, ,

کتاب مهندسی داده و یادگیری ماشین با استفاده از خدمات گوگل کلود

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 مهندسی داده و یادگیری ماشین با استفاده از خدمات گوگل کلود

موضوع کلی: مهندسی داده و هوش مصنوعی در محیط ابری

موضوع میانی: ابزارها و خدمات گوگل برای مهندسی داده و یادگیری ماشین

🎓 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. مبانی مهندسی داده در محیط ابری
  • 2. مقدمه‌ای بر خدمات گوگل کلود
  • 3. ساختار داده‌ها در مقیاس بزرگ
  • 4. مفاهیم پایگاه داده رابطه‌ای در کلود
  • 5. مفاهیم پایگاه داده NoSQL در کلود
  • 6. طراحی انبار داده (Data Warehouse)
  • 7. استخراج، تبدیل، بارگذاری (ETL)
  • 8. ابزارهای ETL در گوگل کلود
  • 9. مفاهیم جریان داده (Data Streaming)
  • 10. پردازش داده‌های جریانی در کلود
  • 11. معماری‌های داده مدرن
  • 12. داده‌کاوی (Data Mining)
  • 13. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 14. یادگیری ماشین نظارت شده
  • 15. یادگیری ماشین بدون نظارت
  • 16. یادگیری تقویتی
  • 17. مفاهیم اساسی هوش مصنوعی
  • 18. ابزارهای هوش مصنوعی گوگل کلود
  • 19. خدمات تحلیل داده گوگل کلود
  • 20. ذخیره‌سازی داده در گوگل کلود
  • 21. Google Cloud Storage
  • 22. مدیریت داده در گوگل کلود
  • 23. امنیت داده در گوگل کلود
  • 24. حاکمیت داده در گوگل کلود
  • 25. قوانین و مقررات حفاظت از داده
  • 26. ملاحظات اخلاقی در مهندسی داده
  • 27. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 28. مقدمه‌ای بر BigQuery
  • 29. ساختارهای داده در BigQuery
  • 30. بهینه‌سازی کوئری در BigQuery
  • 31. تجسم داده در BigQuery
  • 32. Google Dataflow برای پردازش جریانی
  • 33. Google Dataproc برای پردازش دسته‌ای
  • 34. Google Cloud Composer برای ارکستراسیون
  • 35. Google Cloud Pub/Sub برای پیام‌رسانی
  • 36. Google Cloud Functions برای محاسبات بدون سرور
  • 37. Google Kubernetes Engine (GKE) برای کانتینرسازی
  • 38. مقدمه‌ای بر TensorFlow
  • 39. TensorFlow در گوگل کلود
  • 40. Google AI Platform
  • 41. خدمات پیش‌ساخته هوش مصنوعی گوگل کلود
  • 42. تشخیص تصویر با Google Vision AI
  • 43. پردازش زبان طبیعی با Google Natural Language AI
  • 44. تشخیص گفتار با Google Speech-to-Text
  • 45. ترجمه با Google Translate API
  • 46. مفاهیم مدل‌های زبانی بزرگ
  • 47. استفاده از مدل‌های زبانی در مهندسی داده
  • 48. ساخت پایپ‌لاین‌های ML در کلود
  • 49. آموزش مدل‌های ML در مقیاس
  • 50. استقرار مدل‌های ML
  • 51. نظارت بر مدل‌های ML
  • 52. بهینه‌سازی مدل‌های ML
  • 53. مقدمه‌ای بر Data Catalog
  • 54. مدیریت متادیتا با Data Catalog
  • 55. جستجو و اکتشاف داده
  • 56. امنیت و دسترسی در Data Catalog
  • 57. Google Cloud Data Loss Prevention
  • 58. حفاظت از اطلاعات حساس
  • 59. انطباق با مقررات حفظ حریم خصوصی
  • 60. معماری‌های داده برای کاربردهای خاص
  • 61. مهندسی داده برای تحلیل کسب و کار
  • 62. مهندسی داده برای اینترنت اشیاء (IoT)
  • 63. مهندسی داده برای پردازش زبان طبیعی
  • 64. مهندسی داده برای بینایی ماشین
  • 65. مقدمه‌ای بر Data Studio (Looker Studio)
  • 66. ساخت داشبوردهای تعاملی
  • 67. تجسم داده‌های پیچیده
  • 68. اشتراک‌گذاری و همکاری در Data Studio
  • 69. مفاهیم مدیریت چرخه حیات داده
  • 70. پایپ‌لاین‌های داده خودکار
  • 71. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده
  • 72. مدیریت هزینه‌ها در گوگل کلود
  • 73. بهینه‌سازی مصرف منابع
  • 74. مقدمه‌ای بر MLOps
  • 75. اصول MLOps
  • 76. پیاده‌سازی MLOps در گوگل کلود
  • 77. اتوماسیون فرآیندهای ML
  • 78. پایپ‌لاین‌های CI/CD برای ML
  • 79. نظارت و مدیریت مدل در تولید
  • 80. امنیت در MLOps
  • 81. ملاحظات قانونی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 82. راهبردهای مهاجرت به کلود
  • 83. برنامه‌ریزی برای مقیاس‌پذیری
  • 84. ارزیابی ابزارهای مختلف
  • 85. تست و اعتبارسنجی پایپ‌لاین‌های داده
  • 86. بهبود مستمر در مهندسی داده
  • 87. آینده مهندسی داده و هوش مصنوعی
  • 88. روندهای نوظهور در کلود
  • 89. نقش مهندس داده در سازمان
  • 90. توسعه پایدار در محاسبات ابری
  • 91. ملاحظات زیست‌محیطی در کلود
  • 92. استفاده مسئولانه از داده و هوش مصنوعی
  • 93. اصول طراحی سیستم‌های توزیع شده
  • 94. پیامدهای اجتماعی فناوری‌های داده
  • 95. آموزش مداوم و به‌روزرسانی مهارت‌ها
  • 96. کاربرد نوین در علوم داده
  • 97. طراحی سیستم‌های داده امن و مقاوم
  • 98. مقدمه‌ای بر حریم خصوصی در داده
  • 99. مدل‌سازی داده برای تحلیل‌های عمیق
  • 100. استفاده از داده برای تصمیم‌گیری استراتژیک

📚 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 مهندسی داده و یادگیری ماشین با استفاده از خدمات گوگل کلود”

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

پیمایش به بالا