کتاب طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله ETL با Apache Beam و Google Cloud Dataflow (Java) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی خطوط لوله ETL با Apache Beam و Google Cloud Dataflow (Java)

موضوع کلی: پردازش داده و تحلیل کلان داده

موضوع میانی: معماری‌های پردازش داده بدون سرور (Serverless)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش داده و تحلیل کلان داده
• 2. اصول خطوط لوله ETL (Extract, Transform, Load)
• 3. معماری‌های پردازش داده سنتی در مقابل پردازش بدون سرور
• 4. مزایای پردازش بدون سرور برای ETL
• 5. معرفی Apache Beam: چارچوبی برای پردازش داده‌های دسته‌ای و جریانی
• 6. مفاهیم پایه Apache Beam: Pipeline, PCollection, PTransform
• 7. نوشتن اولین خط لوله ETL ساده با Apache Beam
• 8. انواع PTransform ها در Apache Beam: ParDo, GroupByKey, Flatten
• 9. کار با داده‌های ورودی و خروجی در Apache Beam
• 10. خواندن داده از فایل‌های متنی (CSV, JSON)
• 11. نوشتن داده در فایل‌های متنی
• 12. تبدیل داده‌ها: فیلتر کردن، نگاشت، استخراج
• 13. تجمیع داده‌ها: شمارش، جمع، میانگین
• 14. عملیات GroupByKey و کاربردهای آن
• 15. انواع داده‌ها در Apache Beam و serializability
• 16. مدیریت حالت در پردازش جریانی با Apache Beam
• 17. پنجره‌بندی (Windowing) در پردازش داده‌های جریانی
• 18. انواع پنجره‌ها: Tumbling, Sliding, Session
• 19. مدیریت رویدادهای خارج از ترتیب (Late Data)
• 20. تضمین کیفیت داده‌ها در خطوط لوله ETL
• 21. معرفی Google Cloud Dataflow
• 22. مزایای استفاده از Dataflow به عنوان سرویس مدیریت شده
• 23. نوشتن یک خط لوله ETL با Apache Beam و استقرار آن بر روی Dataflow
• 24. تنظیمات اولیه برای اجرای خط لوله بر روی Dataflow
• 25. فهم Pipeline Options در Dataflow
• 26. اجرای خط لوله پردازش داده دسته‌ای بر روی Dataflow
• 27. اجرای خط لوله پردازش داده جریانی بر روی Dataflow
• 28. مانیتورینگ و لاگ‌گیری خطوط لوله Dataflow
• 29. تنظیمات مقیاس‌پذیری خودکار در Dataflow
• 30. مفهوم Dataflow Runner و انواع آن
• 31. استفاده از Dataflow برای پردازش داده‌های حجم بالا
• 32. بهینه‌سازی عملکرد خطوط لوله Dataflow
• 33. شناسایی و رفع گلوگاه‌ها در خطوط لوله Dataflow
• 34. مدیریت خطا و بازیابی در Dataflow
• 35. استفاده از Apache Beam SDK برای زبان Java
• 36. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Java برای Apache Beam
• 37. نوشتن PTransform های سفارشی در Java
• 38. استفاده از کتابخانه‌های خارجی در خطوط لوله Beam
• 39. کار با منابع داده متنوع در Dataflow
• 40. خواندن داده از Google Cloud Storage
• 41. نوشتن داده در Google Cloud Storage
• 42. خواندن داده از BigQuery
• 43. نوشتن داده در BigQuery
• 44. ادغام با سایر سرویس‌های Google Cloud Platform (GCP)
• 45. استفاده از Pub/Sub برای ورودی و خروجی داده‌های جریانی
• 46. پیاده‌سازی ETL برای داده‌های لاگ
• 47. پردازش داده‌های سنسور با خطوط لوله جریانی
• 48. تحلیل داده‌های فروش با خطوط لوله ETL
• 49. پردازش داده‌های مشتریان
• 50. ساخت داشبوردهای تحلیلی با داده‌های پردازش شده
• 51. مفاهیم پیشرفته Apache Beam
• 52. پردازش داده‌های گراف
• 53. استفاده از Join در Apache Beam
• 54. انواع Join ها و کاربردهای آن‌ها
• 55. استفاده از Aggregators در Apache Beam
• 56. پیاده‌سازی منطق پیچیده در PTransform ها
• 57. مدیریت Schema در Apache Beam
• 58. کار با Schema Registry
• 59. استفاده از Avro برای سریال‌سازی داده‌ها
• 60. استفاده از Protocol Buffers
• 61. مفاهیم پیشرفته Dataflow
• 62. تنظیمات پیشرفته مقیاس‌پذیری در Dataflow
• 63. استفاده از Dataflow Templates
• 64. ساخت Dataflow Templates سفارشی
• 65. مدیریت هزینه‌ها در Dataflow
• 66. بهینه‌سازی مصرف منابع در Dataflow
• 67. استفاده از Dataflow برای یادگیری ماشین (پیش‌پردازش داده)
• 68. ادغام Dataflow با TensorFlow
• 69. پردازش داده‌های متنی برای مدل‌های NLP
• 70. استفاده از Apache Beam برای پردازش داده‌های مکانی
• 71. کار با داده‌های جغرافیایی در Beam
• 72. پردازش داده‌های سری زمانی
• 73. مفاهیم امنیت در Dataflow
• 74. مدیریت دسترسی و احراز هویت در Dataflow
• 75. استفاده از Cloud KMS برای رمزنگاری داده‌ها
• 76. نکات و ترفندهای عملی برای خطوط لوله ETL
• 77. اشتباهات رایج در طراحی خطوط لوله ETL
• 78. بهترین شیوه‌ها برای نوشتن کد Apache Beam
• 79. تست کردن خطوط لوله Apache Beam
• 80. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ پیشرفته
• 81. مستندسازی خطوط لوله Dataflow
• 82. جمع‌بندی و نگاه به آینده پردازش داده بدون سرور
• 83. چالش‌های پردازش داده بدون سرور
• 84. روندهای نوظهور در پردازش کلان داده
• 85. معرفی ابزارهای مشابه Apache Beam (اختیاری، با ذکر تفاوت‌ها)
• 86. انتخاب بهترین ابزار برای نیازهای ETL
• 87. پروژه‌های عملی برای تمرین بیشتر
• 88. طراحی یک خط لوله ETL پیچیده برای یک سناریو واقعی
• 89. مقایسه روش‌های مختلف پردازش داده
• 90. نکات نهایی برای موفقیت در پروژه‌های ETL

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — زبان ساده و کاربردی
  
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها)
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.

🎯 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