, ,

کتاب مهارت‌های عملی پردازش داده با Google Cloud Dataflow

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 مهارت‌های عملی پردازش داده با Google Cloud Dataflow

موضوع کلی: پردازش و تحلیل داده در رایانش ابری

موضوع میانی: ابزارهای پردازش داده در Google Cloud

🎓 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 در رایانش ابری
  • 2. مفاهیم پایه‌ای پردازش داده‌های بزرگ
  • 3. معماری سیستم‌های پردازش داده توزیع‌شده
  • 4. آشنایی با Google Cloud Platform
  • 5. خدمات اصلی Google Cloud برای داده
  • 6. معرفی Google Cloud Dataflow
  • 7. مبانی جریان‌های داده (Dataflow)
  • 8. مدل برنامه‌نویسی Apache Beam
  • 9. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Dataflow
  • 10. اولین برنامه Dataflow: پردازش ساده متن
  • 11. کار با ورودی‌ها و خروجی‌های Dataflow
  • 12. انواع منابع داده پشتیبانی‌شده
  • 13. ذخیره‌سازی داده در Google Cloud (Cloud Storage)
  • 14. استفاده از Cloud Storage به عنوان منبع/مقصد
  • 15. پردازش داده‌های ساختاریافته (CSV, JSON)
  • 16. کار با پایگاه‌های داده رابطه‌ای (Cloud SQL)
  • 17. کار با پایگاه‌های داده NoSQL (Firestore, Bigtable)
  • 18. آشنایی با BigQuery برای تحلیل داده
  • 19. ادغام Dataflow با BigQuery
  • 20. مفاهیم Transform و Pardo در Apache Beam
  • 21. توابع Transform پیچیده‌تر
  • 22. پردازش داده‌های جریانی (Streaming Data)
  • 23. مفاهیم پنجره‌بندی (Windowing) در داده‌های جریانی
  • 24. مدیریت حالت در پردازش جریانی
  • 25. تضمین پردازش داده‌ها (Exactly-once processing)
  • 26. مدیریت خطا و تحمل‌پذیری خطا در Dataflow
  • 27. پیکربندی و تنظیمات اجرای Dataflow
  • 28. بهینه‌سازی عملکرد Jobهای Dataflow
  • 29. استفاده از Dataflow با Apache Spark
  • 30. مقایسه Dataflow با سایر ابزارهای پردازش داده
  • 31. کار با داده‌های جغرافیایی (Geospatial Data)
  • 32. پردازش داده‌های تصویری و ویدیویی
  • 33. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در رایانش ابری
  • 34. ادغام Dataflow با خدمات یادگیری ماشین Google Cloud
  • 35. استفاده از Dataflow برای آماده‌سازی داده‌های ML
  • 36. تکنیک‌های پیشرفته پردازش داده
  • 37. پردازش داده‌های سری زمانی (Time Series Data)
  • 38. امنیت داده در Google Cloud Dataflow
  • 39. مدیریت دسترسی و احراز هویت
  • 40. پیاده‌سازی بهترین شیوه‌ها برای پردازش داده
  • 41. ساخت خطوط لوله داده (Data Pipelines) انعطاف‌پذیر
  • 42. استفاده از Dataflow برای ETL (Extract, Transform, Load)
  • 43. پردازش داده‌های لاگ (Log Data)
  • 44. تحلیل داده‌های شبکه‌ای
  • 45. استفاده از Dataflow در هوش تجاری (BI)
  • 46. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
  • 47. مفاهیم Data Lake و Data Warehouse
  • 48. طراحی معماری داده در مقیاس بزرگ
  • 49. کار با داده‌های متنی و پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 50. استفاده از Dataflow برای تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 51. پردازش داده‌های صوتی
  • 52. مفاهیم Data Governance و Data Quality
  • 53. پیاده‌سازی کنترل کیفیت داده با Dataflow
  • 54. خودکارسازی فرآیندهای پردازش داده
  • 55. استفاده از Dataflow برای گزارش‌گیری بلادرنگ
  • 56. مدیریت چرخه حیات داده‌ها
  • 57. کار با فرمت‌های داده فشرده (Parquet, Avro)
  • 58. پردازش داده‌های گراف (Graph Data)
  • 59. مقدمه‌ای بر بلاک‌چین و کاربردهای آن در داده
  • 60. پردازش داده‌های متصل (IoT Data)
  • 61. استفاده از Dataflow برای تحلیل داده‌های IoT
  • 62. مفاهیم Data Observability
  • 63. مانیتورینگ و ثبت وقایع (Logging) در Dataflow
  • 64. استفاده از Dataflow برای کشف الگوها (Pattern Discovery)
  • 65. کار با داده‌های مالی و اقتصادی
  • 66. پردازش داده‌های علمی و تحقیقاتی
  • 67. استفاده از Dataflow در حوزه سلامت
  • 68. پردازش داده‌های دولتی و عمومی
  • 69. مفاهیم Data Ethics و مسئولیت‌پذیری
  • 70. تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 71. کار با داده‌های بازی و سرگرمی
  • 72. پردازش داده‌های مربوط به حمل و نقل
  • 73. استفاده از Dataflow در مدیریت شهری
  • 74. مفاهیم Big Data Analytics
  • 75. تکنیک‌های نمونه‌برداری در داده‌های بزرگ
  • 76. پردازش داده‌های پراکنده (Sparse Data)
  • 77. استفاده از Dataflow برای پیش‌پردازش داده
  • 78. ساخت داشبوردهای تعاملی با داده‌های پردازش‌شده
  • 79. مدیریت داده‌های حجیم در صنعت
  • 80. پردازش داده‌های مربوط به انرژی
  • 81. کار با داده‌های کشاورزی و محیط زیست
  • 82. استفاده از Dataflow برای پیش‌بینی (Forecasting)
  • 83. مفاهیم Data Mining
  • 84. تکنیک‌های خوشه‌بندی (Clustering)
  • 85. کاربرد Dataflow در تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 86. پردازش داده‌های مربوط به آموزش
  • 87. استفاده از Dataflow در بازاریابی دیجیتال
  • 88. تحلیل رفتار مشتری با Dataflow
  • 89. مدیریت داده‌های مربوط به منابع انسانی
  • 90. پردازش داده‌های مربوط به لجستیک
  • 91. استفاده از Dataflow در صنعت ساخت و ساز
  • 92. کار با داده‌های مربوط به گردشگری
  • 93. تحلیل داده‌های مربوط به فرهنگ و هنر
  • 94. استفاده از Dataflow در حوزه معماری
  • 95. پردازش داده‌های مربوط به ورزش
  • 96. مفاهیم Data Engineering
  • 97. استفاده از Dataflow در طراحی سیستم‌های داده
  • 98. تکنیک‌های بهینه‌سازی هزینه‌ها در پردازش داده ابری
  • 99. ملاحظات قانونی و حریم خصوصی در پردازش داده
  • 100. آینده پردازش داده در رایانش ابری

📚 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 مهارت‌های عملی پردازش داده با Google Cloud Dataflow”

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

پیمایش به بالا