کتاب پردازش داده‌های ETL در Google Cloud با Dataflow و BigQuery با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش داده‌های ETL در Google Cloud با Dataflow و BigQuery

موضوع کلی: مدیریت و پردازش داده‌ها در ابر

موضوع میانی: پردازش داده‌های حجیم با استفاده از ابزارهای ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدیریت داده‌ها در عصر ابری
• 2. اصول اولیه پردازش داده‌های حجیم
• 3. معماری ابری برای پردازش داده‌ها
• 4. آشنایی با Google Cloud Platform (GCP)
• 5. مفاهیم کلیدی ETL (Extract, Transform, Load)
• 6. اهمیت ETL در فرآیندهای داده‌ای
• 7. مراحل استخراج داده‌ها
• 8. روش‌های مختلف استخراج داده
• 9. انواع منابع داده در GCP
• 10. مقدمه‌ای بر Apache Beam و Dataflow
• 11. تفاوت Dataflow با سایر ابزارهای پردازش
• 12. نصب و پیکربندی اولیه Dataflow
• 13. ایجاد یک Pipeline ساده در Dataflow
• 14. مفهوم Transform در Dataflow
• 15. عملیات Transform رایج در Dataflow
• 16. کار با PCollections در Dataflow
• 17. مقدمه‌ای بر BigQuery
• 18. معماری BigQuery و ذخیره‌سازی داده‌ها
• 19. ایجاد Dataset و Table در BigQuery
• 20. بارگذاری داده‌ها در BigQuery
• 21. استعلام‌گیری داده‌ها در BigQuery
• 22. بهینه‌سازی کوئری‌ها در BigQuery
• 23. مفاهیم پیشرفته ETL با Dataflow
• 24. پردازش استریمینگ داده‌ها با Dataflow
• 25. محدودیت‌های پردازش استریمینگ
• 26. مدیریت خطا در Dataflow Pipelines
• 27. تست و دیباگ کردن Dataflow Jobs
• 28. استفاده از Dataflow Templates
• 29. ساخت Custom Templates برای Dataflow
• 30. امنیت در Dataflow و BigQuery
• 31. مدیریت دسترسی‌ها در GCP
• 32. انطباق با مقررات حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 33. مقدمه‌ای بر Data Governance در GCP
• 34. اصول Data Quality در فرآیندهای ETL
• 35. پیاده‌سازی Data Quality با Dataflow
• 36. آشنایی با Dataproc برای پردازش Hadoop
• 37. کاربرد Dataproc در کنار Dataflow
• 38. مقدمه‌ای بر Cloud Storage
• 39. انتقال داده بین Cloud Storage و BigQuery
• 40. استفاده از Cloud Functions برای پردازش داده
• 41. اتوماسیون فرآیندهای ETL با Cloud Scheduler
• 42. مقدمه‌ای بر Data Catalog در GCP
• 43. مدیریت Metadata با Data Catalog
• 44. سناریوهای پردازش داده‌های حجیم
• 45. پردازش لاگ‌ها و رویدادها با Dataflow
• 46. تحلیل داده‌های مشتریان با BigQuery
• 47. مهاجرت داده‌ها به GCP
• 48. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازش داده در GCP
• 49. مانیتورینگ عملکرد Dataflow Jobs
• 50. استفاده از Cloud Monitoring برای Dataflow
• 51. مفاهیم پیشرفته Transform در Dataflow
• 52. کار با توابع پنجره‌ای (Windowing) در Dataflow
• 53. مدیریت حالت (State Management) در Dataflow
• 54. پردازش داده‌های جغرافیایی (Geospatial)
• 55. کاربرد BigQuery GIS
• 56. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین با داده‌های پردازش شده
• 57. اتصال Dataflow به Vertex AI
• 58. استفاده از Dataflow برای پیش‌پردازش داده‌های ML
• 59. مفاهیم Data Lineage
• 60. پیاده‌سازی Data Lineage در GCP
• 61. اصول Data Observability
• 62. کاربرد Dataflow در Data Observability
• 63. مدیریت داده‌های سری زمانی (Time Series)
• 64. پردازش داده‌های IoT با Dataflow
• 65. مقدمه‌ای بر Data Masking و Anonymization
• 66. پیاده‌سازی Data Masking در BigQuery
• 67. حکمرانی داده‌ها در محیط‌های سازمانی
• 68. استانداردهای صنعتی در ETL
• 69. ملاحظات حقوقی و انطباق در پردازش داده‌ها
• 70. امنیت داده‌ها در GCP بر اساس قوانین ایران
• 71. اصول حفاظت از داده‌های شخصی در GCP
• 72. مدیریت ریسک در پردازش داده‌های ابری
• 73. نقش Data Engineer در چرخه عمر داده
• 74. مهارت‌های لازم برای Data Engineer
• 75. آینده پردازش داده‌های ابری
• 76. روندهای نوظهور در ETL
• 77. استفاده از Dataflow برای تحلیل داده‌های مالی
• 78. پردازش داده‌های سلامت با رعایت حریم خصوصی
• 79. کاربرد Dataflow در صنعت خرده‌فروشی
• 80. تحلیل داده‌های حمل و نقل با BigQuery
• 81. مقدمه‌ای بر Data Mesh
• 82. تفاوت Data Mesh با معماری‌های سنتی
• 83. پیاده‌سازی Data Mesh با ابزارهای GCP
• 84. اصول Data Product
• 85. مدیریت Data Product در GCP
• 86. چالش‌های پیاده‌سازی Data Mesh
• 87. نقش Data Governance در Data Mesh
• 88. ملاحظات امنیتی در معماری Data Mesh
• 89. مدیریت داده‌های غیرساختاریافته
• 90. پردازش متن با Dataflow
• 91. استفاده از BigQuery ML برای تحلیل متن
• 92. مقدمه‌ای بر Data Virtualization
• 93. کاربرد Data Virtualization با BigQuery
• 94. بهینه‌سازی عملکرد BigQuery برای بارهای کاری سنگین
• 95. استفاده از BigQuery BI Engine
• 96. مقدمه‌ای بر Data Mesh Orchestration
• 97. ابزارهای Orchestration در GCP
• 98. بهترین شیوه‌ها در طراحی Data Pipeline
• 99. مدیریت چرخه عمر Data Pipeline
• 100. جمع‌بندی و نگاه به آینده پردازش داده در ایران

📚 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