فلش‌کارت‌های آموزشی SQL در محیط های سازمانی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره SQL در محیط های سازمانی

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: SQL

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با پایگاه داده رابطه‌ای و SQL
• 2. مفاهیم پایه SQL: SELECT، FROM، WHERE
• 3. فیلتر کردن داده‌ها با عبارات منطقی (AND, OR, NOT)
• 4. مرتب‌سازی نتایج با ORDER BY
• 5. محدود کردن تعداد نتایج با LIMIT و OFFSET
• 6. توابع تجمعی (Aggregate Functions): COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX
• 7. گروه‌بندی نتایج با GROUP BY
• 8. فیلتر کردن گروه‌ها با HAVING
• 9. اتصال جداول با JOIN (INNER JOIN)
• 10. انواع دیگر JOIN: LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN
• 11. زیرپرس‌وجوها (Subqueries) در SELECT، FROM و WHERE
• 12. عملیات روی مجموعه‌ها: UNION, INTERSECT, EXCEPT
• 13. توابع پنجره‌ای (Window Functions) برای محاسبات پیچیده
• 14. مفاهیم کلید اصلی (Primary Key) و کلید خارجی (Foreign Key)
• 15. طراحی پایگاه داده رابطه‌ای: نرمال‌سازی (Normalization)
• 16. فرم‌های نرمال (1NF, 2NF, 3NF)
• 17. ایجاد جداول با CREATE TABLE
• 18. اصلاح ساختار جداولی با ALTER TABLE
• 19. حذف جداول با DROP TABLE
• 20. درج داده‌ها با INSERT INTO
• 21. به‌روزرسانی داده‌ها با UPDATE
• 22. حذف داده‌ها با DELETE
• 23. مفاهیم تراکنش (Transactions) و ACID
• 24. مدیریت تراکنش‌ها: COMMIT و ROLLBACK
• 25. کنترل همزمانی (Concurrency Control)
• 26. قفل‌گذاری (Locking) در پایگاه داده
• 27. شاخص‌گذاری (Indexing) برای بهبود عملکرد
• 28. انواع شاخص‌ها (B-tree, Hash)
• 29. بهینه‌سازی پرس‌وجوها (Query Optimization)
• 30. ابزارهای مانیتورینگ عملکرد پایگاه داده
• 31. امنیت پایگاه داده: احراز هویت و مجوزها
• 32. مدیریت کاربران و سطوح دسترسی
• 33. رمزنگاری داده‌ها در پایگاه داده
• 34. پشتیبان‌گیری (Backup) و بازیابی (Restore)
• 35. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری
• 36. مفاهیم پایگاه داده توزیع‌شده (Distributed Databases)
• 37. اصول طراحی پایگاه داده در محیط‌های بزرگ
• 38. استفاده از SQL در برنامه‌های کاربردی (اتصال به پایگاه داده)
• 39. مقدمه‌ای بر ORM (Object-Relational Mapping)
• 40. مفاهیم NoSQL و مقایسه با پایگاه داده رابطه‌ای
• 41. مدل داده کلید-مقدار (Key-Value)
• 42. مدل داده سند‌گرا (Document-Oriented)
• 43. مدل داده ستونی (Column-Oriented)
• 44. مدل داده گراف (Graph Databases)
• 45. مقایسه و انتخاب نوع پایگاه داده مناسب
• 46. مباحث پیشرفته در طراحی پایگاه داده
• 47. مدیریت حجم عظیم داده (Big Data)
• 48. مفاهیم Data Warehousing و Data Marts
• 49. استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL)
• 50. مفاهیم Business Intelligence (BI)
• 51. تحلیل داده با SQL
• 52. مقدمه‌ای بر زبان‌های برنامه‌نویسی آماری (R, Python)
• 53. استفاده از کتابخانه‌های آماری در Python (Pandas, NumPy)
• 54. انجام تحلیل‌های آماری پایه با SQL
• 55. تجسم داده‌ها (Data Visualization)
• 56. ابزارهای تجسم داده (Tableau, Power BI)
• 57. مفاهیم داده‌کاوی (Data Mining)
• 58. الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering)
• 59. الگوریتم‌های طبقه‌بندی (Classification)
• 60. قوانین انجمنی (Association Rules)
• 61. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 62. یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• 63. یادگیری با نظارت (Supervised Learning)
• 64. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 65. کاربرد SQL در تحلیل داده‌های بزرگ
• 66. بهینه‌سازی پایگاه داده برای حجم بالای داده
• 67. مفاهیم پایگاه داده درختی (Tree Databases)
• 68. مفاهیم پایگاه داده بلادرنگ (Real-time Databases)
• 69. مدیریت وضعیت (State Management) در برنامه‌های توزیع‌شده
• 70. مفاهیم پایگاه داده گراف در شبکه‌های اجتماعی
• 71. پایگاه داده‌های مکانی (Spatial Databases)
• 72. مفاهیم داده‌های سری زمانی (Time Series Data)
• 73. کاربرد SQL در سیستم‌های مالی اسلامی
• 74. مبانی عقود اسلامی در بانکداری
• 75. طراحی جداول برای محصولات بانکی اسلامی
• 76. تحلیل ریسک با استفاده از داده‌های بانکی
• 77. قوانین و مقررات بانک مرکزی در حوزه داده
• 78. امنیت داده‌ها مطابق با الزامات داخلی
• 79. مدیریت خطا در سیستم‌های بانکی
• 80. مفاهیم پایگاه داده در دولت الکترونیک
• 81. مدیریت داده‌های شهروندی
• 82. پایگاه داده‌های سلامت و پزشکی
• 83. کاربرد SQL در سیستم‌های آموزشی
• 84. مدیریت اطلاعات دانشجویان و دوره‌ها
• 85. تحلیل عملکرد آموزشی با داده‌ها
• 86. مفاهیم پایگاه داده در صنعت
• 87. مدیریت زنجیره تأمین با پایگاه داده
• 88. بهینه‌سازی تولید با تحلیل داده
• 89. مفاهیم پایگاه داده در هوش مصنوعی
• 90. آماده‌سازی داده برای مدل‌های هوش مصنوعی
• 91. استخراج ویژگی (Feature Extraction) با SQL
• 92. کاربرد SQL در تحلیل داده‌های متنی
• 93. پردازش زبان طبیعی (NLP) مقدماتی
• 94. استفاده از توابع رشته‌ای در SQL
• 95. مفاهیم داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
• 96. یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف
• 97. مدیریت داده‌های حساس و حریم خصوصی
• 98. اصول اخلاقی در کار با داده‌ها
• 99. مسئولیت‌پذیری در حوزه داده