, ,

کتاب استقرار مدل‌های علم داده بر بستر رایانش ابری در گوگل (GCP)

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 استقرار مدل‌های علم داده بر بستر رایانش ابری در گوگل (GCP)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و پردازش داده

موضوع میانی: مدیریت و استقرار مدل‌های داده در محیط ابری

🎓 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. مقدمه و آشنایی با مفاهیم رایانش ابری
  • 2. اصول معماری ابری و سرویس‌های کلیدی GCP
  • 3. خدمات ذخیره‌سازی داده در GCP (Cloud Storage)
  • 4. مدیریت پایگاه‌های داده رابطه‌ای در GCP (Cloud SQL)
  • 5. مدیریت پایگاه‌های داده NoSQL در GCP (Firestore, Bigtable)
  • 6. معرفی سرویس‌های پردازش داده در GCP (Dataflow, Dataproc)
  • 7. مبانی علم داده و چرخه حیات مدل
  • 8. مراحل پیش‌پردازش داده برای مدل‌های علم داده
  • 9. انتخاب و مهندسی ویژگی برای مدل‌های پیش‌بینی
  • 10. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 11. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین (رگرسیون، طبقه‌بندی)
  • 12. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 13. تنظیم فراپارامترها و بهینه‌سازی مدل
  • 14. معرفی ابزارهای علم داده در GCP (Vertex AI)
  • 15. محیط‌های توسعه علم داده در GCP (AI Platform Notebooks)
  • 16. ذخیره‌سازی و مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ در GCP
  • 17. انتقال داده به بستر ابری GCP
  • 18. پایپ‌لاین‌های پردازش داده خودکار در GCP
  • 19. معرفی مفاهیم استقرار مدل (Model Deployment)
  • 20. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین به عنوان API
  • 21. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین برای پردازش دسته‌ای
  • 22. مدیریت ورژن مدل‌ها در GCP
  • 23. نظارت بر عملکرد مدل‌های مستقر شده
  • 24. شناسایی و مدیریت انحراف داده (Data Drift)
  • 25. شناسایی و مدیریت انحراف مدل (Model Drift)
  • 26. معرفی مفاهیم MLOps (Machine Learning Operations)
  • 27. اصول و بهترین روش‌های MLOps در GCP
  • 28. خودکارسازی چرخه عمر مدل با استفاده از MLOps
  • 29. استفاده از Vertex AI Pipelines برای MLOps
  • 30. تست و اعتبارسنجی مدل‌ها در چرخه MLOps
  • 31. امنیت در استقرار مدل‌های علم داده در GCP
  • 32. مدیریت دسترسی و احراز هویت در GCP
  • 33. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و در حال انتقال
  • 34. پیاده‌سازی سیاست‌های امنیتی برای سرویس‌های ابری
  • 35. ملاحظات قانونی و شرعی در مدیریت داده‌ها
  • 36. قوانین حفاظت از داده در ایران
  • 37. رعایت حریم خصوصی کاربران در پردازش داده
  • 38. اصول اخلاقی در علم داده و هوش مصنوعی
  • 39. مقایسه رویکردهای استقرار مدل در محیط‌های مختلف
  • 40. استقرار مدل‌های یادگیری عمیق در GCP
  • 41. استفاده از TensorFlow Extended (TFX) در GCP
  • 42. استقرار مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 43. استقرار مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 44. مدیریت منابع محاسباتی برای استقرار مدل
  • 45. مقیاس‌پذیری خودکار (Auto-scaling) در GCP
  • 46. بهینه‌سازی هزینه در استقرار مدل‌های ابری
  • 47. معرفی سرویس‌های Kubernetes در GCP (GKE)
  • 48. استقرار مدل‌ها با استفاده از Docker و Kubernetes
  • 49. مدیریت کانتینرها و ارکستراسیون در GCP
  • 50. استفاده از Cloud Run برای استقرار میکروسرویس‌ها
  • 51. معرفی سرویس‌های Serverless در GCP
  • 52. استقرار مدل‌ها با استفاده از Cloud Functions
  • 53. معماری‌های Serverless برای استقرار مدل‌های علم داده
  • 54. پردازش جریانی داده‌ها در GCP (Pub/Sub, Dataflow)
  • 55. تجزیه و تحلیل داده‌های جریانی در زمان واقعی
  • 56. ساخت داشبوردهای مدیریتی برای عملکرد مدل
  • 57. ابزارهای بصری‌سازی داده در GCP (Looker Studio)
  • 58. گزارش‌دهی و مانیتورینگ عملکرد مدل‌ها
  • 59. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های ابری
  • 60. طراحی معماری‌های مقاوم در برابر خطا
  • 61. استفاده از Cloud Build برای CI/CD
  • 62. ادغام CI/CD با MLOps در GCP
  • 63. مدیریت پیکربندی در محیط ابری
  • 64. پیاده‌سازی استراتژی‌های A/B Testing برای مدل‌ها
  • 65. استقرار مدل‌های جدید و مقایسه با مدل‌های قبلی
  • 66. مدیریت ریسک در استقرار مدل‌های علم داده
  • 67. بکاپ‌گیری و بازیابی داده‌ها در GCP
  • 68. مستندسازی مدل‌ها و فرآیندهای استقرار
  • 69. تعامل با ذینفعان و ارائه نتایج
  • 70. آموزش کاربران نهایی مدل‌های علم داده
  • 71. بررسی موارد کاربردی موفق استقرار مدل در ایران
  • 72. چالش‌های پیاده‌سازی MLOps در سازمان‌های ایرانی
  • 73. راهکارهای بومی‌سازی استقرار مدل‌های علم داده
  • 74. آینده رایانش ابری و علم داده در ایران
  • 75. مقدمه‌ای بر محاسبات کوانتومی و کاربردهای آن
  • 76. ملاحظات حقوقی و شرعی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 77. اصول طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی اخلاقی
  • 78. مدیریت دانش و اشتراک‌گذاری در تیم‌های علم داده
  • 79. فرهنگ‌سازی در زمینه استفاده از علم داده
  • 80. ارزیابی و انتخاب پلتفرم ابری مناسب
  • 81. مهاجرت از محیط‌های On-Premise به ابر
  • 82. مدیریت هزینه و بهینه‌سازی منابع ابری
  • 83. استانداردهای فنی در استقرار مدل‌های ابری
  • 84. نقش تحلیل‌گران داده در چرخه MLOps
  • 85. نقش مهندسان یادگیری ماشین در GCP
  • 86. نقش معماران ابری در استقرار مدل‌ها
  • 87. کاربرد هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف اقتصادی ایران
  • 88. تکنیک‌های پیشرفته در پردازش تصویر با GCP
  • 89. تکنیک‌های پیشرفته در پردازش زبان طبیعی با GCP
  • 90. استقرار مدل‌های توصیه گر (Recommender Systems)
  • 91. استقرار مدل‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 92. مدیریت داده‌های حجیم و تنوع بالا (Big Data)
  • 93. معماری‌های داده مدرن در GCP
  • 94. استفاده از Data Catalog برای مدیریت فراداده
  • 95. اصول مهندسی داده برای پشتیبانی از MLOps
  • 96. طراحی پایپ‌لاین‌های داده انعطاف‌پذیر
  • 97. مدیریت چرخه حیات داده در GCP
  • 98. اهمیت بازخورد کاربران در بهبود مدل‌ها
  • 99. استراتژی‌های انتشار مدل‌های جدید
  • 100. پایش مداوم و به‌روزرسانی مدل‌ها

📚 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 استقرار مدل‌های علم داده بر بستر رایانش ابری در گوگل (GCP)”

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

پیمایش به بالا