, ,

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

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب Google Cloud Platform: استقرار و مدیریت برنامه های Batch با Dask (کاربرد در محاسبات توزیع شده پیچیده)”

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

پیمایش به بالا