فلش‌کارت‌های آموزشی Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های تحلیل شبکه های اجتماعی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های تحلیل شبکه های اجتماعی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: Google Cloud Platform (GCP)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مقدمه و مبانی**
• 2. مقدمه‌ای بر تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 3. چرا Google Cloud Platform برای این کار مناسب است؟
• 4. مروری بر معماری کلی یک اپلیکیشن تحلیل داده
• 5. آشنایی با مفاهیم کلیدی Cloud Computing (IaaS, PaaS, SaaS)
• 6. ساخت حساب کاربری GCP و آشنایی با Free Tier
• 7. آشنایی با کنسول وب Google Cloud
• 8. نصب و راه‌اندازی Google Cloud SDK (gcloud CLI)
• 9. مفاهیم پایه پروژه‌ها، پوشه‌ها و سازمان‌ها در GCP
• 10. مدیریت هویت و دسترسی (IAM): مفاهیم پایه
• 11. نقش‌های اصلی IAM (Owner, Editor, Viewer)
• 12. حساب‌های سرویس (Service Accounts) و کاربرد آنها
• 13. مدیریت هزینه‌ها و بودجه‌بندی در GCP
• 14. آشنایی با Cloud Shell و ویرایشگر کد داخلی
• 15. تنظیمات اولیه محیط برنامه‌نویسی (Python و Virtual Environments)
• 16. مقدمه‌ای بر APIهای شبکه‌های اجتماعی (مثال: Twitter API)
• 17. جمع‌آوری و دریافت داده (Data Ingestion)**
• 18. استراتژی‌های جمع‌آوری داده: Batch در مقابل Streaming
• 19. معرفی Cloud Functions به عنوان سرویس Serverless
• 20. نوشتن اولین Cloud Function برای فراخوانی API
• 21. استفاده از Secret Manager برای ذخیره امن کلیدهای API
• 22. زمان‌بندی اجرای توابع با Cloud Scheduler
• 23. معرفی Cloud Pub/Sub: سیستم پیام‌رسانی غیرهمزمان
• 24. طراحی یک پایپ‌لاین دریافت داده با Pub/Sub و Cloud Functions
• 25. دریافت داده‌های زنده (Streaming) از شبکه‌های اجتماعی
• 26. مدیریت خطا و تلاش مجدد در پایپ‌لاین دریافت داده
• 27. فرمت‌های داده رایج (JSON, CSV) و نحوه کار با آنها
• 28. ملاحظات مربوط به محدودیت‌های نرخ API (Rate Limiting)
• 29. ایجاد یک تابع برای دریافت داده‌های تاریخی (Batch)
• 30. ورود داده‌ها به سیستم با استفاده از Cloud Logging
• 31. ذخیره‌سازی داده (Data Storage)**
• 32. مقایسه گزینه‌های ذخیره‌سازی در GCP
• 33. آشنایی با Google Cloud Storage برای داده‌های ساختارنیافته
• 34. ساختاردهی Bucketها و مدیریت اشیاء (Objects)
• 35. چرخه حیات داده‌ها در Cloud Storage (Storage Classes)
• 36. معرفی BigQuery به عنوان انبار داده (Data Warehouse)
• 37. ساختار BigQuery: Projects, Datasets, Tables
• 38. طراحی اسکیمای جدول برای داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 39. بارگذاری داده‌ها از Cloud Storage به BigQuery (Batch Load)
• 40. بارگذاری داده‌های زنده در BigQuery (Streaming Inserts)
• 41. مفاهیم پارتیشن‌بندی (Partitioning) جداول در BigQuery
• 42. مفاهیم خوشه‌بندی (Clustering) جداول در BigQuery
• 43. آشنایی با Firestore برای ذخیره‌سازی داده‌های NoSQL
• 44. کاربردهای Firestore برای ذخیره متادیتا و داده‌های سریع‌التغییر
• 45. مقایسه BigQuery و Firestore: چه زمانی از کدام استفاده کنیم؟
• 46. پردازش و تبدیل داده (Data Processing & Transformation)**
• 47. مفهوم ETL و ELT در تحلیل داده
