دوره ارزیابی مقیاس‌پذیری پایگاه داده‌ها در بازارهای مالی پرنوسان همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی مقیاس‌پذیری پایگاه داده‌ها در بازارهای مالی پرنوسان

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: انواع پایگاه داده (رابطه‌ای، NoSQL)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر مقیاس پذیری پایگاه داده
• 2. اهمیت مقیاس پذیری در بازارهای مالی
• 3. نوسانات بازار و چالش های پایگاه داده
• 4. انواع معماری های پایگاه داده
• 5. معماری پایگاه داده رابطه‌ای
• 6. معماری پایگاه داده NoSQL
• 7. معماری پایگاه داده گراف
• 8. معماری پایگاه داده ستونی
• 9. مقایسه معماری ها برای بازارهای مالی
• 10. شاخص های کلیدی عملکرد (KPI) مقیاس پذیری
• 11. سرعت تراکنش
• 12. توان عملیاتی
• 13. زمان پاسخگویی
• 14. قابلیت اطمینان
• 15. ملاحظات هزینه
• 16. تکنیک های مقیاس پذیری عمودی
• 17. افزایش منابع سخت افزاری
• 18. پردازنده و حافظه
• 19. ذخیره سازی و شبکه
• 20. محدودیت های مقیاس پذیری عمودی
• 21. تکنیک های مقیاس پذیری افقی
• 22. جداسازی (Sharding)
• 23. انواع جداسازی (Range, Hash, Directory)
• 24. مدیریت و نگهداری جداسازی
• 25. تکرار (Replication)
• 26. انواع تکرار (Master-Slave, Multi-Master)
• 27. استراتژی های تکرار
• 28. توزیع داده ها
• 29. پایگاه داده های توزیع شده
• 30. چالش های پایگاه داده توزیع شده
• 31. سازگاری (Consistency)
• 32. دسترس پذیری (Availability)
• 33. تحمل خطا (Fault Tolerance)
• 34. ملاحظات CAP Theorem
• 35. سازگاری قوی (Strong Consistency)
• 36. سازگاری نهایی (Eventual Consistency)
• 37. مدل های سازگاری در پایگاه داده ها
• 38. مدل های سازگاری در بازارهای مالی
• 39. پیامدهای عدم سازگاری در تراکنش ها
• 40. پایگاه داده های ستونی برای داده های سری زمانی
• 41. کارایی در پرس و جوهای تحلیلی
• 42. مدل سازی داده ها در بازارهای مالی
• 43. مدل سازی داده های معاملاتی
• 44. مدل سازی داده های سفارشات
• 45. مدل سازی داده های قیمت ها
• 46. مدل سازی داده های اخبار و تحلیل ها
• 47. پایگاه داده های گراف برای روابط پیچیده
• 48. تحلیل شبکه های مالی
• 49. مدل سازی ارگان ها و ارتباطات
• 50. بهینه سازی پرس و جو در پایگاه داده های گراف
• 51. پایگاه داده های حافظه محور (In-Memory Databases)
• 52. مزایا و معایب پایگاه داده های حافظه محور
• 53. کاربرد در سیستم های معاملاتی بلادرنگ
• 54. پایگاه داده های توزیع شده در زمان واقعی
• 55. چالش های مدیریت داده های بزرگ
• 56. تحلیل کلان داده (Big Data Analytics)
• 57. ابزارها و چارچوب های کلان داده
• 58. Hadoop و Spark
• 59. کافکا برای پردازش جریان داده
• 60. پایگاه داده های Time-Series
• 61. ویژگی های پایگاه داده های Time-Series
• 62. بهینه سازی برای داده های زمانی
• 63. کاربرد در بازارهای مالی
• 64. ملاحظات امنیت داده ها
• 65. رمزنگاری داده ها
• 66. کنترل دسترسی
• 67. ممیزی (Auditing)
• 68. مدیریت ریسک در پایگاه داده ها
• 69. طرح های اضطراری (Disaster Recovery)
• 70. پشتیبان گیری و بازیابی
• 71. تست بازیابی
• 72. نظارت بر عملکرد پایگاه داده
• 73. ابزارهای نظارتی
• 74. تشخیص مشکلات عملکردی
• 75. توسعه و آزمایش
• 76. مدیریت تغییرات در پایگاه داده
• 77. یکپارچه سازی پایگاه داده با سیستم های معاملاتی
• 78. API ها و رابط ها
• 79. خدمات وب
• 80. استانداردهای ارتباطی
• 81. تست بار (Load Testing)
• 82. تست استرس (Stress Testing)
• 83. ارزیابی مقیاس پذیری در سناریوهای شبیه سازی شده
• 84. بهترین شیوه ها در طراحی پایگاه داده برای بازارهای مالی
• 85. مدیریت چرخه عمر داده ها
• 86. آرشیو کردن و حذف داده ها
• 87. تکامل پایگاه داده
• 88. روندها در آینده پایگاه داده های مالی
• 89. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در پایگاه داده ها
• 90. پایگاه داده های خودکار (Autonomous Databases)
• 91. ارزیابی نهایی مقیاس پذیری
• 92. انتخاب راهکار مناسب
• 93. ملاحظات طولانی مدت
• 94. مستندسازی
• 95. آموزش تیم
• 96. جمع بندی و چشم انداز آینده