اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی پایگاه داده با SQLAlchemy در پروژه‌های پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی پایگاه داده با SQLAlchemy در پروژه‌های پایتون

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پایتون (Python)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای و ORM
• 2. نصب و راه‌اندازی SQLAlchemy
• 3. آشنایی با مفاهیم اصلی SQLAlchemy (Engine، Connection، Session)
• 4. تعریف مدل‌های داده با استفاده از ORM
• 5. نگاشت کلاس‌های پایتون به جداول پایگاه داده
• 6. ایجاد و حذف جداول با استفاده از SQLAlchemy
• 7. عملیات CRUD (Create, Read, Update, Delete) با SQLAlchemy
• 8. فیلتر کردن و جستجو در داده‌ها با استفاده از Query API
• 9. مرتب‌سازی و محدود کردن نتایج
• 10. کار با روابط یک به یک (One-to-One)
• 11. کار با روابط یک به چند (One-to-Many)
• 12. کار با روابط چند به چند (Many-to-Many)
• 13. تعریف کلیدهای خارجی و مفاهیم مرتبط
• 14. استفاده از Foreign Key Constraints
• 15. مدیریت تراکنش‌ها در SQLAlchemy
• 16. مدیریت خطاهای پایگاه داده
• 17. بهینه‌سازی کوئری‌ها برای عملکرد بهتر
• 18. استفاده از Indexها برای افزایش سرعت جستجو
• 19. کار با Viewها در SQLAlchemy
• 20. استفاده از Stored Procedures (با احتیاط و چارچوب رسمی)
• 21. کار با پایگاه‌های داده NoSQL (با چارچوب رسمی و سازگار)
• 22. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL در ایران
• 23. انتخاب ابزار مناسب برای کار با NoSQL
• 24. مثال عملی: کار با MongoDB (با چارچوب رسمی)
• 25. مثال عملی: کار با Redis (با چارچوب رسمی)
• 26. مقدمه‌ای بر معماری‌های پایگاه داده توزیع شده
• 27. مفاهیم پایگاه داده توزیع شده و چالش‌ها
• 28. اصول طراحی پایگاه داده توزیع شده سازگار
• 29. استفاده از SQLAlchemy با پایگاه‌های داده توزیع شده (در صورت وجود ابزار سازگار)
• 30. امنیت پایگاه داده و روش‌های حفاظت
• 31. پیشگیری از حملات SQL Injection
• 32. مدیریت دسترسی کاربران به پایگاه داده
• 33. پشتیبان‌گیری و بازیابی پایگاه داده
• 34. مقدمه‌ای بر مفاهیم DevOps و پایگاه داده
• 35. خودکارسازی استقرار پایگاه داده
• 36. مانیتورینگ پایگاه داده
• 37. استفاده از Docker برای مدیریت پایگاه داده
• 38. مقدمه‌ای بر مفاهیم Cloud Computing و پایگاه داده
• 39. استفاده از سرویس‌های پایگاه داده ابری (با چارچوب رسمی)
• 40. ملاحظات امنیتی در محیط ابری
• 41. مقدمه‌ای بر Big Data و پایگاه داده
• 42. چالش‌های مدیریت داده‌های حجیم
• 43. ابزارهای پردازش داده‌های حجیم (با چارچوب رسمی)
• 44. مفاهیم Data Warehousing و Data Lake
• 45. طراحی Data Warehouse سازگار
• 46. مقدمه‌ای بر مفاهیم Machine Learning و پایگاه داده
• 47. ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌های مورد نیاز ML
• 48. استفاده از پایگاه داده برای آموزش مدل‌های ML
• 49. مفاهیم Data Governance و مدیریت داده
• 50. اصول Data Governance در سازمان‌های ایرانی
• 51. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
• 52. مقدمه‌ای بر مباحث حقوقی و مقررات مربوط به داده‌ها
• 53. قوانین حفاظت از داده‌ها در ایران
• 54. رعایت حریم خصوصی در سیستم‌های پایگاه داده
• 55. مقررات مربوط به تبادل و انتقال داده
• 56. مقدمه‌ای بر مفاهیم Blockchain و پایگاه داده
• 57. کاربرد Blockchain در مدیریت داده‌ها (با چارچوب رسمی)
• 58. ملاحظات امنیتی و اعتبارسنجی در Blockchain
• 59. مقدمه‌ای بر مفاهیم IoT و پایگاه داده
• 60. مدیریت داده‌های تولید شده توسط دستگاه‌های IoT
• 61. طراحی پایگاه داده برای سیستم‌های IoT
• 62. مقدمه‌ای بر مفاهیم AI و پایگاه داده
• 63. استفاده از پایگاه داده در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 64. مدیریت داده‌های آموزشی برای AI
• 65. مقدمه‌ای بر مفاهیم Data Visualization
• 66. ابزارهای مصورسازی داده‌ها (با چارچوب رسمی)
• 67. اصول طراحی داشبوردهای مدیریتی
• 68. مقدمه‌ای بر مفاهیم Data Engineering
• 69. نقش Data Engineer در پروژه‌ها
• 70. ابزارها و تکنیک‌های Data Engineering
• 71. مقدمه‌ای بر مفاهیم Data Science
• 72. فرآیند Data Science
• 73. کاربرد Data Science در حوزه‌های مختلف
• 74. مقدمه‌ای بر طراحی API برای پایگاه داده
• 75. اصول طراحی RESTful API
• 76. پیاده‌سازی API با استفاده از Flask/Django و SQLAlchemy
• 77. امنیت APIها
• 78. مقدمه‌ای بر مفاهیم Microservices و پایگاه داده
• 79. طراحی پایگاه داده در معماری Microservices
• 80. چالش‌های مدیریت داده در Microservices
• 81. مقدمه‌ای بر تست پایگاه داده
• 82. روش‌های تست واحد برای ORM
• 83. تست یکپارچگی پایگاه داده
• 84. مقدمه‌ای بر مفاهیم CI/CD
• 85. خودکارسازی تست و استقرار پایگاه داده
• 86. پیاده‌سازی CI/CD برای پروژه‌های پایگاه داده
• 87. مقدمه‌ای بر مفاهیم Serverless Computing
• 88. مدیریت پایگاه داده در محیط Serverless
• 89. چالش‌ها و راهکارها
• 90. مقدمه‌ای بر مفاهیم DataOps
• 91. اصول DataOps و تطبیق آن با محیط ایران
• 92. ابزارها و متدولوژی‌های DataOps
• 93. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
• 94. مسئولیت‌های اخلاقی در کار با داده‌ها
• 95. پیشگیری از سوگیری در داده‌ها و الگوریتم‌ها
• 96. مقدمه‌ای بر آینده پایگاه‌های داده
• 97. روندها و تحولات آتی در حوزه پایگاه داده
• 98. نوآوری‌های جدید در فناوری پایگاه داده
• 99. کاربرد پایگاه داده در تحقق اهداف ملی
• 100. جمع‌بندی و مسیر پیش رو