سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Google Cloud Platform: استقرار و مدیریت برنامه های Batch با Dask (کاربرد در محاسبات توزیع شده پیچیده)

کتاب Google Cloud Platform: استقرار و مدیریت برنامه های Batch با Dask (کاربرد در محاسبات توزیع شده پیچیده)

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Google Cloud Platform: استقرار و مدیریت برنامه های Batch با Dask (کاربرد در محاسبات توزیع شده پیچیده)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر محاسبات توزیع شده و Dask
  • 2. نصب و پیکربندی محیط Dask
  • 3. مفاهیم کلیدی Dask: Task Graphs و Lazy Evaluation
  • 4. کار با Dask DataFrames برای داده‌های بزرگ
  • 5. عملیات پایه بر روی Dask DataFrames: خواندن، نوشتن، فیلتر کردن
  • 6. تجمیع و گروه‌بندی با Dask DataFrames
  • 7. ادغام و پیوستن (Merge/Join) Dask DataFrames
  • 8. توابع سفارشی (UDFs) با Dask DataFrames
  • 9. کار با Dask Arrays برای داده‌های عددی بزرگ
  • 10. عملیات پایه بر روی Dask Arrays: ایجاد، دسترسی، برش
  • 11. عملیات ریاضی و منطقی با Dask Arrays
  • 12. تغییر شکل (Reshaping) و مرتب‌سازی (Sorting) Dask Arrays
  • 13. کار با Dask Bags برای داده‌های نامنظم
  • 14. عملیات پایه بر روی Dask Bags: نقشه‌برداری، فیلتر کردن
  • 15. کاهش (Reduce) و تجمیع (Aggregate) با Dask Bags
  • 16. کار با Dask Delayed برای ساخت گراف‌های سفارشی
  • 17. ساخت گراف‌های محاسباتی با Dask Delayed
  • 18. بهینه‌سازی گراف‌های Dask Delayed
  • 19. مدیریت منابع در Dask: Workers و Schedulers
  • 20. استقرار Dask بر روی Kubernetes
  • 21. استقرار Dask بر روی Google Cloud Platform (GCP)
  • 22. استفاده از Dask با Google Cloud Storage
  • 23. یکپارچه‌سازی Dask با Google BigQuery
  • 24. مدیریت و نظارت بر کلاستر Dask در GCP
  • 25. موازنه بار (Load Balancing) در Dask
  • 26. تکنیک‌های عیب‌یابی (Debugging) در Dask
  • 27. بهینه‌سازی عملکرد Dask برای Batch Jobs
  • 28. استفاده از Dask برای پردازش داده‌های سری زمانی
  • 29. کاربرد Dask در یادگیری ماشین توزیع شده
  • 30. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با Dask-ML
  • 31. پیش‌پردازش داده‌ها با Dask-ML
  • 32. ارزیابی مدل‌ها با Dask-ML
  • 33. استفاده از Dask برای پردازش تصاویر توزیع شده
  • 34. کاربرد Dask در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 35. پردازش متن با Dask DataFrames و Bags
  • 36. استفاده از Dask برای تحلیل گراف‌ها
  • 37. تحلیل داده‌های شبکه‌ای با Dask
  • 38. مدیریت داده‌های بزرگ در محاسبات علمی
  • 39. شبیه‌سازی‌های علمی توزیع شده با Dask
  • 40. کاربرد Dask در مهندسی مالی
  • 41. تحلیل ریسک با Dask
  • 42. بهینه‌سازی پورتفولیو با Dask
  • 43. کاربرد Dask در پردازش سیگنال
  • 44. تحلیل داده‌های علمی پیچیده با Dask
  • 45. تکنیک‌های موازی‌سازی در Dask
  • 46. مدل‌های برنامه‌نویسی موازی در Dask
  • 47. مدیریت حافظه در Dask
  • 48. استراتژی‌های پیش‌فرض (Defaults) در Dask
  • 49. برنامه‌ریزی وظایف (Task Scheduling) در Dask
  • 50. زمان‌بندی وظایف با Dask
  • 51. کارایی و مقیاس‌پذیری Dask
  • 52. معماری Dask: Schedulers و Workers
  • 53. انواع Schedulers در Dask
  • 54. LocalCluster و distributed.Client
  • 55. ارتباط بین Workers در Dask
  • 56. مدیریت خطا در Dask
  • 57. مقاومت در برابر خطا (Fault Tolerance) در Dask
  • 58. ذخیره‌سازی موقت (Caching) در Dask
  • 59. نمایش تصویری (Visualization) گراف‌های Dask
  • 60. پروفایلینگ (Profiling) برنامه‌های Dask
  • 61. استفاده از Dask با Apache Spark (مقایسه و تعامل)
  • 62. انتقال داده بین Dask و Spark
  • 63. کاربرد Dask در ETL (Extract, Transform, Load)
  • 64. پردازش داده‌های لاگ با Dask
  • 65. تحلیل داده‌های IoT با Dask
  • 66. استفاده از Dask در محاسبات علمی روی ابرها
  • 67. استقرار Dask در محیط‌های ابری مختلف
  • 68. تأمین امنیت کلاسترهای Dask
  • 69. مدیریت دسترسی در Dask
  • 70. مقررات مربوط به ذخیره‌سازی و پردازش داده‌ها در ایران (با رویکرد عدم مغایرت)
  • 71. اصول بانکداری بدون ربا در پردازش داده‌های مالی با Dask
  • 72. چارچوب‌های قانونی مربوط به حریم خصوصی داده‌ها در ایران
  • 73. ملاحظات شرعی در استفاده از ابزارهای محاسباتی توزیع شده
  • 74. کاربرد Dask در تحلیل داده‌های پزشکی (با رعایت پروتکل‌های وزارت بهداشت)
  • 75. چارچوب‌های قانونی و اخلاقی در تحلیل داده‌های جمعیتی
  • 76. ملاحظات مربوط به داده‌های حساس و طبقه‌بندی آن‌ها
  • 77. استفاده از Dask برای تحلیل داده‌های آموزشی (با رویکرد سازگار)
  • 78. اصول خانواده ایرانی-اسلامی در تحلیل داده‌های روانشناسی
  • 79. چارچوب‌های رسمی در تحلیل داده‌های تاریخی و سیاسی
  • 80. پرهیز از ترویج عرفان‌های نوظهور در تحلیل داده‌های مرتبط
  • 81. تأکید بر منافع ملی در تحلیل داده‌های روابط بین‌الملل
  • 82. مقایسه Dask با ابزارهای مشابه در اکوسیستم ایران
  • 83. مدیریت چرخه عمر داده‌ها در Dask
  • 84. استفاده از Dask برای خودکارسازی فرآیندهای پیچیده
  • 85. بهینه‌سازی مصرف منابع در Dask برای پروژه‌های سازگار
  • 86. مستندسازی برنامه‌های Dask
  • 87. راهنمای عملی برای توسعه‌دهندگان Dask در ایران
  • 88. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده Dask در محاسبات توزیع شده
  • 89. مباحث پیشرفته در Dask: GPU Acceleration
  • 90. کاربرد Dask در پردازش داده‌های گرافیکی
  • 91. مدیریت داده‌های با ابعاد بالا (High-Dimensional Data)
  • 92. مقیاس‌پذیری Dask در سناریوهای واقعی
  • 93. بهبود کارایی I/O با Dask
  • 94. استفاده از Dask برای کشف الگوها در داده‌ها
  • 95. تحلیل داده‌های ژنومیک با Dask
  • 96. نقش Dask در هوش مصنوعی و یادگیری عمیق توزیع شده

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.