سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مهندسی داده، کلان داده و یادگیری ماشین در پلتفرم گوگل کلود: راهنمای جامع

کتاب مهندسی داده، کلان داده و یادگیری ماشین در پلتفرم گوگل کلود: راهنمای جامع

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 مهندسی داده، کلان داده و یادگیری ماشین در پلتفرم گوگل کلود: راهنمای جامع

موضوع کلی: مهندسی داده و هوش مصنوعی در رایانش ابری

موضوع میانی: مهندسی داده و یادگیری ماشین در پلتفرم گوگل کلود

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر مهندسی داده در رایانش ابری
  • 2. مفاهیم کلیدی کلان داده
  • 3. معماری های کلان داده
  • 4. مقدمه ای بر پلتفرم گوگل کلود
  • 5. خدمات ذخیره سازی در گوگل کلود
  • 6. Google Cloud Storage: اصول و کاربردها
  • 7. Google Cloud BigQuery: مقدمه و قابلیت ها
  • 8. طراحی شمای جداول در BigQuery
  • 9. بهینه سازی کوئری ها در BigQuery
  • 10. امنیت داده ها در گوگل کلود
  • 11. مدیریت دسترسی در Google Cloud IAM
  • 12. رمزنگاری داده ها در گوگل کلود
  • 13. معرفی خدمات پردازش در گوگل کلود
  • 14. Apache Beam و Dataflow
  • 15. پردازش جریان داده با Dataflow
  • 16. پردازش بچ با Dataflow
  • 17. معرفی Apache Spark در گوگل کلود
  • 18. Dataproc: مدیریت خوشه های Spark و Hadoop
  • 19. کاربرد Spark در مهندسی داده
  • 20. ابزارهای ETL در گوگل کلود
  • 21. Cloud Data Fusion: طراحی جریان های داده
  • 22. استفاده از Data Fusion برای تبدیل داده
  • 23. Cloud Dataprep: آماده سازی و پاکسازی داده
  • 24. خودکارسازی فرآیندهای ETL
  • 25. مقدمه ای بر یادگیری ماشین
  • 26. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 27. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت)
  • 28. پیش پردازش داده ها برای یادگیری ماشین
  • 29. مهندسی ویژگی در یادگیری ماشین
  • 30. انتخاب مدل مناسب برای یادگیری ماشین
  • 31. ارزیابی مدل های یادگیری ماشین
  • 32. مقدمه ای بر خدمات یادگیری ماشین در گوگل کلود
  • 33. AI Platform: مدیریت چرخه عمر مدل
  • 34. AI Platform Notebooks: محیط توسعه
  • 35. آموزش مدل ها در AI Platform
  • 36. پیش بینی با AI Platform
  • 37. معرفی AutoML در گوگل کلود
  • 38. AutoML Vision: ساخت مدل های بینایی ماشین
  • 39. AutoML Natural Language: پردازش زبان طبیعی
  • 40. AutoML Tables: مدل سازی داده های جدولی
  • 41. مقایسه AutoML با آموزش سفارشی
  • 42. معرفی TensorFlow در گوگل کلود
  • 43. TensorFlow Enterprise
  • 44. اجرای مدل های TensorFlow در AI Platform
  • 45. TensorFlow Lite برای دستگاه های لبه
  • 46. مقدمه ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 47. تکنیک های پیش پردازش متن
  • 48. مدل های زبانی و جاسازی کلمات
  • 49. استفاده از Cloud Natural Language API
  • 50. تحلیل احساسات و استخراج موجودیت
  • 51. معرفی بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 52. تشخیص اشیاء و طبقه بندی تصاویر
  • 53. استفاده از Cloud Vision API
  • 54. تشخیص چهره و تحلیل تصاویر
  • 55. معرفی پردازش جریان داده (Stream Processing)
  • 56. مفاهیم پردازش رویداد (Event Processing)
  • 57. Apache Kafka و Pub/Sub
  • 58. پردازش رویداد با Pub/Sub و Dataflow
  • 59. کاربرد پردازش جریان در دنیای واقعی
  • 60. معرفی انبار داده (Data Warehousing)
  • 61. مفاهیم انبار داده و BI
  • 62. Google Cloud BigQuery به عنوان انبار داده
  • 63. طراحی مدل های انبار داده (Star Schema, Snowflake)
  • 64. مهاجرت انبار داده به گوگل کلود
  • 65. امنیت پیشرفته داده ها در گوگل کلود
  • 66. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
  • 67. مدیریت کلیدهای رمزنگاری (KMS)
  • 68. حفاظت از داده ها در برابر تهدیدات
  • 69. ملاحظات حریم خصوصی داده ها
  • 70. معرفی معماری های داده مدرن
  • 71. معماری دریاچه داده (Data Lake)
  • 72. معماری دریاچه خانه (Data Lakehouse)
  • 73. مقایسه معماری های داده
  • 74. طراحی معماری داده برای سازمان ها
  • 75. اخلاق در هوش مصنوعی و داده
  • 76. سوگیری در داده ها و مدل ها
  • 77. تفسیرپذیری مدل های هوش مصنوعی
  • 78. مسئولیت پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
  • 79. راهنمای اخلاقی برای مهندسان داده
  • 80. مقدمه ای بر DevOps و MLOps
  • 81. اصول DevOps برای تیم های داده
  • 82. MLOps: مدیریت چرخه عمر یادگیری ماشین
  • 83. اتوماسیون در MLOps
  • 84. پیاده سازی MLOps در گوگل کلود
  • 85. تکنیک های پیشرفته BigQuery
  • 86. بهینه سازی هزینه در BigQuery
  • 87. استفاده از BigQuery ML
  • 88. تجسم داده ها با Looker Studio (Data Studio)
  • 89. طراحی داشبوردهای مدیریتی
  • 90. مقدمه ای بر Data Governance
  • 91. اهمیت Data Governance
  • 92. پیاده سازی Data Governance در گوگل کلود
  • 93. مدیریت کیفیت داده ها
  • 94. استانداردسازی داده ها
  • 95. مباحث پیشرفته در پردازش جریان
  • 96. پنجره های زمانی (Windowing) در Dataflow
  • 97. مدیریت حالت (State Management) در پردازش جریان
  • 98. تکنیک های ضد تکرار (Deduplication)
  • 99. کاربرد پردازش جریان در زمان واقعی
  • 100. یادگیری ماشین در لبه (Edge ML)

📚 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.