• 48. پاکسازی و پیش‌پردازش متن (Text Preprocessing)
• 49. حذف نویز، نرمال‌سازی و توکنیزاسیون متن
• 50. استفاده از SQL در BigQuery برای تبدیل داده‌ها
• 51. نوشتن کوئری‌های پیچیده برای استخراج ویژگی‌ها
• 52. توابع پنجره‌ای (Window Functions) در BigQuery
• 53. معرفی Dataflow برای پردازش داده در مقیاس بزرگ
• 54. مفاهیم Apache Beam: Pipeline, PCollection, PTransform
• 55. ایجاد یک پایپ‌لاین Dataflow برای پردازش دسته‌ای داده‌ها
• 56. ایجاد یک پایپ‌لاین Dataflow برای پردازش جریانی داده‌ها
• 57. استفاده از Cloud Functions برای تبدیل‌های سبک و سریع
• 58. معرفی Dataproc برای بارهای کاری مبتنی بر Spark و Hadoop
• 59. مقایسه Dataflow، Dataproc و Cloud Functions برای پردازش داده
• 60. تحلیل داده و یادگیری ماشین (Analytics & Machine Learning)**
• 61. مقدمه‌ای بر تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 62. استفاده از Vertex AI Natural Language API برای تحلیل احساسات
• 63. استخراج موجودیت‌ها (Entity Extraction) از متن
• 64. دسته‌بندی محتوا با Natural Language API
• 65. معرفی BigQuery ML: یادگیری ماشین با استفاده از SQL
• 66. ساخت مدل تحلیل احساسات با BigQuery ML
• 67. ارزیابی عملکرد مدل‌های BigQuery ML
• 68. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
• 69. شناسایی ترندها و موضوعات داغ در داده‌ها
• 70. تحلیل شبکه: شناسایی کاربران تأثیرگذار (Influencers)
• 71. ایجاد گراف روابط بین کاربران در BigQuery
• 72. معرفی Vertex AI Platform برای ساخت مدل‌های سفارشی
• 73. آماده‌سازی مجموعه داده برای آموزش مدل سفارشی
• 74. آموزش یک مدل طبقه‌بندی متن سفارشی با AutoML Text
• 75. استقرار (Deploy) مدل آموزش‌دیده روی یک Endpoint
• 76. فراخوانی مدل مستقر شده برای پیش‌بینی‌های آنلاین
• 77. پردازش دسته‌ای با مدل‌های Vertex AI
• 78. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی سری‌های زمانی برای تحلیل ترندها
• 79. مصورسازی و ارائه نتایج (Visualization & Reporting)**
• 80. مقدمه‌ای بر Looker Studio (سابقاً Data Studio)
• 81. اتصال Looker Studio به BigQuery
• 82. ساخت اولین داشبورد تحلیلی
• 83. انواع نمودارها و کاربرد آنها در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 84. ایجاد نمودارهای سری زمانی برای نمایش ترندها
• 85. مصورسازی داده‌های جغرافیایی روی نقشه
• 86. ساخت نمودار میله‌ای برای نمایش توزیع احساسات
• 87. ایجاد فیلترها و کنترل‌های تعاملی در داشبورد
• 88. محاسبه و ایجاد فیلدهای جدید (Calculated Fields)
• 89. اشتراک‌گذاری و تعبیه (Embedding) داشبوردها
• 90. تنظیم به‌روزرسانی خودکار داده‌ها در داشبورد
• 91. معماری، استقرار و مدیریت (Architecture, Deployment & Operations)**
• 92. طراحی معماری Serverless سرتاسری برای پروژه
• 93. مقدمه‌ای بر زیرساخت به عنوان کد (IaC) با Terraform
• 94. مدیریت وابستگی‌های پروژه با Cloud Build
• 95. ایجاد یک پایپ‌لاین CI/CD ساده برای Cloud Functions
• 96. نظارت بر عملکرد اپلیکیشن با Cloud Monitoring
• 97. ایجاد داشبوردهای نظارتی و هشدارهای سفارشی
• 98. جستجو و تحلیل لاگ‌ها با Cloud Logging
• 99. بهترین شیوه‌های امنیتی: اصل حداقل دسترسی (Least Privilege)
• 100. مدیریت هزینه‌ها و بهینه‌سازی معماری برای کاهش هزینه‌ها

