کتاب طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای تحلیل داده‌های جریانی در بستر ابر (AWS)
, ,

کتاب طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای تحلیل داده‌های جریانی در بستر ابر (AWS)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000083010 دسته: , , برچسب: , , , , , , , ,

📚 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 راهکارهای تحلیل داده‌های جریانی در بستر ابر (AWS)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم کامپیوتر

موضوع میانی: پردازش و تحلیل داده‌های جریانی

🎓 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 داده‌های جریانی
  • 2. مفاهیم کلیدی در پردازش داده‌های جریانی
  • 3. معماری راهکارهای تحلیل داده‌های جریانی
  • 4. مبانی AWS برای پردازش داده‌های جریانی
  • 5. آشنایی با سرویس‌های AWS برای داده‌های جریانی
  • 6. انتخاب سرویس مناسب برای پردازش جریانی
  • 7. مراحل طراحی یک راهکار تحلیل داده‌های جریانی
  • 8. ملاحظات امنیتی در پردازش داده‌های جریانی
  • 9. مدیریت هزینه‌ها در راهکارهای جریانی AWS
  • 10. پایش و مانیتورینگ راهکارهای جریانی
  • 11. مقدمه‌ای بر AWS Kinesis Data Streams
  • 12. کاربرد Kinesis Data Streams
  • 13. ایجاد یک Kinesis Data Stream
  • 14. ارسال داده به Kinesis Data Streams
  • 15. مصرف داده از Kinesis Data Streams
  • 16. پردازش داده‌های جریانی با Kinesis Data Analytics
  • 17. مبانی Kinesis Data Analytics
  • 18. ایجاد یک برنامه Kinesis Data Analytics
  • 19. نوشتن کوئری‌های SQL برای تحلیل جریانی
  • 20. استفاده از توابع پنجره‌ای در Kinesis Data Analytics
  • 21. اتصال Kinesis Data Analytics به منابع داده
  • 22. اتصال Kinesis Data Analytics به مقاصد داده
  • 23. کاربرد Kinesis Data Firehose
  • 24. ارسال داده‌های جریانی به مقاصد مختلف
  • 25. پیکربندی Kinesis Data Firehose
  • 26. فشرده‌سازی داده‌ها در Kinesis Data Firehose
  • 27. تبدیل داده‌ها در Kinesis Data Firehose
  • 28. انتقال داده‌های جریانی به Amazon S3
  • 29. انتقال داده‌های جریانی به Amazon Redshift
  • 30. انتقال داده‌های جریانی به Amazon Elasticsearch Service
  • 31. مقدمه‌ای بر AWS Lambda برای پردازش جریانی
  • 32. استفاده از Lambda با Kinesis Data Streams
  • 33. استفاده از Lambda با Kinesis Data Firehose
  • 34. معماری‌های مبتنی بر رویداد (Event-driven architectures)
  • 35. پردازش داده‌های جریانی با Apache Kafka (در صورت امکان و چارچوب)
  • 36. مبانی Kafka
  • 37. نصب و پیکربندی Kafka
  • 38. تولیدکننده و مصرف‌کننده Kafka
  • 39. موضوعات و صف‌ها در Kafka
  • 40. یکپارچه‌سازی Kafka با AWS
  • 41. مقدمه‌ای بر AWS Managed Streaming for Kafka (MSK)
  • 42. ایجاد یک کلاستر MSK
  • 43. پیکربندی MSK
  • 44. امنیت در MSK
  • 45. پردازش داده‌های جریانی با Apache Flink (در صورت امکان و چارچوب)
  • 46. مبانی Apache Flink
  • 47. کار با DataStream API در Flink
  • 48. کار با Table API در Flink
  • 49. مدیریت حالت (State management) در Flink
  • 50. تحلیل داده‌های جریانی در زمان واقعی (Real-time)
  • 51. استفاده از Kinesis Data Analytics for Apache Flink
  • 52. ایجاد یک برنامه Flink در Kinesis Data Analytics
  • 53. بهینه‌سازی عملکرد پردازش جریانی
  • 54. مقیاس‌پذیری راهکارهای داده‌های جریانی
  • 55. مدیریت و استقرار راهکارهای جریانی
  • 56. مفاهیم DevOps برای راهکارهای جریانی
  • 57. استفاده از AWS CloudFormation برای استقرار
  • 58. استفاده از AWS CodePipeline برای CI/CD
  • 59. مبانی تحلیل داده‌های کلان (Big Data Analytics)
  • 60. مفاهیم Data Lake
  • 61. طراحی یک Data Lake در AWS
  • 62. استفاده از Amazon S3 به عنوان Data Lake
  • 63. مدیریت فراداده (Metadata management) در Data Lake
  • 64. مبانی انبار داده (Data Warehousing)
  • 65. استفاده از Amazon Redshift
  • 66. طراحی مدل داده برای Redshift
  • 67. بهینه‌سازی کوئری در Redshift
  • 68. مقدمه‌ای بر خدمات هوش تجاری (BI)
  • 69. استفاده از Amazon QuickSight
  • 70. اتصال QuickSight به منابع داده
  • 71. ایجاد داشبوردهای تحلیلی
  • 72. تجسم داده‌های جریانی
  • 73. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) بر روی داده‌های جریانی
  • 74. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در داده‌های جریانی
  • 75. پیش‌بینی (Forecasting) بر روی داده‌های جریانی
  • 76. کاربرد داده‌های جریانی در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 77. جمع‌آوری داده‌های IoT با AWS IoT Core
  • 78. پردازش داده‌های IoT با Kinesis
  • 79. تحلیل داده‌های IoT با Kinesis Data Analytics
  • 80. امنیت داده‌ها در راهکارهای جریانی
  • 81. مدیریت دسترسی با AWS IAM
  • 82. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و در حال انتقال
  • 83. ملاحظات قانونی و حریم خصوصی در داده‌های جریانی
  • 84. تطابق با مقررات حفاظت از داده‌ها
  • 85. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
  • 86. بازیابی فاجعه (Disaster Recovery) برای راهکارهای جریانی
  • 87. طراحی معماری‌های مقاوم در برابر خطا
  • 88. آزمایش راهکارهای داده‌های جریانی
  • 89. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
  • 90. استفاده از Amazon SageMaker برای یادگیری ماشین
  • 91. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین بر روی داده‌های جریانی
  • 92. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی آنی
  • 93. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های جریانی
  • 94. مقدمه‌ای بر مدیریت داده‌های کلان
  • 95. اصول حاکمیت داده (Data Governance)
  • 96. اهمیت کیفیت داده‌ها
  • 97. روش‌های پاکسازی و اعتبارسنجی داده‌ها
  • 98. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته تحلیل داده‌های جریانی
  • 99. پردازش گراف (Graph Processing) در داده‌های جریانی (در صورت امکان)
  • 100. پردازش زبان طبیعی (NLP) بر روی داده‌های جریانی

📚 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 راهکارهای تحلیل داده‌های جریانی در بستر ابر (AWS)”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا