در فضای ابری
• 90. مطالعات موردی موفق در GCP
• 91. نکات پیشرفته برای تحلیل رفتار کاربر
• 92. توسعه مهارت‌های تحلیل داده
• 93. مسیر شغلی در تحلیل داده و GCP
• 94. نکات کلیدی برای موفقیت در پروژه‌های GCP
• 95. اصول کار تیمی در پروژه‌های ابری
• 96. مدیریت دانش در تیم‌های تحلیلی
• 97. نوآوری در تحلیل رفتار کاربر
• 98. پروژه‌های عملی تحلیل رفتار کاربر در GCP
• 99. جمع‌بندی و گام‌های بعدی