کتاب Google Cloud Platform: Real-time Data Analysis Application Development with Advanced AI and Machine Learning Techniques
, ,

کتاب Google Cloud Platform: Real-time Data Analysis Application Development with Advanced AI and Machine Learning Techniques

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000004956 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , ,

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب Google Cloud Platform: Real-time Data Analysis Application Development with Advanced AI and Machine Learning Techniques

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر دنیای داده‌های بلادرنگ
  • 2. مقدمه‌ای بر Google Cloud Platform (GCP)
  • 3. مفاهیم کلیدی تحلیل داده‌های بلادرنگ
  • 4. معماری سیستم‌های بلادرنگ
  • 5. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML)
  • 6. چرا GCP برای تحلیل بلادرنگ و AI/ML؟
  • 7. تنظیم محیط GCP و حساب کاربری
  • 8. مفاهیم پایه‌ای GCP: مناطق، مناطق، پروژه‌ها
  • 9. شبکه‌های GCP: VPC، زیرشبکه‌ها، فایروال‌ها
  • 10. مدیریت هویت و دسترسی (IAM) در GCP
  • 11. خدمات ذخیره‌سازی GCP: Cloud Storage
  • 12. مبانی پایگاه داده در GCP: Cloud SQL
  • 13. مفاهیم پایگاه داده NoSQL در GCP
  • 14. انتخاب سرویس ذخیره‌سازی مناسب برای داده‌های بلادرنگ
  • 15. مقدمه‌ای بر پردازش جریان داده (Stream Processing)
  • 16. Apache Kafka و مفاهیم آن
  • 17. Google Cloud Pub/Sub: معرفی و معماری
  • 18. نوشتن اولین پیام در Pub/Sub
  • 19. خواندن پیام از Pub/Sub
  • 20. مدیریت اشتراک‌ها (Subscriptions) و موضوعات (Topics) در Pub/Sub
  • 21. الگوهای استفاده از Pub/Sub
  • 22. مقدمه‌ای بر پردازش بلادرنگ با Dataflow
  • 23. معماری Apache Beam و Dataflow
  • 24. نوشتن Pipeline ساده با Dataflow
  • 25. تبدیلات (Transforms) اصلی در Dataflow
  • 26. پردازش پنجره‌ای (Windowing) در Dataflow
  • 27. مدیریت وضعیت (State) در Dataflow
  • 28. استفاده از Side Inputs در Dataflow
  • 29. مدیریت خطا و شکست در Dataflow
  • 30. استقرار Dataflow Pipeline
  • 31. استفاده از Dataflow برای پردازش داده‌های Pub/Sub
  • 32. مقدمه‌ای بر Dataflow SQL
  • 33. کار با انواع داده در Dataflow
  • 34. بهینه‌سازی عملکرد Dataflow Pipeline
  • 35. مانیتورینگ و اشکال‌زدایی Dataflow Pipeline
  • 36. انتخاب ابزار مناسب برای پردازش بلادرنگ
  • 37. مقدمه‌ای بر BigQuery
  • 38. معماری BigQuery و ذخیره‌سازی داده
  • 39. بارگذاری داده در BigQuery
  • 40. کوئری زدن داده‌ها در BigQuery
  • 41. انواع داده در BigQuery
  • 42. پارتیشن‌بندی و خوشه‌بندی جداول در BigQuery
  • 43. مدیریت هزینه‌ها در BigQuery
  • 44. امنیت داده‌ها در BigQuery
  • 45. استفاده از BigQuery برای تحلیل داده‌های پردازش شده
  • 46. مقدمه‌ای بر BigQuery ML
  • 47. ساخت مدل‌های ML ساده در BigQuery ML
  • 48. آموزش مدل‌های رگرسیون در BigQuery ML
  • 49. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی در BigQuery ML
  • 50. پیش‌بینی با BigQuery ML
  • 51. ارزیابی مدل‌های BigQuery ML
  • 52. استفاده از BigQuery ML برای تحلیل بلادرنگ
  • 53. مقدمه‌ای بر AI Platform (Vertex AI)
  • 54. معرفی Vertex AI: یکپارچگی خدمات AI/ML
  • 55. آماده‌سازی داده‌ها برای ML در Vertex AI
  • 56. آموزش مدل‌های سفارشی در Vertex AI Training
  • 57. مدیریت مدل‌ها در Vertex AI Model Registry
  • 58. استقرار مدل‌ها برای پیش‌بینی (Serving) در Vertex AI Endpoints
  • 59. پیش‌بینی بلادرنگ با Vertex AI
  • 60. مقدمه‌ای بر TensorFlow و Keras
  • 61. پیاده‌سازی مدل‌های ML با TensorFlow در GCP
  • 62. آموزش مدل‌های پیچیده با TensorFlow در Vertex AI
  • 63. TensorBoard برای مانیتورینگ آموزش مدل
  • 64. استفاده از TPUs برای آموزش سریع‌تر مدل‌ها
  • 65. مقدمه‌ای بر خدمات AI از پیش آموزش دیده GCP
  • 66. Vision AI: پردازش تصویر و ویدئو
  • 67. Natural Language AI: پردازش زبان طبیعی
  • 68. Speech-to-Text و Text-to-Speech
  • 69. Translation AI
  • 70. چگونه از خدمات AI از پیش آموزش دیده در برنامه بلادرنگ استفاده کنیم؟
  • 71. اتصال خدمات AI به Dataflow و Pub/Sub
  • 72. مقدمه‌ای بر ساخت API برای برنامه
  • 73. ساخت API با Cloud Functions
  • 74. ساخت API با Cloud Run
  • 75. استفاده از API Gateway در GCP
  • 76. اتصال API به خدمات تحلیل بلادرنگ
  • 77. طراحی معماری برنامه جامع
  • 78. ترکیب Pub/Sub، Dataflow، BigQuery و Vertex AI
  • 79. ایجاد یک داشبورد بلادرنگ
  • 80. مانیتورینگ برنامه جامع
  • 81. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم جامع
  • 82. پیاده‌سازی CI/CD برای برنامه بلادرنگ
  • 83. امنیت در سطح برنامه
  • 84. ملاحظات مقیاس‌پذیری
  • 85. بهینه‌سازی هزینه‌ها در کل سیستم
  • 86. مقدمه‌ای بر پردازش گراف (Graph Processing) در GCP (اختیاری)
  • 87. مقدمه‌ای بر پردازش لبه (Edge Processing) در GCP (اختیاری)
  • 88. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در GCP (اختیاری)
  • 89. کاربردهای پیشرفته AI/ML در تحلیل بلادرنگ
  • 90. موردکاوی: ساخت یک سیستم توصیه بلادرنگ
  • 91. موردکاوی: تشخیص ناهنجاری بلادرنگ
  • 92. موردکاوی: تحلیل احساسات بلادرنگ
  • 93. مقدمه‌ای بر مفاهیم داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 94. چالش‌های داده‌های حجیم و پرسرعت
  • 95. استراتژی‌های مهاجرت به GCP
  • 96. بهترین شیوه‌ها در طراحی سیستم‌های بلادرنگ
  • 97. آینده تحلیل داده‌های بلادرنگ با AI/ML
  • 98. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
  • 99. سوالات متداول و پاسخ‌ها
  • 100. آشنایی با ابزارهای داده‌کاوی پیشرفته (Data Mining) و کشف الگو در داده‌های بلادرنگ با استفاده از GCP.

📚 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 Google Cloud Platform: Real-time Data Analysis Application Development with Advanced AI and Machine Learning Techniques”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا