کتاب طراحی و پیاده‌سازی خطوط پردازش داده ETL با استفاده از Apache Beam و Google Cloud Dataflow (Python) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی خطوط پردازش داده ETL با استفاده از Apache Beam و Google Cloud Dataflow (Python)

موضوع کلی: پردازش داده و تحلیل داده‌های حجیم

موضوع میانی: معماری‌های پردازش داده بدون سرور (Serverless)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش داده و تحلیل داده‌های حجیم
• 2. اصول اولیه پردازش داده‌های حجیم
• 3. معرفی Apache Beam
• 4. مفاهیم کلیدی Apache Beam
• 5. نوشتن اولین پایپ‌لاین Apache Beam
• 6. اجرای پایپ‌لاین Apache Beam به صورت محلی
• 7. مقدمه‌ای بر پردازش بدون سرور
• 8. مزایای معماری‌های بدون سرور
• 9. Google Cloud Dataflow چیست؟
• 10. معرفی Google Cloud Dataflow
• 11. استقرار پایپ‌لاین Apache Beam بر روی Dataflow
• 12. مدیریت و نظارت بر پایپ‌لاین‌های Dataflow
• 13. مقدمه‌ای بر خطوط لوله ETL
• 14. مراحل پردازش داده ETL
• 15. طراحی یک خط لوله ETL ساده
• 16. استفاده از Python در Apache Beam
• 17. ساختار داده‌ها در Apache Beam: PCollection
• 18. تبدیلات (Transforms) در Apache Beam
• 19. تبدیلات اساسی: Map و FlatMap
• 20. تبدیلات تجمعی: GroupByKey و Combine
• 21. پایپ‌لاین‌های داده‌ای تعاملی (Streaming)
• 22. پردازش داده‌های تعاملی در Dataflow
• 23. مفاهیم کلیدی پردازش تعاملی
• 24. پنجره‌بندی (Windowing) در پردازش تعاملی
• 25. انواع پنجره‌ها
• 26. مدیریت وضعیت (State Management) در پردازش تعاملی
• 27. مدیریت رویدادهای خارج از ترتیب (Late Data)
• 28. مقدمه‌ای بر ذخیره‌سازی داده‌ها
• 29. انواع پایگاه‌های داده برای تحلیل داده
• 30. ذخیره‌سازی داده‌ها در Google Cloud
• 31. استفاده از BigQuery برای تحلیل داده
• 32. بارگذاری داده در BigQuery
• 33. کوئری زدن داده‌ها در BigQuery
• 34. اتصال Dataflow به BigQuery
• 35. پردازش داده‌های از BigQuery با Dataflow
• 36. استفاده از Cloud Storage برای ذخیره‌سازی داده
• 37. بارگذاری داده در Cloud Storage
• 38. دسترسی به داده‌ها از Cloud Storage در Dataflow
• 39. پردازش فایل‌های متنی (CSV, JSON)
• 40. پردازش داده‌های ساختاریافته
• 41. پردازش داده‌های نیمه‌ساختاریافته
• 42. پاکسازی داده‌ها (Data Cleaning)
• 43. اعتبارسنجی داده‌ها (Data Validation)
• 44. تبدیل داده‌ها (Data Transformation)
• 45. تجمیع داده‌ها (Data Aggregation)
• 46. بهینه‌سازی پایپ‌لاین‌های Dataflow
• 47. مانیتورینگ عملکرد پایپ‌لاین Dataflow
• 48. لاگ‌برداری (Logging) در Dataflow
• 49. مدیریت خطا (Error Handling) در Dataflow
• 50. استراتژی‌های بازپردازش (Retries)
• 51. مفاهیم پیشرفته Apache Beam
• 52. الگوهای طراحی در Apache Beam
• 53. استفاده از کتابخانه‌های خارجی در Apache Beam
• 54. مدیریت وابستگی‌ها
• 55. آزمایش پایپ‌لاین‌های Apache Beam
• 56. نوشتن تست‌های واحد
• 57. نوشتن تست‌های یکپارچه‌سازی
• 58. مقدمه‌ای بر امنیت داده‌ها
• 59. اصول امنیتی در پردازش داده
• 60. امنیت داده‌ها در Google Cloud
• 61. مدیریت دسترسی‌ها (IAM)
• 62. رمزنگاری داده‌ها
• 63. ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها
• 64. انطباق با مقررات داده‌ها
• 65. پردازش داده‌های مکانی
• 66. مفاهیم GIS
• 67. استفاده از Apache Beam برای داده‌های مکانی
• 68. پردازش داده‌های سری زمانی
• 69. تحلیل داده‌های سری زمانی
• 70. استفاده از Apache Beam برای داده‌های سری زمانی
• 71. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 72. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده
• 73. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 74. استفاده از Dataflow برای آماده‌سازی داده‌ها
• 75. ادغام با سرویس‌های یادگیری ماشین Google Cloud
• 76. TensorFlow در Apache Beam
• 77. PyTorch در Apache Beam
• 78. مقدمه‌ای بر معماری‌های کلان داده (Big Data Architectures)
• 79. معماری‌های پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
• 80. معماری‌های پردازش تعاملی (Streaming Processing)
• 81. معماری‌های ترکیبی (Lambda, Kappa)
• 82. مقایسه معماری‌های پردازش داده
• 83. انتخاب معماری مناسب
• 84. ملاحظات هزینه‌ای در پردازش داده بدون سرور
• 85. بهینه‌سازی هزینه‌ها در Dataflow
• 86. مدیریت منابع در Dataflow
• 87. بهترین شیوه‌ها در طراحی پایپ‌لاین ETL
• 88. مستندسازی پایپ‌لاین‌های ETL
• 89. بازنگری و بهبود پایپ‌لاین‌ها
• 90. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ و تحلیل پیشرفته
• 91. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
• 92. تجسم داده‌ها (Data Visualization)
• 93. ابزارهای تجسم داده در Google Cloud
• 94. کاربرد تجسم داده در تصمیم‌گیری
• 95. ارزیابی کیفیت داده‌ها
• 96. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
• 97. فرهنگ داده‌محور
• 98. آینده پردازش داده بدون سرور
• 99. نوآوری‌ها در Apache Beam
• 100. روندهای جدید در پردازش داده‌های حجیم

📚 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