سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ساخت و مدیریت خطوط لوله داده در Google Cloud

کتاب ساخت و مدیریت خطوط لوله داده در Google Cloud

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 ساخت و مدیریت خطوط لوله داده در Google Cloud

موضوع کلی: مهندسی داده و زیرساخت ابری

موضوع میانی: مهندسی داده در پلتفرم Google Cloud

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده در ابر
  • 2. اصول پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 3. مفاهیم پایگاه‌های داده NoSQL
  • 4. معماری‌های داده مدرن
  • 5. مقدمه‌ای بر Google Cloud Platform
  • 6. معرفی سرویس‌های ذخیره‌سازی داده در GCP
  • 7. Cloud Storage: ذخیره‌سازی اشیاء
  • 8. Cloud SQL: پایگاه داده رابطه‌ای مدیریت شده
  • 9. Cloud Spanner: پایگاه داده رابطه‌ای مقیاس‌پذیر جهانی
  • 10. Bigtable: پایگاه داده NoSQL مقیاس‌پذیر
  • 11. Firestore: پایگاه داده سندی مقیاس‌پذیر
  • 12. معرفی ابزارهای پردازش داده در GCP
  • 13. Dataflow: پردازش جریان و دسته‌ای
  • 14. Dataproc: پردازش کلان داده با Apache Spark و Hadoop
  • 15. BigQuery: انبار داده تحلیلی serverless
  • 16. معرفی ابزارهای انتقال و ETL در GCP
  • 17. Cloud Data Fusion: ابزار ETL بصری
  • 18. Cloud Dataprep: آماده‌سازی و پاکسازی داده
  • 19. Cloud Storage Transfer Service: انتقال داده به GCP
  • 20. Transfer Appliance: انتقال داده آفلاین
  • 21. Database Migration Service: مهاجرت پایگاه داده
  • 22. معرفی ابزارهای ارکستراسیون در GCP
  • 23. Cloud Composer: ارکستراسیون با Apache Airflow
  • 24. Workflows: اتوماسیون گردش کار
  • 25. معرفی ابزارهای یادگیری ماشین در GCP
  • 26. Vertex AI: پلتفرم یکپارچه یادگیری ماشین
  • 27. AI Platform: آموزش و استقرار مدل‌های ML
  • 28. معرفی ابزارهای تحلیل داده در GCP
  • 29. Looker: هوش تجاری و داشبوردهای مدیریتی
  • 30. Data Studio: ابزار بصری‌سازی داده رایگان
  • 31. معرفی امنیت و حاکمیت داده در GCP
  • 32. Identity and Access Management (IAM)
  • 33. Security Command Center
  • 34. Data Loss Prevention (DLP)
  • 35. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 36. مقررات حفاظت از داده‌ها
  • 37. اصول طراحی خط لوله داده
  • 38. مراحل ساخت خط لوله داده
  • 39. جمع‌آوری داده‌ها
  • 40. ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 41. پاکسازی و تبدیل داده‌ها (ETL/ELT)
  • 42. اعتبارسنجی داده‌ها
  • 43. بصری‌سازی و گزارش‌دهی داده‌ها
  • 44. نظارت و مدیریت خط لوله داده
  • 45. خط لوله‌های داده برای تحلیل بلادرنگ
  • 46. خط لوله‌های داده برای پردازش دسته‌ای
  • 47. خط لوله‌های داده برای یادگیری ماشین
  • 48. طراحی خط لوله‌های داده مقیاس‌پذیر
  • 49. طراحی خط لوله‌های داده قابل اعتماد
  • 50. طراحی خط لوله‌های داده امن
  • 51. بهینه‌سازی عملکرد خط لوله داده
  • 52. مدیریت هزینه‌های خط لوله داده
  • 53. مثال عملی: خط لوله داده برای تحلیل فروش
  • 54. مثال عملی: خط لوله داده برای پیش‌بینی تقاضا
  • 55. مثال عملی: خط لوله داده برای پردازش لاگ‌ها
  • 56. مقدمه‌ای بر معماری‌های داده مدرن
  • 57. Data Lakehouse
  • 58. Data Mesh
  • 59. اصول DataOps
  • 60. اجرای DataOps در GCP
  • 61. نمونه‌های موفق پیاده‌سازی مهندسی داده
  • 62. بهترین شیوه‌ها در مهندسی داده
  • 63. آینده مهندسی داده و ابر
  • 64. مباحث پیشرفته در مهندسی داده
  • 65. مهندسی داده برای اینترنت اشیاء (IoT)
  • 66. مهندسی داده برای داده‌های مکانی
  • 67. مهندسی داده برای داده‌های گراف
  • 68. معرفی ابزارهای مانیتورینگ و لاگینگ در GCP
  • 69. Cloud Logging
  • 70. Cloud Monitoring
  • 71. Cloud Trace
  • 72. مدیریت متادیتای داده
  • 73. کاتالوگ داده
  • 74. حاکمیت داده و انطباق
  • 75. مدیریت چرخه عمر داده
  • 76. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده
  • 77. طراحی برای دسترس‌پذیری بالا (High Availability)
  • 78. طراحی برای تحمل خطا (Fault Tolerance)
  • 79. تست و اعتبارسنجی خطوط لوله داده
  • 80. مستندسازی خطوط لوله داده
  • 81. امنیت در انتقال داده‌ها
  • 82. امنیت در ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 83. امنیت در پردازش داده‌ها
  • 84. مدیریت دسترسی به داده‌ها
  • 85. مقررات و استانداردهای داده در ایران
  • 86. چارچوب‌های قانونی حفاظت از داده
  • 87. ملاحظات شرعی در تحلیل داده
  • 88. اصول اخلاقی در مهندسی داده
  • 89. مسئولیت‌پذیری در مهندسی داده
  • 90. نوآوری در مهندسی داده
  • 91. نقش مهندس داده در سازمان
  • 92. توسعه حرفه‌ای در مهندسی داده
  • 93. آینده شغلی مهندس داده
  • 94. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
  • 95. نگاهی به ابزارهای نوظهور
  • 96. مقایسه رویکردهای مختلف در مهندسی داده
  • 97. کاربرد مهندسی داده در صنایع مختلف
  • 98. تأثیر مهندسی داده بر تصمیم‌گیری کسب‌وکار
  • 99. ارزیابی ریسک در پروژه‌های مهندسی داده
  • 100. مدیریت تغییر در پیاده‌سازی خطوط لوله داده

📚 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.