دوره اصول برنامه‌نویسی ساخت‌یافته برای پردازش داده‌های حمل‌ونقل عمومی: مقیاس‌پذیری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول برنامه‌نویسی ساخت‌یافته برای پردازش داده‌های حمل‌ونقل عمومی: مقیاس‌پذیری

موضوع کلی: مبانی برنامه نویسی ساخت یافته

موضوع میانی: اصول برنامه نویسی برای سیستم های پردازش داده های حمل و نقل عمومی (Public Transportation Data Processing Systems)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه به برنامه‌نویسی ساخت‌یافته
• 2. مفاهیم اصلی پردازش داده
• 3. کاربرد در حمل‌ونقل عمومی
• 4. اهمیت مقیاس‌پذیری در داده‌های حمل‌ونقل
• 5. اولین گام‌ها: تعریف ساختار
• 6. متغیرها و انواع داده
• 7. دستورات کنترلی: شرط‌ها
• 8. دستورات کنترلی: حلقه‌ها
• 9. توابع و ماژول‌ها
• 10. مدیریت خطا و استثناها
• 11. ساختار داده‌های اولیه: آرایه‌ها
• 12. ساختار داده‌های اولیه: لیست‌ها
• 13. مقدمه به ساختمان داده‌های پیچیده‌تر
• 14. پشته و صف
• 15. اشاره‌گرها و مدیریت حافظه
• 16. مقدمه به الگوریتم‌ها
• 17. مرتب‌سازی: الگوریتم‌های پایه
• 18. جستجو: الگوریتم‌های پایه
• 19. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌ها: نماد O بزرگ
• 20. طراحی الگوریتم‌های کارآمد
• 21. اصول برنامه‌نویسی شیءگرا (OOP)
• 22. کلاس‌ها و اشیاء
• 23. وراثت و پلی‌مورفیسم
• 24. کپسوله‌سازی
• 25. مقدمه به پایگاه‌های داده
• 26. مدل رابطه‌ای داده‌ها
• 27. زبان SQL: کوئری‌های پایه
• 28. زبان SQL: پیوستن جداول
• 29. زبان SQL: توابع تجمعی
• 30. طراحی اسکیمای پایگاه داده
• 31. نرمال‌سازی پایگاه داده
• 32. مقدمه به NoSQL
• 33. انواع پایگاه داده NoSQL
• 34. مدیریت داده‌های حجیم (Big Data)
• 35. معماری سیستم‌های توزیع‌شده
• 36. موازی‌سازی و پردازش موازی
• 37. کلاسترینگ و محاسبات توزیع‌شده
• 38. چارچوب‌های پردازش داده توزیع‌شده: Hadoop
• 39. اکوسیستم Hadoop: HDFS
• 40. اکوسیستم Hadoop: MapReduce
• 41. اکوسیستم Hadoop: Spark
• 42. Spark: RDDها و DataFrames
• 43. Spark: SQL و Streaming
• 44. Spark: MLlib برای یادگیری ماشین
• 45. مفاهیم صف پیام (Message Queues)
• 46. RabbitMQ
• 47. Kafka
• 48. انتخاب ساختار داده مناسب برای مقیاس‌پذیری
• 49. انتخاب الگوریتم مناسب برای پردازش سریع
• 50. بهینه‌سازی پایگاه داده برای حجم بالا
• 51. تکنیک‌های کشینگ (Caching)
• 52. مانیتورینگ و لاگینگ در سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• 53. پروتکل‌های ارتباطی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 54. RESTful APIs
• 55. gRPC
• 56. شبکه‌سازی و تأثیر آن بر پردازش داده
• 57. امنیت در پردازش داده‌های حمل‌ونقل
• 58. حریم خصوصی داده‌ها
• 59. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
• 60. مثال‌های کاربردی: بهینه‌سازی مسیر اتوبوس
• 61. مثال‌های کاربردی: پیش‌بینی تقاضای مسافر
• 62. مثال‌های کاربردی: تحلیل ازدحام در ایستگاه‌ها
• 63. مثال‌های کاربردی: زمان‌بندی قطارها
• 64. مثال‌های کاربردی: مدیریت ناوگان
• 65. مثال‌های کاربردی: تحلیل رفت‌وآمد مسافران
• 66. مثال‌های کاربردی: شناسایی الگوهای سفر
• 67. مثال‌های کاربردی: بهینه‌سازی بودجه حمل‌ونقل
• 68. مثال‌های کاربردی: گزارش‌گیری و داشبوردهای مدیریتی
• 69. ابزارهای مانیتورینگ عملکرد سیستم
• 70. مدیریت منابع در محیط‌های ابری
• 71. مقیاس‌پذیری افقی در مقابل عمودی
• 72. ملاحظات طراحی برای دسترسی بالا (High Availability)
• 73. ملاحظات طراحی برای تحمل خطا (Fault Tolerance)
• 74. مقدمه به DevOps
• 75. یکپارچه‌سازی مداوم (CI)
• 76. استقرار مداوم (CD)
• 77. تست در مقیاس بزرگ
• 78. کارایی I/O در پردازش داده
• 79. بهینه‌سازی شبکه برای جریان داده
• 80. مدیریت پیکربندی
• 81. استفاده از کانتینرها: Docker
• 82. ارکستراسیون کانتینرها: Kubernetes
• 83. معماری میکروسرویس
• 84. ملاحظات انتقال داده
• 85. مدل‌سازی داده‌ها برای تحلیل پیشرفته
• 86. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در حمل‌ونقل
• 87. داده‌کاوی در داده‌های حمل‌ونقل
• 88. شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
• 89. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای داده‌های متنی
• 90. تجسم داده‌ها و داشبوردهای تعاملی
• 91. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
• 92. مدیریت چرخه عمر داده
• 93. archiving و purging داده‌ها
• 94. امنیت داده‌ها در برابر تهدیدات
• 95. استانداردهای صنعتی در پردازش داده‌های حمل‌ونقل
• 96. فرهنگ کار تیمی در توسعه نرم‌افزار
• 97. مستندسازی فنی
• 98. بازبینی کد (Code Review)
• 99. توسعه نرم‌افزار چابک (Agile)
• 100. اندازه‌گیری و ارزیابی عملکرد