, ,

کتاب آماده‌سازی و تحلیل داده‌ها در AWS: راهنمای جامع آزمون AWS Certified Data Analytics Specialty

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 آماده‌سازی و تحلیل داده‌ها در AWS: راهنمای جامع آزمون AWS Certified Data Analytics Specialty

موضوع کلی: پردازش و تحلیل داده‌ها در محیط ابری

موضوع میانی: طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای تحلیل داده در AWS

🎓 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 پردازش و تحلیل داده در رایانش ابری
  • 2. مقدمه‌ای بر خدمات AWS برای تحلیل داده
  • 3. معماری‌های رایج تحلیل داده در AWS
  • 4. مفاهیم کلیدی AWS Data Analytics Specialty
  • 5. انواع داده‌ها و چالش‌های تحلیل در مقیاس بزرگ
  • 6. طراحی پایپ‌لاین‌های داده ETL/ELT در AWS
  • 7. aws Glue برای استخراج، تبدیل و بارگذاری داده
  • 8. AWS Lambda برای پردازش داده‌های رویداد محور
  • 9. Amazon Kinesis برای پردازش جریان داده‌های زنده
  • 10. Amazon S3 به عنوان مخزن داده‌های خام و پردازش شده
  • 11. Amazon Redshift برای انباره داده‌های تحلیلی
  • 12. طراحی اسکیمای مناسب برای Amazon Redshift
  • 13. بهینه‌سازی کوئری‌ها در Amazon Redshift
  • 14. Amazon EMR برای پردازش داده‌های بزرگ با Apache Spark و Hadoop
  • 15. تنظیم و پیکربندی کلاستر EMR
  • 16. استفاده از Apache Spark برای تحلیل داده‌های حجیم
  • 17. Apache Hive برای پرس‌وجو بر روی داده‌های ذخیره شده در S3
  • 18. Amazon Athena برای تحلیل تعاملی داده‌ها در S3
  • 19. کار با فایل‌های پارکت و ORC در Athena
  • 20. امنیت داده‌ها در AWS: IAM و سیاست‌های دسترسی
  • 21. رمزنگاری داده‌ها در حالت استراحت و در حال انتقال
  • 22. مدیریت لاگ‌ها و مانیتورینگ با CloudWatch
  • 23. پیاده‌سازی استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده
  • 24. طراحی راه‌حل‌های تحلیل داده بلادرنگ
  • 25. Amazon Kinesis Data Streams و Kinesis Data Firehose
  • 26. پردازش جریان داده با Kinesis Data Analytics (Apache Flink)
  • 27. تجسم داده‌ها با Amazon QuickSight
  • 28. طراحی داشبوردهای تعاملی در QuickSight
  • 29. اتصال QuickSight به منابع داده AWS
  • 30. مفاهیم یادگیری ماشین برای تحلیل داده
  • 31. Amazon SageMaker برای ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های ML
  • 32. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 33. انتخاب الگوریتم‌های مناسب برای مسائل تحلیلی
  • 34. ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 35. مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
  • 36. استفاده از AWS Step Functions برای ارکستراسیون گردش کار
  • 37. طراحی گردش کارهای پیچیده ETL/ELT
  • 38. مدیریت وابستگی‌ها و اجرای موازی وظایف
  • 39. معماری‌های داده مدرن در AWS
  • 40. انباره داده‌های نسل جدید
  • 41. دریاچه‌های داده (Data Lakes) در AWS
  • 42. طراحی دریاچه‌های داده امن و مقیاس‌پذیر
  • 43. مدیریت کلان داده‌ها با AWS Lake Formation
  • 44. کنترل دسترسی به داده‌ها در Lake Formation
  • 45. تحلیل داده‌های مکانی و جغرافیایی
  • 46. استفاده از Amazon Location Service
  • 47. پردازش داده‌های صوتی و تصویری
  • 48. Amazon Rekognition برای تحلیل تصاویر و ویدئوها
  • 49. Amazon Transcribe برای تبدیل گفتار به متن
  • 50. Amazon Comprehend برای تحلیل متن و استخراج اطلاعات
  • 51. پردازش داده‌های گراف با Amazon Neptune
  • 52. طراحی و کوئری زدن بر روی پایگاه داده‌های گراف
  • 53. ملاحظات هزینه در خدمات تحلیل داده AWS
  • 54. بهینه‌سازی هزینه‌ها در EMR و Redshift
  • 55. مدیریت ظرفیت و مقیاس‌پذیری خدمات
  • 56. استراتژی‌های بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery)
  • 57. آماده‌سازی برای آزمون AWS Certified Data Analytics Specialty
  • 58. مرور مفاهیم کلیدی و معماری‌های رایج
  • 59. تمرین سوالات شبیه‌سازی شده آزمون
  • 60. نکات و ترفندهای موفقیت در آزمون
  • 61. بررسی سناریوهای عملی پیاده‌سازی تحلیل داده
  • 62. انتخاب ابزار مناسب برای هر مرحله از پردازش داده
  • 63. مدیریت داده‌های حجیم و متنوع
  • 64. استفاده از AWS Lake House Architecture
  • 65. مفهوم Data Mesh و پیاده‌سازی آن در AWS
  • 66. طراحی API برای دسترسی به داده‌های تحلیلی
  • 67. امنیت و حاکمیت داده در محیط ابری
  • 68. پروتکل‌های استاندارد در صنعت تحلیل داده
  • 69. معرفی جدیدترین خدمات AWS در حوزه تحلیل داده
  • 70. استفاده از AWS OpsWorks برای مدیریت زیرساخت
  • 71. اتوماسیون استقرار و مدیریت راهکارهای داده
  • 72. مدیریت پیکربندی با AWS Systems Manager
  • 73. تحلیل داده‌های لاگ‌های برنامه کاربردی
  • 74. پایش عملکرد برنامه با AWS X-Ray
  • 75. استفاده از AWS CodePipeline برای CI/CD در پروژه‌های داده
  • 76. پیاده‌سازی استراتژی‌های داده محور در سازمان
  • 77. نقش تحلیل داده در تصمیم‌گیری‌های کسب‌وکار
  • 78. آینده تحلیل داده در رایانش ابری
  • 79. مباحث پیشرفته در پردازش جریان داده
  • 80. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی پایپ‌لاین‌های داده
  • 81. هوش مصنوعی مولد در تحلیل داده
  • 82. اخلاق در تحلیل داده و حریم خصوصی
  • 83. ملاحظات قانونی و مقررات مربوط به داده‌ها
  • 84. انطباق با قوانین داخلی در خصوص داده‌ها
  • 85. جمع‌بندی و مرور نهایی مباحث
  • 86. آمادگی نهایی برای آزمون
  • 87. شناخت الگوهای رایج در سوالات آزمون
  • 88. تکنیک‌های مدیریت زمان در آزمون
  • 89. مرور سریع مفاهیم کلیدی
  • 90. تمرین سناریوهای پیچیده
  • 91. آخرین نکات و توصیه‌ها
  • 92. موفقیت در آزمون AWS Certified Data Analytics Specialty
  • 93. استفاده از خدمات AWS برای بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار
  • 94. تحلیل داده‌های مشتریان برای بهبود تجربه کاربری
  • 95. شناسایی فرصت‌های جدید با تحلیل داده
  • 96. توسعه راهکارهای داده محور با AWS
  • 97. جمع‌بندی نهایی دوره آموزشی

📚 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 آماده‌سازی و تحلیل داده‌ها در AWS: راهنمای جامع آزمون AWS Certified Data Analytics Specialty”

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

پیمایش به بالا