Google Cloud Platform: ساخت اپلیکیشن های تحلیل شبکه های اجتماعی - قدرت داده در دستان شما!

آیا می‌خواهید از داده‌های شبکه‌های اجتماعی برای تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه استفاده کنید؟ آیا به دنبال ابزاری قدرتمند برای تحلیل روندها، شناسایی اینفلوئنسرها و درک رفتار کاربران هستید؟ این دوره جامع به شما کمک می‌کند تا با استفاده از Google Cloud Platform (GCP)، اپلیکیشن‌های تحلیل شبکه های اجتماعی قدرتمند و مقیاس‌پذیر بسازید. دیگر نیازی نیست در دریایی از اطلاعات سردرگم شوید، با این دوره یاد می‌گیرید چگونه از داده‌ها، بینش استخراج کنید و به مزیت رقابتی دست یابید.

در دنیای امروز، شبکه‌های اجتماعی دریایی از داده‌های ارزشمند را در اختیار ما قرار می‌دهند. اما جمع‌آوری و تحلیل این داده‌ها می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. GCP با ارائه مجموعه‌ای کامل از ابزارها و سرویس‌ها، این فرآیند را ساده و کارآمد می‌کند. در این دوره، شما با این ابزارها آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه از آن‌ها برای ساخت اپلیکیشن‌های تحلیل شبکه های اجتماعی استفاده کنید. از جمع‌آوری داده‌ها تا تجزیه و تحلیل آن‌ها و ارائه گزارش‌های بصری، همه چیز را در این دوره خواهید آموخت.

درباره دوره

این دوره یک برنامه آموزشی جامع و کاربردی است که به شما می‌آموزد چگونه با استفاده از سرویس‌های Google Cloud Platform (GCP)، اپلیکیشن‌های تحلیل شبکه‌های اجتماعی را طراحی، توسعه و پیاده‌سازی کنید. شما در این دوره با مفاهیم کلیدی مانند جمع‌آوری داده، پردازش داده، ذخیره‌سازی داده، تحلیل داده و تجسم داده آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه این مفاهیم را در عمل پیاده‌سازی کنید. تمرکز این دوره بر روی پروژه‌های عملی و کاربردی است، به طوری که شما در طول دوره چندین پروژه واقعی را انجام خواهید داد و در پایان دوره، یک اپلیکیشن تحلیل شبکه اجتماعی کامل و کاربردی خواهید داشت.

موضوعات کلیدی

• آشنایی با Google Cloud Platform (GCP) و سرویس‌های کلیدی آن
• جمع‌آوری داده از شبکه‌های اجتماعی مختلف (Twitter, Facebook, Instagram, etc.)
• پردازش و پاکسازی داده‌های جمع‌آوری شده
• ذخیره‌سازی داده‌ها در Google Cloud Storage و BigQuery
• تحلیل داده‌ها با استفاده از BigQuery و Dataflow
• ایجاد داشبوردهای بصری با استفاده از Data Studio
• استفاده از Machine Learning در تحلیل شبکه‌های اجتماعی (Sentiment Analysis, Topic Modeling)
• امنیت و مقیاس‌پذیری اپلیکیشن‌های تحلیل شبکه‌های اجتماعی در GCP
• پیاده‌سازی یک اپلیکیشن کامل تحلیل شبکه اجتماعی
• بهینه‌سازی هزینه در GCP

مخاطبان دوره

این دوره برای افراد زیر مناسب است:

• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه Cloud Computing و Data Analytics ارتقا دهند.
• تحلیلگران داده که می‌خواهند از Google Cloud Platform برای تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی استفاده کنند.
• دانشجویان و فارغ‌التحصیلان رشته‌های کامپیوتر، مهندسی صنایع، مدیریت و علوم اجتماعی که به تحلیل شبکه‌های اجتماعی علاقه‌مند هستند.
• متخصصان بازاریابی و تبلیغات که می‌خواهند از داده‌های شبکه‌های اجتماعی برای بهبود استراتژی‌های خود استفاده کنند.
• صاحبان کسب‌وکارها که می‌خواهند از داده‌های شبکه‌های اجتماعی برای درک بهتر مشتریان خود و افزایش فروش استفاده کنند.
• هر کسی که به یادگیری در مورد Google Cloud Platform و تحلیل شبکه های اجتماعی علاقه مند است.

چرا این دوره را بگذرانیم؟

دلایل زیادی برای گذراندن این دوره وجود دارد، از جمله:

• یادگیری مهارت‌های ارزشمند و پرتقاضا: مهارت‌های مرتبط با Cloud Computing و Data Analytics در حال حاضر بسیار پرتقاضا هستند و با گذراندن این دوره، شما مهارت‌های ارزشمندی را کسب خواهید کرد که می‌تواند به شما در یافتن شغل یا ارتقای شغلی کمک کند.
• استفاده از یک پلتفرم قدرتمند و مقیاس‌پذیر: Google Cloud Platform یک پلتفرم قدرتمند و مقیاس‌پذیر است که به شما امکان می‌دهد اپلیکیشن‌های تحلیل شبکه‌های اجتماعی را در مقیاس بزرگ بسازید و اجرا کنید.
• یادگیری از متخصصان مجرب: این دوره توسط متخصصان مجرب در زمینه Cloud Computing و Data Analytics تدریس می‌شود و شما می‌توانید از تجربیات آن‌ها استفاده کنید.
• انجام پروژه‌های عملی و کاربردی: این دوره بر روی پروژه‌های عملی و کاربردی تمرکز دارد و شما در طول دوره چندین پروژه واقعی را انجام خواهید داد.
• دسترسی به منابع آموزشی جامع: شما در این دوره به منابع آموزشی جامع و کاملی دسترسی خواهید داشت که به شما در یادگیری مفاهیم کمک می‌کند.
• افزایش فرصت‌های شغلی: با کسب مهارت‌های مورد نیاز در زمینه Google Cloud Platform و تحلیل شبکه های اجتماعی، فرصت‌های شغلی شما به طور چشمگیری افزایش خواهد یافت.
• بهبود فرآیندهای کسب‌وکار: تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی می‌تواند به شما در درک بهتر مشتریان، بهبود محصولات و خدمات و افزایش فروش کمک کند.
• کسب مزیت رقابتی: با استفاده از داده‌های شبکه‌های اجتماعی و ابزارهای GCP، می‌توانید مزیت رقابتی قابل توجهی نسبت به رقبای خود کسب کنید.
• آینده‌ای روشن‌تر در دنیای داده: این دوره دروازه‌ای به دنیای داده‌ها و فرصت‌های بی‌پایان آن خواهد بود.

