, ,

کتاب طراحی و پیاده‌سازی خطوط پردازش داده ETL با استفاده از Apache Beam و Google Cloud Dataflow (Python)

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 طراحی و پیاده‌سازی خطوط پردازش داده ETL با استفاده از Apache Beam و Google Cloud Dataflow (Python)

موضوع کلی: پردازش داده و تحلیل داده‌های حجیم

موضوع میانی: معماری‌های پردازش داده بدون سرور (Serverless)

🎓 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. مقدمه‌ای بر پردازش داده و تحلیل داده‌های حجیم
  • 2. اصول اولیه پردازش داده‌های حجیم
  • 3. معرفی Apache Beam
  • 4. مفاهیم کلیدی Apache Beam
  • 5. نوشتن اولین پایپ‌لاین Apache Beam
  • 6. اجرای پایپ‌لاین Apache Beam به صورت محلی
  • 7. مقدمه‌ای بر پردازش بدون سرور
  • 8. مزایای معماری‌های بدون سرور
  • 9. Google Cloud Dataflow چیست؟
  • 10. معرفی Google Cloud Dataflow
  • 11. استقرار پایپ‌لاین Apache Beam بر روی Dataflow
  • 12. مدیریت و نظارت بر پایپ‌لاین‌های Dataflow
  • 13. مقدمه‌ای بر خطوط لوله ETL
  • 14. مراحل پردازش داده ETL
  • 15. طراحی یک خط لوله ETL ساده
  • 16. استفاده از Python در Apache Beam
  • 17. ساختار داده‌ها در Apache Beam: PCollection
  • 18. تبدیلات (Transforms) در Apache Beam
  • 19. تبدیلات اساسی: Map و FlatMap
  • 20. تبدیلات تجمعی: GroupByKey و Combine
  • 21. پایپ‌لاین‌های داده‌ای تعاملی (Streaming)
  • 22. پردازش داده‌های تعاملی در Dataflow
  • 23. مفاهیم کلیدی پردازش تعاملی
  • 24. پنجره‌بندی (Windowing) در پردازش تعاملی
  • 25. انواع پنجره‌ها
  • 26. مدیریت وضعیت (State Management) در پردازش تعاملی
  • 27. مدیریت رویدادهای خارج از ترتیب (Late Data)
  • 28. مقدمه‌ای بر ذخیره‌سازی داده‌ها
  • 29. انواع پایگاه‌های داده برای تحلیل داده
  • 30. ذخیره‌سازی داده‌ها در Google Cloud
  • 31. استفاده از BigQuery برای تحلیل داده
  • 32. بارگذاری داده در BigQuery
  • 33. کوئری زدن داده‌ها در BigQuery
  • 34. اتصال Dataflow به BigQuery
  • 35. پردازش داده‌های از BigQuery با Dataflow
  • 36. استفاده از Cloud Storage برای ذخیره‌سازی داده
  • 37. بارگذاری داده در Cloud Storage
  • 38. دسترسی به داده‌ها از Cloud Storage در Dataflow
  • 39. پردازش فایل‌های متنی (CSV, JSON)
  • 40. پردازش داده‌های ساختاریافته
  • 41. پردازش داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  • 42. پاکسازی داده‌ها (Data Cleaning)
  • 43. اعتبارسنجی داده‌ها (Data Validation)
  • 44. تبدیل داده‌ها (Data Transformation)
  • 45. تجمیع داده‌ها (Data Aggregation)
  • 46. بهینه‌سازی پایپ‌لاین‌های Dataflow
  • 47. مانیتورینگ عملکرد پایپ‌لاین Dataflow
  • 48. لاگ‌برداری (Logging) در Dataflow
  • 49. مدیریت خطا (Error Handling) در Dataflow
  • 50. استراتژی‌های بازپردازش (Retries)
  • 51. مفاهیم پیشرفته Apache Beam
  • 52. الگوهای طراحی در Apache Beam
  • 53. استفاده از کتابخانه‌های خارجی در Apache Beam
  • 54. مدیریت وابستگی‌ها
  • 55. آزمایش پایپ‌لاین‌های Apache Beam
  • 56. نوشتن تست‌های واحد
  • 57. نوشتن تست‌های یکپارچه‌سازی
  • 58. مقدمه‌ای بر امنیت داده‌ها
  • 59. اصول امنیتی در پردازش داده
  • 60. امنیت داده‌ها در Google Cloud
  • 61. مدیریت دسترسی‌ها (IAM)
  • 62. رمزنگاری داده‌ها
  • 63. ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها
  • 64. انطباق با مقررات داده‌ها
  • 65. پردازش داده‌های مکانی
  • 66. مفاهیم GIS
  • 67. استفاده از Apache Beam برای داده‌های مکانی
  • 68. پردازش داده‌های سری زمانی
  • 69. تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 70. استفاده از Apache Beam برای داده‌های سری زمانی
  • 71. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 72. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده
  • 73. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 74. استفاده از Dataflow برای آماده‌سازی داده‌ها
  • 75. ادغام با سرویس‌های یادگیری ماشین Google Cloud
  • 76. TensorFlow در Apache Beam
  • 77. PyTorch در Apache Beam
  • 78. مقدمه‌ای بر معماری‌های کلان داده (Big Data Architectures)
  • 79. معماری‌های پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
  • 80. معماری‌های پردازش تعاملی (Streaming Processing)
  • 81. معماری‌های ترکیبی (Lambda, Kappa)
  • 82. مقایسه معماری‌های پردازش داده
  • 83. انتخاب معماری مناسب
  • 84. ملاحظات هزینه‌ای در پردازش داده بدون سرور
  • 85. بهینه‌سازی هزینه‌ها در Dataflow
  • 86. مدیریت منابع در Dataflow
  • 87. بهترین شیوه‌ها در طراحی پایپ‌لاین ETL
  • 88. مستندسازی پایپ‌لاین‌های ETL
  • 89. بازنگری و بهبود پایپ‌لاین‌ها
  • 90. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ و تحلیل پیشرفته
  • 91. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
  • 92. تجسم داده‌ها (Data Visualization)
  • 93. ابزارهای تجسم داده در Google Cloud
  • 94. کاربرد تجسم داده در تصمیم‌گیری
  • 95. ارزیابی کیفیت داده‌ها
  • 96. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
  • 97. فرهنگ داده‌محور
  • 98. آینده پردازش داده بدون سرور
  • 99. نوآوری‌ها در Apache Beam
  • 100. روندهای جدید در پردازش داده‌های حجیم

📚 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 طراحی و پیاده‌سازی خطوط پردازش داده ETL با استفاده از Apache Beam و Google Cloud Dataflow (Python)”

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

پیمایش به بالا