فلش‌کارت‌های آموزشی مهندسی پایگاه داده در سیستم‌های بزرگ (با الهام از "Ingeniero en base de datos de Meta")

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی پایگاه داده در سیستم‌های بزرگ (با الهام از "Ingeniero en base de datos de Meta")

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: مدیریت و طراحی پایگاه داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی پایگاه داده در سیستم‌های بزرگ
• 2. مفاهیم بنیادی سیستم‌های پایگاه داده
• 3. معماری پایگاه داده‌های توزیع شده
• 4. مدل‌سازی داده‌ها در سیستم‌های بزرگ
• 5. طراحی طرح‌واره پایگاه داده رابطه‌ای
• 6. بهینه‌سازی پرس‌وجوها در پایگاه داده‌های بزرگ
• 7. نمایه‌گذاری در پایگاه داده‌های مقیاس‌پذیر
• 8. مدیریت تراکنش‌ها در سیستم‌های توزیع شده
• 9. یکنوایی داده‌ها در پایگاه داده‌های توزیع شده
• 10. پروتکل‌های اجماع در سیستم‌های توزیع شده
• 11. پایگاه داده‌های NoSQL و انواع آن
• 12. مدل کلید-مقدار در پایگاه داده‌های NoSQL
• 13. مدل سندی در پایگاه داده‌های NoSQL
• 14. مدل ستونی در پایگاه داده‌های NoSQL
• 15. مدل گراف در پایگاه داده‌های NoSQL
• 16. مقایسه پایگاه داده‌های رابطه‌ای و NoSQL
• 17. انتخاب نوع پایگاه داده مناسب
• 18. طراحی پایگاه داده برای مقیاس‌پذیری افقی
• 19. مقیاس‌پذیری عمودی پایگاه داده
• 20. افزونگی (Redundancy) در پایگاه داده
• 21. تحمل خطا (Fault Tolerance) در پایگاه داده
• 22. بازیابی فاجعه (Disaster Recovery)
• 23. پشتیبان‌گیری و بازیابی پایگاه داده
• 24. امنیت پایگاه داده در سیستم‌های بزرگ
• 25. مدیریت دسترسی و مجوزها
• 26. رمزنگاری داده‌ها در پایگاه داده
• 27. ملاحظات امنیتی در پایگاه داده‌های توزیع شده
• 28. پایش عملکرد پایگاه داده
• 29. ابزارهای مانیتورینگ پایگاه داده
• 30. تحلیل لاگ‌های پایگاه داده
• 31. بهینه‌سازی پایگاه داده بر اساس پایش
• 32. مفاهیم داده‌های بزرگ (Big Data)
• 33. معماری‌های پردازش داده‌های بزرگ
• 34. اکوسیستم Hadoop
• 35. HDFS (Hadoop Distributed File System)
• 36. MapReduce
• 37. Spark برای پردازش داده‌های بزرگ
• 38. پایگاه داده‌های ستونی برای داده‌های بزرگ
• 39. پایگاه داده‌های گراف برای داده‌های بزرگ
• 40. مدیریت جریان داده (Stream Processing)
• 41. Apache Kafka
• 42. Apache Flink
• 43. پایگاه داده‌های زمان واقعی (Real-time Databases)
• 44. کاربرد پایگاه داده در سیستم‌های توصیه‌گر
• 45. طراحی پایگاه داده برای شبکه‌های اجتماعی
• 46. مدیریت داده‌های مکان‌مند (Geospatial Data)
• 47. پایگاه داده‌های درون حافظه (In-Memory Databases)
• 48. فشرده‌سازی داده‌ها در پایگاه داده
• 49. فهرست‌بندی پیشرفته در پایگاه داده
• 50. تکنیک‌های کوئری‌نویسی پیشرفته
• 51. بهینه‌سازی کوئری‌های پیچیده
• 52. طراحی پایگاه داده برای سرویس‌های Microservices
• 53. مدیریت داده‌های توزیع شده در Microservices
• 54. الگوهای یکپارچه‌سازی داده در Microservices
• 55. تست پایگاه داده در سیستم‌های بزرگ
• 56. استراتژی‌های تست واحد پایگاه داده
• 57. تست یکپارچه‌سازی پایگاه داده
• 58. تست بار (Load Testing) پایگاه داده
• 59. مدیریت چرخه عمر پایگاه داده
• 60. استقرار (Deployment) پایگاه داده
• 61. به‌روزرسانی (Upgrade) پایگاه داده
• 62. کاهش (Downgrade) پایگاه داده
• 63. نظارت و نگهداری پایگاه داده
• 64. تکنیک‌های بهینه‌سازی حافظه در پایگاه داده
• 65. مدیریت حافظه پنهان (Cache Management)
• 66. استفاده از SSD و NVMe در پایگاه داده
• 67. پایگاه داده‌های ابری (Cloud Databases)
• 68. معماری‌های پایگاه داده ابری
• 69. خدمات مدیریت شده پایگاه داده در ابر
• 70. امنیت در پایگاه داده‌های ابری
• 71. هزینه‌بندی پایگاه داده‌های ابری
• 72. مدیریت هزینه در پایگاه داده‌های ابری
• 73. پایگاه داده‌های Serverless
• 74. معماری‌های داده‌محور (Data-Centric Architectures)
• 75. اصول طراحی پایگاه داده برای یادگیری ماشین
• 76. مدیریت داده‌های آموزشی برای مدل‌های ML
• 77. پایگاه داده برای اینترنت اشیاء (IoT)
• 78. چالش‌های پایگاه داده در IoT
• 79. طراحی پایگاه داده برای تحلیل داده‌های IoT
• 80. مفاهیم NoSQL و ACID
• 81. سازگاری نهایی (Eventual Consistency)
• 82. مدل‌های سازگاری در سیستم‌های توزیع شده
• 83. پایگاه داده‌های Vector برای هوش مصنوعی
• 84. کاربرد پایگاه داده در بلاک‌چین
• 85. ملاحظات حقوقی و مقرراتی در مدیریت داده (با رویکرد ایران)
• 86. حریم خصوصی داده‌ها در چارچوب قوانین ایران
• 87. امنیت داده‌ها بر اساس استانداردهای ملی
• 88. مدیریت دسترسی به داده در سازمان‌های ایرانی
• 89. قوانین مربوط به ذخیره‌سازی داده‌ها در ایران
• 90. مقررات مربوط به انتقال داده‌ها در ایران
• 91. اصول اخلاقی در مهندسی پایگاه داده
• 92. مسئولیت‌پذیری مهندس پایگاه داده
• 93. آینده مهندسی پایگاه داده
• 94. روندهای نوظهور در پایگاه داده‌ها
• 95. پایگاه داده‌های گراف عصبی
• 96. پایگاه داده‌های کوانتومی (مقدماتی)
• 97. جمع‌بندی و نگاه به آینده مهندسی پایگاه داده