سرفصل‌های دوره

این دوره شامل 100 سرفصل جامع است که به شما تمام جنبه‌های ساخت اپلیکیشن های تحلیل شبکه های اجتماعی با Google Cloud Platform را آموزش می‌دهد. برخی از سرفصل‌های کلیدی عبارتند از:

• بخش اول: مقدمه‌ای بر Google Cloud Platform
  • آشنایی با مفاهیم Cloud Computing
  • معرفی سرویس‌های کلیدی GCP
  • ایجاد حساب کاربری و تنظیمات اولیه
  • آشنایی با Google Cloud Shell و Cloud Console
• بخش دوم: جمع‌آوری داده از شبکه‌های اجتماعی
  • آشنایی با API‌های شبکه‌های اجتماعی (Twitter API, Facebook Graph API, Instagram API)
  • نحوه احراز هویت و دسترسی به API‌ها
  • استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی (Python, Java) برای جمع‌آوری داده
  • ذخیره‌سازی داده‌های خام در Google Cloud Storage
• بخش سوم: پردازش و پاکسازی داده‌ها
  • آشنایی با مفاهیم ETL (Extract, Transform, Load)
  • استفاده از Google Cloud Dataflow برای پردازش داده‌های بزرگ
  • پاکسازی داده‌ها (حذف داده‌های تکراری، اصلاح داده‌های نادرست)
  • تبدیل داده‌ها به فرمت مناسب برای تحلیل
• بخش چهارم: ذخیره‌سازی داده‌ها در BigQuery
  • معرفی BigQuery و مزایای آن
  • ایجاد Dataset و Table در BigQuery
  • بارگذاری داده‌ها از Google Cloud Storage به BigQuery
  • نوشتن Query‌های SQL برای استخراج اطلاعات از BigQuery
• بخش پنجم: تحلیل داده‌ها با BigQuery و Dataflow
  • انجام تحلیل‌های آماری با BigQuery
  • شناسایی ترندها و الگوها در داده‌ها
  • استفاده از توابع Machine Learning در BigQuery
  • ساخت Pipeline‌های Dataflow برای تحلیل داده‌های Real-time
• بخش ششم: ایجاد داشبوردهای بصری با Data Studio
  • معرفی Google Data Studio و مزایای آن
  • اتصال Data Studio به BigQuery
  • ایجاد Chart و Graph برای نمایش داده‌ها
  • ساخت داشبوردهای تعاملی و سفارشی
• بخش هفتم: Machine Learning در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • آشنایی با مفاهیم Sentiment Analysis و Topic Modeling
  • استفاده از Google Cloud Natural Language API برای Sentiment Analysis
  • استفاده از Google Cloud AI Platform برای Topic Modeling
  • ادغام نتایج Machine Learning با BigQuery و Data Studio
• بخش هشتم: امنیت و مقیاس‌پذیری در GCP
  • پیاده‌سازی بهترین شیوه‌های امنیتی در GCP
  • مقیاس‌پذیری اپلیکیشن‌ها با استفاده از Google Kubernetes Engine (GKE)
  • مانیتورینگ و Logging اپلیکیشن‌ها با Cloud Monitoring و Cloud Logging
• بخش نهم: پیاده‌سازی یک اپلیکیشن کامل
  • طراحی معماری یک اپلیکیشن تحلیل شبکه اجتماعی
  • پیاده‌سازی Backend با Python و Flask
  • پیاده‌سازی Frontend با HTML, CSS, JavaScript
  • استقرار اپلیکیشن بر روی Google App Engine
• بخش دهم: بهینه سازی هزینه در GCP
  • مانیتورینگ و تحلیل هزینه های GCP
  • استفاده از Committed Use Discounts
  • انتخاب سرویس های مناسب با توجه به نیاز
  • استراتژی های کاهش هزینه