سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب جامع آمادگی آزمون مهندسی حرفه‌ای داده گوگل کلود

کتاب جامع آمادگی آزمون مهندسی حرفه‌ای داده گوگل کلود

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 جامع آمادگی آزمون مهندسی حرفه‌ای داده گوگل کلود

موضوع کلی: مهندسی داده و هوش مصنوعی در ابر

موضوع میانی: آمادگی آزمون‌های تخصصی معماری داده در پلتفرم‌های ابری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی داده در ابر
  • 2. مفاهیم کلیدی معماری داده
  • 3. انواع داده و ساختارهای داده
  • 4. اصول ذخیره‌سازی داده در ابر
  • 5. امنیت داده در محیط ابری
  • 6. مدیریت چرخه عمر داده
  • 7. مقدمه‌ای بر پردازش داده
  • 8. ابزارهای پردازش داده در گوگل کلود
  • 9. انتقال داده به ابر
  • 10. استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL)
  • 11. مراحل طراحی یک پایگاه داده ابری
  • 12. پایگاه‌های داده رابطه‌ای در ابر
  • 13. پایگاه‌های داده NoSQL در ابر
  • 14. انتخاب مناسب پایگاه داده
  • 15. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 16. مفاهیم پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
  • 17. مفاهیم پردازش جریانی (Stream Processing)
  • 18. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در ابر
  • 19. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 20. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 21. پیش‌پردازش داده برای یادگیری ماشین
  • 22. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 23. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 24. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 25. شبکه‌های عصبی و معماری‌های آن
  • 26. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 27. بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 28. خدمات هوش مصنوعی گوگل کلود
  • 29. خدمات یادگیری ماشین گوگل کلود
  • 30. مدیریت و ارکستراسیون داده
  • 31. مفاهیم Data Lake و Data Warehouse
  • 32. طراحی Data Lakehouse
  • 33. امنیت و حاکمیت داده در ابر
  • 34. مدیریت دسترسی و نقش‌ها
  • 35. رمزنگاری داده‌ها
  • 36. انطباق با مقررات حفظ حریم خصوصی
  • 37. مقدمه‌ای بر معماری داده مدرن
  • 38. الگوهای معماری داده
  • 39. طراحی معماری داده مقیاس‌پذیر
  • 40. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی
  • 41. مدیریت هزینه در ابر
  • 42. بهینه‌سازی هزینه‌های ذخیره‌سازی
  • 43. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازش
  • 44. استراتژی‌های کاهش هزینه
  • 45. تست و اعتبارسنجی سیستم‌های داده
  • 46. مراحل تست یک راهکار داده
  • 47. تست کارایی و بار
  • 48. تست امنیت
  • 49. مستندسازی سیستم‌های داده
  • 50. اهمیت مستندسازی
  • 51. نوشتن مستندات فنی
  • 52. نکات کلیدی در مستندسازی
  • 53. مهندسی داده برای تحلیلگران
  • 54. ابزارهای تحلیل داده در ابر
  • 55. ایجاد داشبوردهای مدیریتی
  • 56. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده
  • 57. مدل‌سازی داده برای انباره داده
  • 58. مدل‌سازی داده برای تحلیل بلادرنگ
  • 59. استفاده از داده در تصمیم‌گیری سازمانی
  • 60. اصول داده‌محوری
  • 61. ایجاد فرهنگ داده در سازمان
  • 62. نقش مهندس داده در سازمان
  • 63. مهارت‌های نرم برای مهندس داده
  • 64. ارتباط با ذینفعان
  • 65. حل مسئله در مهندسی داده
  • 66. مقدمه‌ای بر ابزارهای توسعه داده
  • 67. استفاده از Git برای مدیریت کد
  • 68. اصول CI/CD در پروژه‌های داده
  • 69. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری در داده
  • 70. حفاظت از داده در برابر حملات
  • 71. مدیریت ریسک‌های امنیتی
  • 72. قوانین و مقررات مرتبط با داده
  • 73. اصول حاکمیت داده
  • 74. پیاده‌سازی چارچوب حاکمیت داده
  • 75. مقدمه‌ای بر داده‌های مکانی-زمانی
  • 76. پردازش و تحلیل داده‌های مکانی
  • 77. کاربرد داده‌های مکانی در صنعت
  • 78. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT)
  • 79. جمع‌آوری و پردازش داده‌های IoT
  • 80. امنیت در سیستم‌های IoT
  • 81. مقدمه‌ای بر پردازش گراف داده
  • 82. کاربرد گراف داده در تحلیل شبکه‌ها
  • 83. ابزارهای پردازش گراف داده
  • 84. مقدمه‌ای بر داده‌های سری زمانی
  • 85. تحلیل و پیش‌بینی داده‌های سری زمانی
  • 86. کاربرد داده‌های سری زمانی در مالی
  • 87. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 88. تکنیک‌های مهندسی ویژگی برای یادگیری ماشین
  • 89. ارزیابی و انتخاب ویژگی
  • 90. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 91. کاربرد خوشه‌بندی در بخش‌بندی بازار
  • 92. الگوریتم K-Means
  • 93. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 94. کاربرد طبقه‌بندی در تشخیص اسپم
  • 95. الگوریتم درخت تصمیم
  • 96. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های رگرسیون
  • 97. کاربرد رگرسیون در پیش‌بینی قیمت
  • 98. الگوریتم رگرسیون خطی
  • 99. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 100. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک

📚 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.