اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی معماری نرم‌افزار: Data Modeling for Different Architectures

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری نرم‌افزار: Data Modeling for Different Architectures

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری نرم‌افزار و اهمیت Data Modeling
• 2. معرفی Data Modeling و نقش آن در معماری نرم‌افزار
• 3. مروری بر انواع معماری‌های نرم‌افزاری (Client-Server, Microservices, ...)
• 4. اصول SOLID و تاثیر آن بر Data Modeling
• 5. شناخت الگوهای طراحی (Design Patterns) مرتبط با Data Modeling
• 6. آشنایی با UML و نمودارهای مختلف آن (Class, Sequence, ...)
• 7. مفاهیم پایه پایگاه داده: جداول، فیلدها، انواع داده
• 8. مدل‌سازی موجودیت-رابطه (ER Modeling) و طراحی پایگاه داده
• 9. نرمال‌سازی (Normalization) و اهمیت آن در طراحی داده‌ها
• 10. انواع سطوح نرمال‌سازی (1NF, 2NF, 3NF, ...)
• 11. Denormalization و موارد استفاده از آن
• 12. آشنایی با SQL و دستورات اصلی (SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE)
• 13. آشنایی با زبان‌های Query دیگر (NoSQL)
• 14. مدل‌سازی داده برای معماری لایه‌ای (Layered Architecture)
• 15. طراحی Data Access Layer (DAL) در معماری لایه‌ای
• 16. مدل‌سازی داده برای معماری MVC (Model-View-Controller)
• 17. انتخاب مناسب پایگاه داده بر اساس معماری و نیازهای پروژه
• 18. مدل‌سازی داده برای پایگاه داده‌های رابطه‌ای (Relational Databases)
• 19. مدل‌سازی داده برای پایگاه داده‌های NoSQL
• 20. آشنایی با انواع پایگاه داده‌های NoSQL (Document, Key-Value, Graph, ...)
• 21. مدل‌سازی داده برای پایگاه داده‌های Document-oriented
• 22. مدل‌سازی داده برای پایگاه داده‌های Key-Value
• 23. مدل‌سازی داده برای پایگاه داده‌های Graph
• 24. مقایسه پایگاه داده‌های رابطه‌ای و NoSQL
• 25. انتخاب بین SQL و NoSQL بر اساس نیازمندی‌ها
• 26. مدل‌سازی داده برای معماری میکروسرویس‌ها (Microservices Architecture)
• 27. طراحی Schema for Microservices
• 28. استراتژی‌های Data Ownership در میکروسرویس‌ها
• 29. مدل‌سازی داده برای ارتباطات بین میکروسرویس‌ها (Inter-service Communication)
• 30. استفاده از API Gateway برای دسترسی به داده‌ها در میکروسرویس‌ها
• 31. مدیریت Transactionها در محیط میکروسرویس‌ها
• 32. Data Consistency در معماری میکروسرویس‌ها
• 33. آشنایی با CQRS (Command Query Responsibility Segregation)
• 34. مدل‌سازی داده برای CQRS
• 35. استفاده از Event Sourcing در معماری داده
• 36. طراحی Schema برای Event Sourcing
• 37. Data Versioning و اهمیت آن در معماری داده‌ها
• 38. انواع Data Versioning Strategies
• 39. آشنایی با Data Migration و ابزارهای مرتبط
• 40. استراتژی‌های Data Migration در پروژه‌های نرم‌افزاری
• 41. مفهوم Data Governance و اهمیت آن
• 42. Data Lineage و ردیابی داده‌ها
• 43. Data Security و حفاظت از داده‌ها در معماری‌های مختلف
• 44. آشنایی با انواع Data Encryption
• 45. مدل‌سازی داده برای سیستم‌های Real-time
• 46. مدل‌سازی داده برای سیستم‌های Big Data
• 47. آشنایی با Hadoop و Spark
• 48. مدل‌سازی داده برای Data Warehousing
• 49. مدل‌سازی داده برای Data Lakes
• 50. Data Integration و ETL Processes
• 51. Data Quality و اهمیت آن در معماری داده
• 52. ابزارهای Data Quality
• 53. Data Profiling و تحلیل داده‌ها
• 54. Data Validation و اعتبارسنجی داده‌ها
• 55. Data Observability
• 56. Data Catalog
• 57. Data Discovery
• 58. مدل‌سازی داده‌های JSON و XML
• 59. استفاده از ORM (Object-Relational Mapping) و مزایا و معایب آن
• 60. انتخاب ORM مناسب برای پروژه
• 61. مدل‌سازی داده با استفاده از ORM
• 62. آشنایی با Domain-Driven Design (DDD)
• 63. مدل‌سازی داده بر اساس DDD
• 64. Aggregate, Entity, Value Object در DDD
• 65. Context Mapping در DDD
• 66. استفاده از CQRS و Event Sourcing در DDD
• 67. مدل‌سازی داده برای سیستم‌های Cloud-based
• 68. مدل‌سازی داده برای Kubernetes و Docker
• 69. Data Storage Options در Cloud
• 70. Data Backup and Recovery در Cloud
• 71. Data Availability and Scalability در Cloud
• 72. مدل‌سازی داده برای IoT (Internet of Things)
• 73. Data Streaming و پردازش داده‌های Streaming
• 74. آشنایی با Kafka و RabbitMQ
• 75. مدل‌سازی داده برای Kafka Streams
• 76. مدل‌سازی داده برای Machine Learning
• 77. Data Preprocessing و Feature Engineering
• 78. Data Transformation
• 79. Data Visualization
• 80. Data Warehousing design
• 81. Designing for performance and scalability
• 82. Designing for maintainability
• 83. Design for security
• 84. Dealing with legacy systems
• 85. Data Modeling for specific industries
• 86. Advanced data modeling techniques
• 87. Best practices for data modeling
• 88. Future trends in data modeling
• 89. Data modeling tools and techniques
• 90. Data modeling case studies
• 91. Evaluating data model quality
• 92. Data model documentation
• 93. Data model governance and compliance
• 94. Continuous integration and continuous deployment of data models
• 95. Data model version control
• 96. Data model refactoring
• 97. Data model optimization
• 98. Data model troubleshooting
• 99. Data model testing
• 100. مدل‌سازی داده در پایگاه داده‌های NoSQL و رویکرد Polyglot Persistence