, ,

کتاب مهندس حرفه‌ای داده در Google Cloud: آمادگی آزمون و پیاده‌سازی پروژه‌ها

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 مهندس حرفه‌ای داده در Google Cloud: آمادگی آزمون و پیاده‌سازی پروژه‌ها

موضوع کلی: مهندسی داده و پردازش ابری

موضوع میانی: آمادگی برای آزمون‌های تخصصی 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. آشنایی با مهندسی داده و پردازش ابری
  • 2. مبانی پردازش داده در مقیاس بزرگ
  • 3. معماری‌های پردازش داده مدرن
  • 4. مفاهیم کلیدی Google Cloud Platform
  • 5. آشنایی با سرویس‌های اصلی Google Cloud
  • 6. خدمات ذخیره‌سازی داده در Google Cloud
  • 7. Google Cloud Storage: مفاهیم و کاربردها
  • 8. مدیریت داده‌های ساختاریافته در Cloud SQL
  • 9. مدیریت داده‌های بدون ساختار و نیمه‌ساختاریافته
  • 10. Google Cloud Bigtable: پایگاه داده NoSQL
  • 11. Google Cloud Datastore: پایگاه داده NoSQL
  • 12. پردازش دسته‌ای داده با Apache Beam
  • 13. Apache Beam: اجرای پردازش روی Google Cloud Dataflow
  • 14. Google Cloud Dataflow: پردازش جریانی و دسته‌ای
  • 15. پردازش جریانی داده با Apache Kafka
  • 16. Google Cloud Pub/Sub: پیام‌رسانی در زمان واقعی
  • 17. معماری‌های داده برای پردازش جریانی
  • 18. طراحی پایگاه داده برای برنامه‌های ابری
  • 19. بهینه‌سازی پرس‌وجوها در BigQuery
  • 20. Google Cloud BigQuery: انبار داده ابری
  • 21. مصرف و تحلیل داده در BigQuery
  • 22. امنیت داده در Google Cloud
  • 23. مدیریت دسترسی و احراز هویت IAM
  • 24. رمزگذاری داده‌ها در Google Cloud
  • 25. حریم خصوصی داده‌ها در Google Cloud
  • 26. مبانی مهندسی داده در Google Cloud
  • 27. استفاده از Data Catalog برای مدیریت فراداده
  • 28. Data Catalog: کشف و مدیریت داده‌ها
  • 29. طراحی راه‌حل‌های داده مقیاس‌پذیر
  • 30. پیاده‌سازی خطوط لوله داده (Data Pipelines)
  • 31. ابزارهای ارکستراسیون خطوط لوله داده
  • 32. Google Cloud Composer: ارکستراسیون با Apache Airflow
  • 33. مدیریت و مانیتورینگ خطوط لوله داده
  • 34. استفاده از Cloud Functions برای پردازش رویداد محور
  • 35. Cloud Functions: توابع بدون سرور
  • 36. Google Cloud Workflows: هماهنگ‌سازی سرویس‌ها
  • 37. مبانی یادگیری ماشین در Google Cloud
  • 38. Google Cloud AI Platform: مفاهیم اولیه
  • 39. استفاده از BigQuery ML برای مدل‌سازی
  • 40. Google Cloud Vertex AI: پلتفرم جامع یادگیری ماشین
  • 41. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در Vertex AI
  • 42. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 43. مبانی مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 44. پردازش داده برای یادگیری ماشین
  • 45. استفاده از Dataproc برای پردازش داده‌های بزرگ
  • 46. Google Cloud Dataproc: Hadoop و Spark در Google Cloud
  • 47. مدیریت خوشه‌ها در Dataproc
  • 48. مبانی طراحی انبار داده (Data Warehousing)
  • 49. طراحی طرح‌واره انبار داده
  • 50. مدل‌سازی ابعادی (Dimensional Modeling)
  • 51. مبانی Data Lake و Data Lakehouse
  • 52. تفاوت‌های Data Lake و Data Warehouse
  • 53. مخازن داده مدرن در Google Cloud
  • 54. معماری‌های داده برای تحلیل کسب‌وکار
  • 55. توسعه داشبوردهای مدیریتی
  • 56. Google Data Studio: ابزار بصری‌سازی داده
  • 57. طراحی گزارش‌های تحلیلی
  • 58. کار با داده‌های جغرافیایی (Geospatial Data)
  • 59. Google Earth Engine: تحلیل داده‌های مکانی
  • 60. مبانی امنیت سایبری در Google Cloud
  • 61. روش‌های امن‌سازی برنامه‌های ابری
  • 62. مدیریت ریسک و انطباق در Google Cloud
  • 63. آمادگی برای آزمون Google Cloud Professional Data Engineer
  • 64. استراتژی‌های مطالعه و برنامه‌ریزی
  • 65. مرور مفاهیم کلیدی مهندسی داده
  • 66. مطالعه موارد (Use Cases) واقعی
  • 67. تمرین سوالات آزمون
  • 68. مباحث پیشرفته در مهندسی داده ابری
  • 69. بهینه‌سازی هزینه‌ها در Google Cloud
  • 70. انتخاب سرویس‌های مناسب برای هر سناریو
  • 71. عیب‌یابی و رفع مشکلات رایج
  • 72. روش‌های مانیتورینگ و هشداردهی
  • 73. استفاده از Logging و Monitoring در Google Cloud
  • 74. مدیریت چرخه عمر داده
  • 75. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی (Backup & Recovery)
  • 76. انتقال داده به Google Cloud
  • 77. مهاجرت داده‌ها از سیستم‌های قدیمی
  • 78. معماری‌های داده برای اینترنت اشیاء (IoT)
  • 79. پردازش داده‌های IoT در Google Cloud
  • 80. مبانی هوش تجاری (Business Intelligence)
  • 81. پیاده‌سازی راه‌حل‌های BI در Google Cloud
  • 82. ارتباط با ذینفعان و جمع‌آوری نیازمندی‌ها
  • 83. مستندسازی فنی و معماری سیستم‌های داده
  • 84. اصول طراحی سیستم‌های داده قابل اعتماد
  • 85. مدیریت تغییرات در محیط‌های ابری
  • 86. فرهنگ مهندسی داده در سازمان
  • 87. یادگیری مداوم و به‌روزرسانی دانش
  • 88. تکنیک‌های مصاحبه مهندسی داده
  • 89. توسعه مهارت‌های نرم در مهندسی داده
  • 90. بررسی نمونه سوالات آزمون جامع
  • 91. مرور نهایی مباحث کلیدی
  • 92. آشنایی با گواهینامه‌های Google Cloud
  • 93. مسیر شغلی مهندس حرفه‌ای داده
  • 94. برنامه‌ریزی برای گواهینامه‌های آتی
  • 95. کاربردها و فرصت‌های شغلی مهندسی داده
  • 96. تکنیک‌های حل مسئله در پروژه‌های داده
  • 97. مبانی مدیریت پروژه در پروژه‌های ابری
  • 98. اخلاق حرفه‌ای در مهندسی داده
  • 99. آینده مهندسی داده و پردازش ابری
  • 100. فناوری‌های نوظهور در حوزه 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مهندس حرفه‌ای داده در Google Cloud: آمادگی آزمون و پیاده‌سازی پروژه‌ها”

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

پیمایش به بالا