اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی جستجوی پیشرفته در پایگاه داده MongoDB با پایتون و Atlas Search

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جستجوی پیشرفته در پایگاه داده MongoDB با پایتون و Atlas Search

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: پایگاه داده و تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
• 2. آشنایی با MongoDB
• 3. نصب و راه‌اندازی MongoDB
• 4. مفاهیم اساسی MongoDB: اسناد و مجموعه‌ها
• 5. کار با داده‌های JSON و BSON
• 6. دستورات پایه MongoDB: درج، بازیابی، به‌روزرسانی، حذف
• 7. ساختار داده در MongoDB
• 8. نمایشگرهای داده در MongoDB
• 9. شاخص‌گذاری در MongoDB
• 10. انواع شاخص‌ها در MongoDB
• 11. مفاهیم جستجوی متنی
• 12. اهمیت جستجوی پیشرفته در پایگاه داده
• 13. معرفی Atlas Search
• 14. راه‌اندازی Atlas Search
• 15. تنظیمات اولیه Atlas Search
• 16. ایجاد شاخص‌های Atlas Search
• 17. کار با فیلدهای متنی در Atlas Search
• 18. جستجوی ساده با Atlas Search
• 19. فیلتر کردن نتایج جستجو
• 20. مرتب‌سازی نتایج جستجو
• 21. پشتیبانی از زبان فارسی در Atlas Search
• 22. جستجوی فازی (Fuzzy Search)
• 23. جستجوی عبارتی (Phrase Search)
• 24. جستجوی منطقی (Boolean Search)
• 25. عملگرهای منطقی در Atlas Search
• 26. عملگرهای عددی در Atlas Search
• 27. عملگرهای تاریخ در Atlas Search
• 28. عملگرهای جغرافیایی در Atlas Search
• 29. استفاده از Aggregation Pipeline با Atlas Search
• 30. پایپ‌لاین جستجوی Atlas Search
• 31. تلفیق Atlas Search با Aggregation Pipeline
• 32. جستجوی چندزبانه
• 33. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای Atlas Search
• 34. نکات امنیتی در Atlas Search
• 35. مدیریت دسترسی‌ها در Atlas Search
• 36. مقدمه‌ای بر زبان پایتون برای توسعه‌دهندگان
• 37. نصب و راه‌اندازی پایتون
• 38. مفاهیم پایه پایتون: متغیرها، انواع داده
• 39. ساختارهای کنترلی در پایتون: شرط‌ها و حلقه‌ها
• 40. توابع در پایتون
• 41. ماژول‌ها و بسته‌های پایتون
• 42. کار با فایل‌ها در پایتون
• 43. مقدمه‌ای بر کتابخانه PyMongo
• 44. اتصال به MongoDB با PyMongo
• 45. اجرای دستورات MongoDB با PyMongo
• 46. استفاده از PyMongo برای درج و بازیابی داده
• 47. استفاده از PyMongo برای به‌روزرسانی و حذف داده
• 48. نصب و راه‌اندازی کتابخانه `pymongo-atlas-search`
• 49. اتصال به Atlas Search با `pymongo-atlas-search`
• 50. اجرای جستجوهای ساده با `pymongo-atlas-search`
• 51. اجرای جستجوهای پیشرفته با `pymongo-atlas-search`
• 52. استفاده از فیلترها و مرتب‌سازی با `pymongo-atlas-search`
• 53. پیاده‌سازی جستجوی فازی با پایتون و Atlas Search
• 54. پیاده‌سازی جستجوی عبارتی با پایتون و Atlas Search
• 55. پیاده‌سازی جستجوی منطقی با پایتون و Atlas Search
• 56. استفاده از عملگرهای مختلف در پایتون
• 57. تلفیق Aggregation Pipeline با پایتون و Atlas Search
• 58. ساخت اپلیکیشن جستجوی ساده با پایتون
• 59. ارزیابی عملکرد جستجو
• 60. روش‌های بهبود سرعت جستجو
• 61. مدیریت خطا در پرس‌وجوهای Atlas Search
• 62. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده
• 63. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 64. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 65. استانداردهای امنیتی در توسعه نرم‌افزار
• 66. مقدمه‌ای بر تحلیل داده با پایتون
• 67. نصب و راه‌اندازی کتابخانه Pandas
• 68. کار با DataFrame در Pandas
• 69. بارگذاری داده‌ها در Pandas
• 70. پیش‌پردازش داده‌ها در Pandas
• 71. پاکسازی داده‌ها در Pandas
• 72. تبدیل داده‌ها در Pandas
• 73. تجزیه و تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
• 74. مصورسازی داده‌ها با Matplotlib و Seaborn
• 75. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری ماشین
• 76. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 77. کاربرد یادگیری ماشین در جستجو
• 78. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 79. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 80. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 81. استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین در بهبود جستجو
• 82. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 83. تکنیک‌های اولیه NLP
• 84. کاربرد NLP در جستجوی متنی
• 85. استفاده از کتابخانه‌های NLP در پایتون
• 86. ساخت سیستم توصیه‌گر ساده
• 87. معماری سیستم‌های جستجوی پیشرفته
• 88. طراحی پایگاه داده برای جستجو
• 89. مدیریت و نگهداری سیستم‌های جستجو
• 90. روندهای آینده در جستجوی پایگاه داده
• 91. جمع‌بندی و گام‌های بعدی