اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مهندسی داده با جاوا: از مبانی تا کاربردهای پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی داده با جاوا: از مبانی تا کاربردهای پیشرفته

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و توسعه سیستم‌های داده

موضوع میانی: طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های داده با جاوا

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی داده
• 2. مقدمه‌ای بر جاوا برای مهندسی داده
• 3. ساختارهای داده در جاوا
• 4. الگوریتم‌های پایه در جاوا
• 5. برنامه‌نویسی شیءگرا در جاوا
• 6. مفاهیم پایگاه داده رابطه‌ای
• 7. طراحی اسکیمای پایگاه داده
• 8. مقدمه‌ای بر SQL
• 9. کوئری‌های پیشرفته SQL
• 10. نمایه‌گذاری و بهینه‌سازی پایگاه داده
• 11. مقدمه‌ای بر NoSQL
• 12. پایگاه داده‌های کلید-مقدار
• 13. پایگاه داده‌های سندگرا
• 14. پایگاه داده‌های ستونی
• 15. پایگاه داده‌های گراف
• 16. معماری‌های سیستم‌های داده
• 17. پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
• 18. پردازش جریانی (Stream Processing)
• 19. فریم‌ورک‌های پردازش داده در جاوا
• 20. Apache Spark مقدماتی
• 21. Apache Spark Core API
• 22. Spark SQL
• 23. Spark Streaming
• 24. Apache Flink مقدماتی
• 25. Apache Flink DataStream API
• 26. Apache Flink Table API & SQL
• 27. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توزیع‌شده
• 28. مفاهیم هماهنگی توزیع‌شده
• 29. Apache ZooKeeper
• 30. Apache Kafka مقدماتی
• 31. تولیدکننده و مصرف‌کننده Kafka
• 32. Kafka Streams
• 33. Apache Hadoop مقدماتی
• 34. HDFS
• 35. MapReduce
• 36. Apache Hive
• 37. Apache Pig
• 38. Apache HBase
• 39. مقدمه‌ای بر Data Warehousing
• 40. مفاهیم ETL
• 41. ابزارهای ETL
• 42. طراحی Data Mart
• 43. مفاهیم Business Intelligence
• 44. ابزارهای Business Intelligence
• 45. مصورسازی داده‌ها (Data Visualization)
• 46. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 47. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده
• 48. الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌نشده
• 49. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 50. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 51. کاربرد یادگیری ماشین در مهندسی داده
• 52. امنیت داده‌ها در سیستم‌های مهندسی
• 53. حریم خصوصی داده‌ها
• 54. مدیریت کلان‌داده (Big Data Management)
• 55. کلاود کامپیوتیینگ برای داده‌ها
• 56. AWS برای مهندسی داده
• 57. Google Cloud Platform برای مهندسی داده
• 58. Microsoft Azure برای مهندسی داده
• 59. DevOps برای مهندسی داده
• 60. خطوط لوله CI/CD برای داده‌ها
• 61. مانیتورینگ و لاگینگ سیستم‌های داده
• 62. تست در مهندسی داده
• 63. کیفیت داده‌ها
• 64. پاکسازی داده‌ها
• 65. اعتبارسنجی داده‌ها
• 66. حاکمیت داده‌ها (Data Governance)
• 67. مدیریت ابرداده (Metadata Management)
• 68. مقدمه‌ای بر Data Lakes
• 69. طراحی Data Lake
• 70. امنیت در Data Lakes
• 71. مقدمه‌ای بر Data Mesh
• 72. اصول Data Mesh
• 73. پیاده‌سازی Data Mesh
• 74. کاربرد جاوا در پردازش داده‌های بزرگ
• 75. فریم‌ورک‌های پردازش توزیع‌شده با جاوا
• 76. کاربرد جاوا در استریمینگ داده
• 77. اتصال جاوا به پایگاه داده‌های مختلف
• 78. کاربرد جاوا در ابزارهای ETL
• 79. استفاده از جاوا برای ساخت APIهای داده
• 80. مقدمه‌ای بر معماری‌های میکروسرویس
• 81. طراحی سیستم‌های داده مبتنی بر میکروسرویس
• 82. مدیریت وضعیت در سیستم‌های داده توزیع‌شده
• 83. الگوهای طراحی برای سیستم‌های داده
• 84. بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های داده
• 85. استراتژی‌های مقیاس‌پذیری سیستم‌های داده
• 86. تحلیل نیازمندی‌های سیستم داده
• 87. مستندسازی سیستم‌های داده
• 88. اصول مهندسی داده پایدار
• 89. ملاحظات اخلاقی در مهندسی داده
• 90. مقدمه‌ای بر داده‌های زمان واقعی
• 91. پردازش داده‌های زمان واقعی با جاوا
• 92. پلتفرم‌های داده مدرن
• 93. آینده مهندسی داده
• 94. کاربرد جاوا در پلتفرم‌های داده ابری
• 95. مدیریت چرخه حیات داده
• 96. اصول معماری داده گرا
• 97. طراحی راه‌حل‌های داده مقیاس‌پذیر
• 98. ارزیابی فناوری‌های نوین داده
• 99. مدیریت ریسک در پروژه‌های داده
• 100. اصول ارتباط موثر در تیم‌های داده