, ,

کتاب هنر و علم طراحی مدل داده: راهنمای کاربردی

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره هنر و علم طراحی مدل داده: راهنمای کاربردی

موضوع کلی: مبانی برنامه نویسی ساخت یافته

موضوع میانی: مقدمه ای بر ساخت مدل های داده (Data Modeling)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: چرایی اهمیت مدل داده
  • 2. فصل ۱: مبانی طراحی مدل داده
  • 3. فصل ۲: انواع مدل داده (مفهومی، منطقی، فیزیکی)
  • 4. فصل ۳: مدل داده مفهومی: دیدگاه کلان
  • 5. فصل ۴: ابزارهای ترسیم مدل داده مفهومی
  • 6. فصل ۵: عناصر اصلی مدل داده مفهومی (موجودیت‌ها، روابط)
  • 7. فصل ۶: مدل داده منطقی: ساختاردهی داده‌ها
  • 8. فصل ۷: نرمال‌سازی: هنر سازماندهی داده‌ها
  • 9. فصل ۸: فرم‌های نرمال (۱NF, 2NF, 3NF)
  • 10. فصل ۹: فرم‌های نرمال پیشرفته (BCNF, 4NF, 5NF)
  • 11. فصل ۱۰: روابط بین جداول (یک به یک، یک به چند، چند به چند)
  • 12. فصل ۱۱: کلیدهای اصلی و کلیدهای خارجی
  • 13. فصل ۱۲: انواع داده‌ها و انواع ستون‌ها
  • 14. فصل ۱۳: محدودیت‌ها و قواعد داده (Constraints)
  • 15. فصل ۱۴: مدل داده فیزیکی: پیاده‌سازی در پایگاه داده
  • 16. فصل ۱۵: انتخاب سیستم مدیریت پایگاه داده (DBMS)
  • 17. فصل ۱۶: طراحی جداول در پایگاه داده رابطه‌ای
  • 18. فصل ۱۷: شاخص‌گذاری (Indexing) برای بهبود عملکرد
  • 19. فصل ۱۸: پارتیشن‌بندی جداول (Table Partitioning)
  • 20. فصل ۱۹: طراحی پایگاه داده‌های NoSQL
  • 21. فصل ۲۰: پایگاه داده‌های کلید-مقدار (Key-Value)
  • 22. فصل ۲۱: پایگاه داده‌های سند-محور (Document-Oriented)
  • 23. فصل ۲۲: پایگاه داده‌های ستون-محور (Column-Family)
  • 24. فصل ۲۳: پایگاه داده‌های گراف (Graph Databases)
  • 25. فصل ۲۴: مقایسه پایگاه داده‌های رابطه‌ای و NoSQL
  • 26. فصل ۲۵: طراحی مدل داده برای داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 27. فصل ۲۶: مدل داده برای انبارهای داده (Data Warehousing)
  • 28. فصل ۲۷: مدل داده برای دریاچه‌های داده (Data Lakes)
  • 29. فصل ۲۸: مدل داده برای پردازش جریان داده (Stream Processing)
  • 30. فصل ۲۹: طراحی مدل داده برای معماری میکروسرویس
  • 31. فصل ۳۰: مدل داده در برنامه‌های کاربردی وب
  • 32. فصل ۳۱: مدل داده در برنامه‌های موبایل
  • 33. فصل ۳۲: مدل داده در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 34. فصل ۳۳: مدل داده برای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 35. فصل ۳۴: مدل داده برای تحلیل پیشرفته
  • 36. فصل ۳۵: امنیت در طراحی مدل داده
  • 37. فصل ۳۶: حریم خصوصی داده‌ها (Data Privacy)
  • 38. فصل ۳۷: استانداردهای نام‌گذاری در مدل داده
  • 39. فصل ۳۸: مستندسازی مدل داده
  • 40. فصل ۳۹: ابزارهای طراحی مدل داده (ER/Studio, Lucidchart)
  • 41. فصل ۴۰: ابزارهای طراحی مدل داده (PowerDesigner, SqlDBM)
  • 42. فصل ۴۱: ابزارهای طراحی مدل داده (Dbeaver, MySQL Workbench)
  • 43. فصل ۴۲: ابزارهای طراحی مدل داده (PostgreSQL pgAdmin)
  • 44. فصل ۴۳: ابزارهای طراحی مدل داده (Neo4j Browser)
  • 45. فصل ۴۴: ابزارهای طراحی مدل داده (MongoDB Compass)
  • 46. فصل ۴۵: روش‌شناسی‌های توسعه مدل داده
  • 47. فصل ۴۶: توسعه چابک (Agile) در مدل داده
  • 48. فصل ۴۷: مدیریت تغییرات مدل داده
