اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای نوین داده و تحلیل با معماری میکروسرویس

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی راهکارهای نوین داده و تحلیل با معماری میکروسرویس

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های توزیع‌شده

موضوع میانی: معماری میکروسرویس و پردازش داده‌های کلان

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های توزیع‌شده
• 2. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توزیع‌شده
• 3. اصول طراحی سیستم‌های توزیع‌شده
• 4. معماری‌های رایج سیستم‌های توزیع‌شده
• 5. مفاهیم پایه‌ای پردازش داده‌های کلان
• 6. انواع داده‌های کلان و چالش‌های آن‌ها
• 7. مقدمه‌ای بر معماری میکروسرویس
• 8. مزایا و معایب میکروسرویس‌ها
• 9. تفاوت میکروسرویس با معماری یکپارچه
• 10. اصول SOLID در طراحی میکروسرویس
• 11. الگوهای طراحی میکروسرویس
• 12. الگوی API Gateway
• 13. الگوی Service Discovery
• 14. الگوی Circuit Breaker
• 15. الگوی Saga
• 16. مدیریت تراکنش در میکروسرویس‌ها
• 17. ارتباطات بین میکروسرویس‌ها
• 18. ارتباط همزمان (Synchronous Communication)
• 19. ارتباط ناهمزمان (Asynchronous Communication)
• 20. پیام‌رسانی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 21. مقدمه‌ای بر صف‌های پیام (Message Queues)
• 22. RabbitMQ به عنوان پیام‌رسان
• 23. Kafka به عنوان پلتفرم استریمینگ
• 24. ذخیره‌سازی داده در میکروسرویس‌ها
• 25. پایگاه‌های داده رابطه‌ای (SQL)
• 26. پایگاه‌های داده NoSQL
• 27. انتخاب پایگاه داده مناسب برای میکروسرویس
• 28. مفاهیم داده‌های کلان (Big Data)
• 29. چارچوب‌های پردازش داده‌های کلان
• 30. Apache Hadoop
• 31. Apache Spark
• 32. Spark Streaming
• 33. پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
• 34. پردازش آنی (Real-time Processing)
• 35. معماری Lambda
• 36. معماری Kappa
• 37. امنیت در میکروسرویس‌ها
• 38. احراز هویت و مجوزدهی (Authentication & Authorization)
• 39. OAuth 2.0 و OpenID Connect
• 40. مدیریت اسرار (Secrets Management)
• 41. پایش و ثبت وقایع (Monitoring & Logging)
• 42. ابزارهای پایش در میکروسرویس‌ها
• 43. ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
• 44. Prometheus و Grafana
• 45. استقرار (Deployment) میکروسرویس‌ها
• 46. کانتینرسازی (Containerization)
• 47. Docker
• 48. Kubernetes
• 49. استقرار مداوم (Continuous Deployment)
• 50. CI/CD در میکروسرویس‌ها
• 51. تست در میکروسرویس‌ها
• 52. تست واحد (Unit Testing)
• 53. تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing)
• 54. تست End-to-End
• 55. معماری‌های داده پیشرفته
• 56. انبارهای داده (Data Warehousing)
• 57. دریاچه‌های داده (Data Lakes)
• 58. تفاوت انبار داده و دریاچه داده
• 59. هوش تجاری (Business Intelligence)
• 60. ابزارهای BI
• 61. مصورسازی داده (Data Visualization)
• 62. تحلیل داده‌های کلان
• 63. یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 64. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 65. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 66. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 67. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده
• 68. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing - NLP)
• 69. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 70. سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 71. معماری‌های پیشرفته برای تحلیل داده
• 72. معماری‌های مبتنی بر رویداد (Event-Driven Architectures)
• 73. پردازش رویدادهای پیچیده (Complex Event Processing - CEP)
• 74. مدیریت داده‌های جریانی (Stream Data Management)
• 75. امنیت داده در سیستم‌های کلان
• 76. حریم خصوصی داده‌ها
• 77. قوانین و مقررات مرتبط با داده (با تأکید بر چارچوب ایران)
• 78. اخلاق در علم داده
• 79. چالش‌های پیاده‌سازی میکروسرویس‌ها
• 80. مدیریت پیچیدگی
• 81. هماهنگی بین تیم‌ها
• 82. تغییر فرهنگ سازمانی
• 83. مهاجرت از معماری یکپارچه به میکروسرویس
• 84. طراحی APIهای کارآمد و قابل استفاده
• 85. مستندسازی APIها
• 86. نسخه‌بندی APIها
• 87. ارزیابی عملکرد سیستم‌های میکروسرویس
• 88. بهینه‌سازی مصرف منابع
• 89. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی
• 90. مقدمه‌ای بر مهندسی داده (Data Engineering)
• 91. اصول مهندسی داده
• 92. ابزارها و تکنولوژی‌های مهندسی داده
• 93. ساخت خطوط لوله داده (Data Pipelines)
• 94. کیفیت داده (Data Quality)
• 95. حاکمیت داده (Data Governance)
• 96. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی (Data Mining)
• 97. الگوهای کشف شده در داده‌کاوی
• 98. کاربرد داده‌کاوی در کسب‌وکار
• 99. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی (Artificial Intelligence - AI)
• 100. یادگیری عمیق (Deep Learning)