اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدیریت داده‌ها و الگوی Database per Service

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت داده‌ها و الگوی Database per Service

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: میکروسرویس‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدیریت داده‌ها
• 2. مفاهیم پایه پایگاه داده
• 3. انواع پایگاه داده رابطه‌ای
• 4. مدل‌سازی داده‌ها: موجودیت-رابطه
• 5. طراحی شمای پایگاه داده
• 6. نرمال‌سازی پایگاه داده
• 7. زبان SQL: اصول اولیه
• 8. دستورات SELECT در SQL
• 9. دستورات INSERT, UPDATE, DELETE در SQL
• 10. عملگرهای شرطی و منطقی در SQL
• 11. توابع تجمعی در SQL
• 12. گروه‌بندی و مرتب‌سازی داده‌ها در SQL
• 13. پیوند جداول (JOIN) در SQL
• 14. زیرپرس‌وجوها (Subqueries) در SQL
• 15. نمایه‌ها (Indexes) و بهینه‌سازی پرس‌وجوها
• 16. تراکنش‌ها و ACID در پایگاه داده
• 17. مدیریت همزمانی (Concurrency Control)
• 18. امنیت پایگاه داده
• 19. پشتیبان‌گیری و بازیابی پایگاه داده
• 20. معماری پایگاه داده
• 21. مقدمه‌ای بر الگوی Database per Service
• 22. مزایای الگوی Database per Service
• 23. چالش‌های الگوی Database per Service
• 24. انتخاب پایگاه داده مناسب برای هر سرویس
• 25. استراتژی‌های پارتیشن‌بندی داده‌ها
• 26. انتقال داده‌ها بین پایگاه‌های داده
• 27. مدیریت Schema Evolution در Database per Service
• 28. استراتژی‌های Caching در Database per Service
• 29. استراتژی‌های Replication در Database per Service
• 30. استراتژی‌های Sharding در Database per Service
• 31. هماهنگ‌سازی داده‌ها در Database per Service
• 32. مواجهه با ناسازگاری داده‌ها
• 33. مدیریت داده‌های توزیع‌شده
• 34. مفاهیم NoSQL
• 35. انواع پایگاه داده NoSQL
• 36. پایگاه داده‌های کلید-مقدار (Key-Value)
• 37. پایگاه داده‌های سندی (Document Databases)
• 38. پایگاه داده‌های ستونی (Columnar Databases)
• 39. پایگاه داده‌های گراف (Graph Databases)
• 40. انتخاب بین SQL و NoSQL
• 41. مهاجرت از پایگاه داده متمرکز به Database per Service
• 42. مدیریت داده‌ها در معماری میکروسرویس
• 43. استانداردهای ارتباطی بین سرویس‌ها
• 44. API Gateway و مدیریت داده‌ها
• 45. حاکمیت داده‌ها (Data Governance)
• 46. کیفیت داده‌ها (Data Quality)
• 47. امنیت داده‌ها در محیط توزیع‌شده
• 48. ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها
• 49. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 50. مدیریت داده‌های حساس
• 51. روش‌های پاکسازی و اعتبارسنجی داده‌ها
• 52. تحلیل داده‌ها و گزارش‌گیری
• 53. ابزارهای BI و تحلیل داده
• 54. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
• 55. الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تحلیل داده
• 56. مدیریت کلان‌داده (Big Data)
• 57. مفاهیم Data Lake و Data Warehouse
• 58. پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
• 59. پردازش جریانی (Stream Processing)
• 60. ابزارهای پردازش کلان‌داده (Spark, Hadoop)
• 61. امنیت در محیط کلان‌داده
• 62. اقتصاد داده‌ها
• 63. مدل‌های کسب‌وکار مبتنی بر داده
• 64. مدیریت چرخه‌عمر داده‌ها
• 65. بایگانی داده‌ها
• 66. حذف امن داده‌ها
• 67. ملاحظات قانونی در مدیریت داده‌ها
• 68. مدیریت ریسک داده‌ها
• 69. بازیابی فاجعه (Disaster Recovery)
• 70. برنامه‌ریزی تداوم کسب‌وکار (Business Continuity)
• 71. نقش داده‌ها در تصمیم‌گیری استراتژیک
• 72. تبدیل داده به بینش
• 73. استراتژی‌های داده‌محور
• 74. چالش‌های فرهنگی در پذیرش رویکردهای داده‌محور
• 75. آموزش و توسعه مهارت‌های مرتبط با داده
• 76. مدیریت تیم‌های داده
• 77. رهبری در حوزه داده
• 78. آینده مدیریت داده‌ها
• 79. روندهای نوین در پایگاه‌های داده
• 80. هوش مصنوعی و مدیریت داده‌ها
• 81. یادگیری ماشین عملیاتی (MLOps)
• 82. اتوماسیون در مدیریت داده‌ها
• 83. امنیت سایبری و مدیریت داده‌ها
• 84. مقاومت در برابر حملات سایبری
• 85. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها
• 86. تست نفوذ و ارزیابی امنیتی
• 87. حفاظت از زیرساخت‌های داده
• 88. انطباق با الزامات امنیتی ملی
• 89. مدیریت داده‌ها در صنایع خاص
• 90. کاربردها در بخش دولتی
• 91. مدیریت داده‌ها در بخش خصوصی
• 92. مدیریت داده‌ها در سلامت
• 93. مدیریت داده‌ها در مالی
• 94. مدیریت داده‌ها در تولید
• 95. مدیریت داده‌ها در انرژی
• 96. مدیریت داده‌ها در مخابرات
• 97. مدیریت داده‌ها در آموزش