  • 49. فصل ۴۸: تکامل مدل داده در طول زمان
  • 50. فصل ۴۹: بازبینی و بهینه‌سازی مدل داده
  • 51. فصل ۵۰: موارد استفاده واقعی: سیستم فروشگاه آنلاین
  • 52. فصل ۵۱: موارد استفاده واقعی: سیستم مدیریت مشتری (CRM)
  • 53. فصل ۵۲: موارد استفاده واقعی: سیستم مدیریت منابع انسانی (HRM)
  • 54. فصل ۵۳: موارد استفاده واقعی: سیستم بانکی
  • 55. فصل ۵۴: موارد استفاده واقعی: سیستم بهداشت و درمان
  • 56. فصل ۵۵: موارد استفاده واقعی: سیستم آموزشی
  • 57. فصل ۵۶: موارد استفاده واقعی: سیستم لجستیک و حمل و نقل
  • 58. فصل ۵۷: موارد استفاده واقعی: سیستم رسانه‌های اجتماعی
  • 59. فصل ۵۸: موارد استفاده واقعی: سیستم بازی‌های ویدئویی
  • 60. فصل ۵۹: موارد استفاده واقعی: سیستم املاک و مستغلات
  • 61. فصل ۶۰: موارد استفاده واقعی: سیستم دولت الکترونیک
  • 62. فصل ۶۱: طراحی برای قابلیت اطمینان (Reliability)
  • 63. فصل ۶۲: طراحی برای دسترس‌پذیری (Availability)
  • 64. فصل ۶۳: طراحی برای مقیاس‌پذیری (Scalability)
  • 65. فصل ۶۴: طراحی برای عملکرد (Performance)
  • 66. فصل ۶۵: طراحی برای نگهداری (Maintainability)
  • 67. فصل ۶۶: طراحی برای توسعه‌پذیری (Extensibility)
  • 68. فصل ۶۷: مفاهیم پیشرفته مدل داده: الگوهای طراحی
  • 69. فصل ۶۸: الگوی Event Sourcing
  • 70. فصل ۶۹: الگوی CQRS (Command Query Responsibility Segregation)
  • 71. فصل ۷۰: الگوی Aggregate
  • 72. فصل ۷۱: الگوهای مدل سازی داده در معماری میکرو سرویس
  • 73. فصل ۷۲: همگام‌سازی داده‌ها (Data Synchronization)
  • 74. فصل ۷۳: توزیع داده‌ها (Data Distribution)
  • 75. فصل ۷۴: مدیریت داده‌های تکراری (Data Duplication)
  • 76. فصل ۷۵: کیفیت داده‌ها (Data Quality)
  • 77. فصل ۷۶: پاکسازی داده‌ها (Data Cleansing)
  • 78. فصل ۷۷: اعتبار سنجی داده‌ها (Data Validation)
  • 79. فصل ۷۸: مدیریت چرخه حیات داده (Data Lifecycle Management)
  • 80. فصل ۷۹: تبدیل داده‌ها (Data Transformation)
  • 81. فصل ۸۰: غنی‌سازی داده‌ها (Data Enrichment)
  • 82. فصل ۸۱: مدل سازی داده برای داده‌های مکانی (Spatial Data)
  • 83. فصل ۸۲: مدل سازی داده برای داده‌های زمانی (Temporal Data)
  • 84. فصل ۸۳: مدل سازی داده برای داده‌های گراف (Graph Data)
  • 85. فصل ۸۴: هوش تجاری (Business Intelligence) و مدل داده
  • 86. فصل ۸۵: تحلیل داده (Data Analytics) و مدل داده
  • 87. فصل ۸۶: یادگیری ماشین (Machine Learning) و مدل داده
  • 88. فصل ۸۷: هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) و مدل داده
  • 89. فصل ۸۸: اخلاق در طراحی مدل داده
  • 90. فصل ۸۹: پیامدهای اجتماعی طراحی مدل داده
  • 91. فصل ۹۰: آینده طراحی مدل داده
  • 92. فصل ۹۱: نوآوری در پایگاه داده‌ها
  • 93. فصل ۹۲:اتجاهات در مدل سازی داده
  • 94. فصل ۹۳: تاثیر اتوماسیون در مدل داده
  • 95. فصل ۹۴: نقش انسان در طراحی مدل داده
  • 96. فصل ۹۵: چالش‌های حل نشده در مدل داده
  • 97. فصل ۹۶: یادگیری مداوم در حوزه مدل داده
  • 98. فصل ۹۷: توسعه حرفه‌ای در طراحی مدل داده
  • 99. فصل ۹۸: خلاصه درس‌های کلیدی
  • 100. فصل ۹۹: پروژه‌های عملی برای تمرین

📚 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 هنر و علم طراحی مدل داده: راهنمای کاربردی”

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

پیمایش به بالا