, ,

کتاب معماری نرم‌افزار: Data architecture design

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب معماری نرم‌افزار: Data architecture design

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی معماری داده
  • 2. مقدمه ای بر معماری داده
  • 3. اهمیت معماری داده
  • 4. اهداف معماری داده
  • 5. اصول معماری داده
  • 6. انواع معماری داده
  • 7. معماری داده متمرکز
  • 8. معماری داده توزیع شده
  • 9. معماری داده هیبریدی
  • 10. معماری داده مدولار
  • 11. معماری داده میکروسرویس
  • 12. معماری داده مبتنی بر رویداد
  • 13. معماری داده مبتنی بر داده
  • 14. اصول طراحی پایگاه داده
  • 15. مدل سازی داده مفهومی
  • 16. مدل سازی داده منطقی
  • 17. مدل سازی داده فیزیکی
  • 18. مدل سازی داده رابطه ای
  • 19. مدل سازی داده NoSQL
  • 20. مدل سازی داده گراف
  • 21. مدل سازی داده سندگرا
  • 22. مدل سازی داده ستونی
  • 23. مدل سازی داده کلید-مقدار
  • 24. انواع پایگاه داده
  • 25. پایگاه داده های رابطه ای (RDBMS)
  • 26. پایگاه داده های NoSQL
  • 27. پایگاه داده های سندگرا
  • 28. پایگاه داده های کلید-مقدار
  • 29. پایگاه داده های ستونی
  • 30. پایگاه داده های گراف
  • 31. پایگاه داده های در حافظه (In-memory databases)
  • 32. پایگاه داده های توزیع شده
  • 33. پایگاه داده های ابری
  • 34. مقیاس پذیری افقی
  • 35. مقیاس پذیری عمودی
  • 36. استراتژی های مقیاس پذیری
  • 37. افزایش کارایی پایگاه داده
  • 38. بهینه سازی کوئری ها
  • 39. شاخص گذاری (Indexing)
  • 40. انواع شاخص ها
  • 41. مدیریت داده های حجیم (Big Data)
  • 42. مفاهیم Big Data
  • 43. موتورهای پردازش Big Data
  • 44. Apache Hadoop
  • 45. Apache Spark
  • 46. Apache Kafka
  • 47. انبار داده (Data Warehousing)
  • 48. مفهوم انبار داده
  • 49. طراحی انبار داده
  • 50. مدل های انبار داده (Star Schema, Snowflake Schema)
  • 51. استخراج، تبدیل، بارگذاری (ETL)
  • 52. استخراج، بارگذاری، تبدیل (ELT)
  • 53. انواع پردازش داده
  • 54. پردازش دسته ای (Batch Processing)
  • 55. پردازش بلادرنگ (Real-time Processing)
  • 56. پردازش نزدیک به بلادرنگ (Near Real-time Processing)
  • 57. سیستم های مدیریت جریان داده (Stream Processing Systems)
  • 58. مفاهیم Data Lake
  • 59. طراحی Data Lake
  • 60. تفاوت Data Warehouse و Data Lake
  • 61. حاکمیت داده (Data Governance)
  • 62. مدیریت کیفیت داده (Data Quality Management)
  • 63. امنیت داده (Data Security)
  • 64. حفظ حریم خصوصی داده (Data Privacy)
  • 65. مدیریت کلان داده (Metadata Management)
  • 66. مرکز داده (Data Catalog)
  • 67. پایپ لاین های داده (Data Pipelines)
  • 68. طراحی پایپ لاین های داده
  • 69. نظارت بر پایپ لاین های داده
  • 70. اتوماسیون پایپ لاین های داده
  • 71. معماری های داده مدرن
  • 72. معماری داده مبتنی بر میکروسرویس
  • 73. معماری داده مبتنی بر رویداد (Event-driven Architecture)
  • 74. معماری Data Mesh
  • 75. مفاهیم Data Mesh
  • 76. اصول Data Mesh
  • 77. مزایا و معایب Data Mesh
  • 78. معماری داده برای یادگیری ماشین (ML)
  • 79. معماری داده برای هوش مصنوعی (AI)
  • 80. انتخاب تکنولوژی های معماری داده
  • 81. ارزیابی ابزارها و پلتفرم های داده
  • 82. تست و اعتبارسنجی معماری داده
  • 83. مستندسازی معماری داده
  • 84. نگهداری و تکامل معماری داده
  • 85. چالش های رایج در معماری داده
  • 86. روندهای آینده در معماری داده
  • 87. معماری داده بدون سرور (Serverless Data Architecture)
  • 88. معماری داده برای اینترنت اشیاء (IoT)
  • 89. معماری داده برای بلاکچین
  • 90. استانداردهای معماری داده
  • 91. قابلیت اطمینان (Reliability) در معماری داده
  • 92. قابلیت دسترسی (Availability) در معماری داده
  • 93. پایداری (Durability) در معماری داده
  • 94. تحمل خطا (Fault Tolerance) در معماری داده
  • 95. استراتژی های پشتیبان گیری و بازیابی (Backup and Recovery)
  • 96. مدیریت چرخه عمر داده (Data Lifecycle Management)
  • 97. پیاده سازی معماری داده
  • 98. تیم های معماری داده
  • 99. نقش مهندس داده (Data Engineer)
  • 100. نقش معمار داده (Data Architect)

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب معماری نرم‌افزار: Data architecture design”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا