دوره مبانی طراحی و پیاده‌سازی پایگاه داده در کامپیوترهای شخصی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی طراحی و پیاده‌سازی پایگاه داده در کامپیوترهای شخصی

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: مدیریت و پایگاه داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پایگاه داده و سیستم‌های مدیریت پایگاه داده
• 2. مفاهیم اساسی پایگاه داده
• 3. مدل‌های داده‌ای: مفهومی، منطقی و فیزیکی
• 4. مدل رابطه‌ای: مفاهیم اولیه
• 5. موجودیت‌ها، صفات و روابط
• 6. کلیدهای اصلی و کلیدهای خارجی
• 7. نرمال‌سازی پایگاه داده: اهداف و مزایا
• 8. فرم‌های نرمال: اول، دوم و سوم
• 9. فرم نرمال BCNF
• 10. وابستگی‌های تابعی و استخراج آن‌ها
• 11. طراحی پایگاه داده مفهومی با استفاده از نمودارهای ER
• 12. نمودارهای ER: موجودیت‌های ضعیف و تخصیص
• 13. تبدیل نمودار ER به مدل رابطه‌ای
• 14. اصول طراحی پایگاه داده در محیط اسلامی
• 15. معماری سیستم‌های پایگاه داده
• 16. لایه‌های مختلف سیستم پایگاه داده
• 17. مدیریت ذخیره‌سازی داده‌ها
• 18. مدیریت تراکنش‌ها: مفاهیم ACID
• 19. کنترل همزمانی تراکنش‌ها
• 20. روش‌های قفل‌گذاری برای کنترل همزمانی
• 21. روش‌های مهر زمانی برای کنترل همزمانی
• 22. مدیریت بازیابی پایگاه داده
• 23. پروتکل‌های بازیابی: ثبت تراکنش و چک‌پوینت
• 24. امنیت پایگاه داده: احراز هویت و مجوزها
• 25. رمزنگاری داده‌ها در پایگاه داده
• 26. مدیریت کاربران و سطوح دسترسی
• 27. مرور کلی بر زبان SQL
• 28. دستورات DDL: CREATE, ALTER, DROP
• 29. دستورات DML: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
• 30. عملیات JOIN در SQL
• 31. زیرپرس و جوها (Subqueries)
• 32. نمایه‌ها (Views) در SQL
• 33. توابع تجمعی و گروه‌بندی در SQL
• 34. توابع پنجره‌ای (Window Functions)
• 35. مدیریت تراکنش‌ها در SQL
• 36. دستورات کنترل تراکنش: COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT
• 37. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های NoSQL
• 38. انواع پایگاه داده‌های NoSQL: کلید-مقدار، سند، ستونی، گراف
• 39. مزایا و معایب پایگاه داده‌های NoSQL
• 40. کاربرد پایگاه داده‌های NoSQL در ایران
• 41. مدیریت داده‌های بزرگ (Big Data)
• 42. مفاهیم اولیه داده‌های بزرگ
• 43. ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ
• 44. امنیت در سیستم‌های داده‌های بزرگ
• 45. حریم خصوصی داده‌ها در چارچوب قوانین ایران
• 46. اخلاق در مدیریت داده‌ها
• 47. مسئولیت‌پذیری در قبال داده‌ها
• 48. استانداردهای داده‌ای در ایران
• 49. اهمیت داده‌های پاک و معتبر
• 50. روش‌های پاکسازی داده‌ها
• 51. تکنیک‌های اعتبارسنجی داده‌ها
• 52. مدیریت کیفیت داده‌ها
• 53. شاخص‌های کیفیت داده‌ها
• 54. استراتژی‌های بهبود کیفیت داده‌ها
• 55. مقدمه‌ای بر انبار داده (Data Warehouse)
• 56. مفاهیم انبار داده و OLAP
• 57. طراحی انبار داده: ستاره و برف‌دانه
• 58. استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL)
• 59. مقدمه‌ای بر علم داده (Data Science)
• 60. چرخه حیات پروژه‌های علم داده
• 61. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
• 62. مصورسازی داده‌ها (Data Visualization)
• 63. ابزارهای مصورسازی داده‌ها
• 64. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 65. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
• 66. الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده
• 67. الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت
• 68. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 69. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی (Artificial Intelligence)
• 70. کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه‌های مختلف
• 71. هوش مصنوعی و قوانین ایران
• 72. اخلاق در هوش مصنوعی
• 73. ملاحظات شرعی در کاربرد هوش مصنوعی
• 74. مدیریت پروژه‌های پایگاه داده
• 75. چرخه عمر توسعه سیستم‌های پایگاه داده
• 76. روش‌های توسعه چابک (Agile) در پایگاه داده
• 77. مستندسازی پایگاه داده
• 78. برنامه‌ریزی ظرفیت پایگاه داده
• 79. پایش عملکرد پایگاه داده
• 80. بهینه‌سازی پرس‌وجوها (Query Optimization)
• 81. بهینه‌سازی طراحی پایگاه داده
• 82. مدیریت پیکربندی پایگاه داده
• 83. پشتیبان‌گیری و بازیابی پایگاه داده
• 84. بازیابی فاجعه (Disaster Recovery)
• 85. مقدمه‌ای بر ابر (Cloud Computing)
• 86. مدل‌های خدمات ابری: IaaS, PaaS, SaaS
• 87. مدل‌های استقرار ابری: عمومی، خصوصی، ترکیبی
• 88. امنیت در محیط ابر
• 89. مدیریت هزینه‌های ابر
• 90. مدیریت مهاجرت به ابر
• 91. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیاء (IoT)
• 92. معماری سیستم‌های IoT
• 93. امنیت در اینترنت اشیاء
• 94. کاربردهای IoT در ایران
• 95. ملاحظات حقوقی و شرعی در IoT
• 96. مقدمه‌ای بر بلاکچین (Blockchain)
• 97. مفاهیم کلیدی بلاکچین
• 98. کاربردهای بلاکچین
• 99. ملاحظات قانونی بلاکچین در ایران
• 100. امنیت در بلاکچین