کتاب صوتی خودکارسازی مدیریت پایگاه داده با پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره خودکارسازی مدیریت پایگاه داده با پایتون

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه مهندسی کامپیوتر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر خودکارسازی پایگاه داده
• 2. نصب و پیکربندی محیط پایتون
• 3. آشنایی با کتابخانه های پایگاه داده در پایتون
• 4. اتصال به پایگاه داده های مختلف (PostgreSQL, MySQL, SQLite)
• 5. عملیات پایه CRUD با پایتون
• 6. خواندن داده ها از جداول
• 7. فیلتر کردن و مرتب سازی نتایج
• 8. استفاده از عبارات شرطی در کوئری ها
• 9. درج داده ها در جداول
• 10. به روز رسانی رکوردهای موجود
• 11. حذف داده ها از جداول
• 12. مدیریت تراکنش ها در پایتون
• 13. مفهوم ACID و نقش آن
• 14. اجرای دستورات SQL خام
• 15. استفاده از پارامترها برای جلوگیری از تزریق SQL
• 16. امنیت اتصال به پایگاه داده
• 17. مدیریت کاربران و مجوزها
• 18. پشتیبان گیری و بازیابی پایگاه داده
• 19. اسکریپت های پشتیبان گیری خودکار
• 20. تنظیم زمانبندی برای وظایف پایگاه داده
• 21. نوتفیکیشن ها و گزارش دهی در صورت خطا
• 22. مدیریت Schema پایگاه داده
• 23. ایجاد و تغییر جداول
• 24. تعریف کلیدهای اصلی و خارجی
• 25. شاخص گذاری جداول برای بهبود عملکرد
• 26. بهینه سازی کوئری ها
• 27. تحلیل لاگ های پایگاه داده
• 28. نوشتن کوئری های پیچیده تر
• 29. استفاده از View ها و Stored Procedure ها
• 30. خودکارسازی عملیات نگهداری
• 31. پاکسازی داده های قدیمی
• 32. فشرده سازی جداول
• 33. تعمیر و بهینه سازی شاخص ها
• 34. مفهوم Data Warehousing
• 35. استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL)
• 36. طراحی پایگاه داده برای انباره داده
• 37. استفاده از پایتون برای فرآیندهای ETL
• 38. ابزارهای ETL مبتنی بر پایتون
• 39. تجزیه و تحلیل داده ها با پایتون
• 40. مقدمه ای بر Pandas
• 41. کار با DataFrame ها
• 42. عملیات بر روی ستون ها و ردیف ها
• 43. گروه بندی و تجمیع داده ها
• 44. رسم نمودارها با Matplotlib و Seaborn
• 45. یکپارچه سازی با ابزارهای BI
• 46. اتصال به API ها برای دریافت داده
• 47. خروجی گرفتن از داده ها در فرمت های مختلف (CSV, JSON)
• 48. خودکارسازی گزارش گیری
• 49. تولید گزارش های پویا
• 50. ارسال گزارش ها از طریق ایمیل
• 51. نوتفیکیشن ها و هشدارها
• 52. مدیریت خطاهای پایگاه داده
• 53. ثبت خطاها در فایل یا پایگاه داده دیگر
• 54. استفاده از Logging در پایتون
• 55. پیاده سازی مکانیزم های retry
• 56. خودکارسازی فرآیند دیپلوی پایگاه داده
• 57. استفاده از ابزارهای Orchestration
• 58. مدیریت تغییرات در محیط های مختلف
• 59. مقایسه Schema بین محیط ها
• 60. خودکارسازی تست پایگاه داده
• 61. نوشتن تست های واحد برای عملیات پایگاه داده
• 62. تست یکپارچگی داده ها
• 63. خودکارسازی امنیت پایگاه داده
• 64. مدیریت کلیدهای API
• 65. رمزنگاری داده های حساس
• 66. اعتبارسنجی ورودی ها
• 67. خودکارسازی مدیریت لاگ پایگاه داده
• 68. جمع آوری متمرکز لاگ ها
• 69. تحلیل لاگ ها برای شناسایی الگوهای مخرب
• 70. خودکارسازی مهاجرت پایگاه داده
• 71. برنامه ریزی و اجرای مهاجرت ها
• 72. مدیریت Downtime در طول مهاجرت
• 73. خودکارسازی مدیریت عملکرد پایگاه داده
• 74. مانیتورینگ مداوم
• 75. تنظیم هشدارها برای پارامترهای کلیدی
• 76. تحلیل Bottleneck ها
• 77. استفاده از Docker برای پایگاه داده
• 78. ایجاد کانتینرهای پایگاه داده
• 79. مدیریت محیط های توسعه و تست
• 80. خودکارسازی دیپلوی در Kubernetes
• 81. خودکارسازی مدیریت Schema در Kubernetes
• 82. مدیریت StatefulSet ها
• 83. استفاده از Helm Chart ها
• 84. خودکارسازی عملیات Big Data
• 85. مقدمه ای بر Hadoop و Spark
• 86. استفاده از PySpark
• 87. پردازش داده های حجیم با پایتون
• 88. ادغام با سیستم های NoSQL
• 89. خودکارسازی مدیریت داده های NoSQL (MongoDB, Cassandra)
• 90. عملیات CRUD در پایگاه داده های NoSQL
• 91. خروجی گرفتن از داده های NoSQL
• 92. خودکارسازی امنیت پایگاه داده های NoSQL
• 93. خودکارسازی حسابرسی پایگاه داده
• 94. ردیابی تغییرات در داده ها
• 95. گزارش دهی فعالیت کاربران
• 96. خودکارسازی مدیریت disaster recovery
• 97. برنامه ریزی برای بازیابی فاجعه
• 98. تست فرآیندهای بازیابی
• 99. خودکارسازی مدیریت DevOps و پایگاه داده
• 100. نقش پایگاه داده در CI/CD