فلش‌کارت‌های آموزشی اصول طراحی برنامه‌های داده‌محور در معماری مدرن

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول طراحی برنامه‌های داده‌محور در معماری مدرن

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و معماری سیستم‌ها

موضوع میانی: طراحی و توسعهٔ برنامه‌های داده‌محور

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر برنامه‌های داده‌محور
• 2. اصول دوازده‌گانه در برنامه‌های داده‌محور
• 3. کد مبنای واحد برای برنامه‌های داده‌محور
• 4. وابستگی‌ها در برنامه‌های داده‌محور
• 5. پیکربندی در برنامه‌های داده‌محور
• 6. مجموعه داده‌های پیوسته و مجزا
• 7. مدیریت داده‌ها و مهاجرت‌ها
• 8. مدل‌سازی داده‌ها در معماری مدرن
• 9. پایگاه‌های داده رابطه‌ای و NoSQL
• 10. اصول طراحی پایگاه داده امن
• 11. امنیت داده‌ها در برنامه‌های داده‌محور
• 12. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و در حال انتقال
• 13. مستندسازی داده‌ها و طرح‌واره‌ها
• 14. مدیریت کلیدهای رمزنگاری
• 15. پروتکل‌های ارتباطی امن با داده‌ها
• 16. معماری میکروسرویس و داده‌ها
• 17. مدیریت تراکنش‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
• 18. سازگاری نهایی (Eventual Consistency)
• 19. الگوهای طراحی سیستم‌های داده‌محور
• 20. الگوهای مدیریت حالت (State Management)
• 21. استفاده از صف‌های پیام (Message Queues)
• 22. پردازش رویداد گرا (Event-Driven Architecture)
• 23. طراحی API برای دسترسی به داده‌ها
• 24. امنیت API و مدیریت دسترسی
• 25. مانیتورینگ و گزارش‌دهی داده‌ها
• 26. ابزارهای مانیتورینگ پایگاه داده
• 27. مدیریت لاگ‌ها در برنامه‌های داده‌محور
• 28. تحلیل لاگ‌ها و استخراج اطلاعات
• 29. بهینه‌سازی کوئری‌های پایگاه داده
• 30. شاخص‌گذاری (Indexing) در پایگاه داده
• 31. کشینگ (Caching) داده‌ها
• 32. استراتژی‌های کشینگ
• 33. مدیریت حافظه نهان (Cache Invalidation)
• 34. مقیاس‌پذیری افقی و عمودی پایگاه داده
• 35. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری
• 36. تکنیک‌های پارتیشن‌بندی داده‌ها (Sharding)
• 37. تکنیک‌های تکثیر (Replication) داده‌ها
• 38. افزونگی (Redundancy) و تحمل خطا (Fault Tolerance)
• 39. بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery)
• 40. برنامه‌ریزی و اجرای بازیابی از فاجعه
• 41. پشتیبان‌گیری (Backup) از داده‌ها
• 42. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری
• 43. تست برنامه‌های داده‌محور
• 44. انواع تست در برنامه‌های داده‌محور
• 45. تست یکپارچگی داده‌ها
• 46. تست عملکرد پایگاه داده
• 47. تست امنیت داده‌ها
• 48. تست مقیاس‌پذیری
• 49. تست تحمل خطا
• 50. پلیس‌های امنیتی داده‌ها
• 51. مدیریت هویت و دسترسی (IAM)
• 52. کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)
• 53. حسابرسی (Auditing) دسترسی به داده‌ها
• 54. مدیریت کلیدهای خصوصی و عمومی
• 55. ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها
• 56. قوانین حفاظت از داده‌ها
• 57. اصول حاکمیت داده‌ها (Data Governance)
• 58. مدیریت کیفیت داده‌ها
• 59. پاکسازی و اعتبارسنجی داده‌ها
• 60. شناسایی و رفع داده‌های تکراری
• 61. استانداردسازی داده‌ها
• 62. مدیریت چرخه عمر داده‌ها
• 63. آرشیوسازی داده‌ها
• 64. حذف امن داده‌ها
• 65. دیتا لیک (Data Lake) و انبار داده (Data Warehouse)
• 66. مفاهیم انبار داده
• 67. مفاهیم دیتا لیک
• 68. استفاده از ابزارهای BI و تحلیل داده
• 69. تجسم داده‌ها (Data Visualization)
• 70. ابزارهای تجسم داده
• 71. اصول طراحی داشبوردهای موثر
• 72. مبانی یادگیری ماشین در برنامه‌های داده‌محور
• 73. نقش داده‌ها در یادگیری ماشین
• 74. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های ML
• 75. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 76. ارزیابی مدل‌های ML
• 77. استقرار مدل‌های ML
• 78. ملاحظات اخلاقی در مدیریت داده‌ها
• 79. مسئولیت‌پذیری در قبال داده‌ها
• 80. شفافیت در پردازش داده‌ها
• 81. حفاظت از داده‌های حساس
• 82. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
• 83. قانون تجارت الکترونیک و داده‌ها
• 84. قوانین جرائم رایانه‌ای و داده‌ها
• 85. حفاظت از داده‌های شخصی در ایران
• 86. سازگاری با قوانین ملی در طراحی سیستم‌ها
• 87. استفاده از پایگاه‌های داده متن‌باز
• 88. مدیریت پایگاه‌های داده ابری
• 89. ملاحظات امنیتی در محیط ابری
• 90. استفاده از کانتینرها (Containers) برای مدیریت پایگاه داده
• 91. اورکستراسیون (Orchestration) پایگاه داده
• 92. اصول DevOps در برنامه‌های داده‌محور
• 93. اتوماسیون فرآیندهای داده
• 94. پایش مداوم سیستم‌های داده
• 95. مدیریت تغییرات در سیستم‌های داده
• 96. فرهنگ داده‌محور در سازمان
• 97. آموزش و توانمندسازی تیم‌ها
• 98. ایجاد ارزش از طریق داده‌ها
• 99. آینده برنامه‌های داده‌محور