اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کار با WPF Data Virtualization for Enterprise Analytics Platforms in WPF for Enterprise

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کار با WPF Data Virtualization for Enterprise Analytics Platforms in WPF for Enterprise

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: WPF (Windows Presentation Foundation)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر دوره و اهداف یادگیری
• 2. مروری بر پلتفرم WPF و جایگاه آن در برنامه‌های Enterprise
• 3. آشنایی با XAML و ساختار اولیه یک برنامه WPF
• 4. مبانی Data Binding در WPF
• 5. معرفی الگوی طراحی MVVM (Model-View-ViewModel)
• 6. پیاده‌سازی INotifyPropertyChanged برای بروزرسانی خودکار UI
• 7. کار با ObservableCollection<T> برای مجموعه‌های پویا
• 8. کنترل‌های مبتنی بر آیتم: ItemsControl, ListBox, ListView
• 9. کنترل قدرتمند DataGrid و قابلیت‌های پیش‌فرض آن
• 10. مفهوم Data Templates و Control Templates
• 11. مشکل کار با داده‌های حجیم: چالش‌های حافظه و عملکرد
• 12. تجزیه و تحلیل افت عملکرد هنگام بارگذاری میلیون‌ها رکورد
• 13. آشنایی با ابزارهای Profiling در Visual Studio برای شناسایی تنگناها
• 14. مطالعه موردی: بارگذاری یک دیتاگرید با ۱ میلیون رکورد و تحلیل نتایج
• 15. مفهوم UI Virtualization و نحوه عملکرد آن
• 16. آشنایی با VirtualizingStackPanel
• 17. فعال‌سازی و تنظیمات UI Virtualization در کنترل‌های WPF
• 18. تفاوت‌های کلیدی بین UI Virtualization و Data Virtualization
• 19. چرا UI Virtualization به تنهایی کافی نیست؟
• 20. معرفی مفهوم Data Virtualization: نمایش داده بدون بارگذاری کامل
• 21. معماری یک سیستم Data Virtualization: Provider, Collection, Placeholders
• 22. نقش Data Provider در واکشی داده‌ها بصورت درخواستی (On-Demand)
• 23. نقش Virtualizing Collection به عنوان یک واسط بین UI و Provider
• 24. مفهوم Placeholder (شیء جایگزین) و نمایش آن تا زمان بارگذاری داده واقعی
• 25. طراحی اینترفیس IItemsProvider<T> برای واکشی داده
• 26. پیاده‌سازی یک Data Provider ساده برای داده‌های موجود در حافظه (In-Memory)
• 27. ساخت کلاس VirtualizingCollection<T>
• 28. پیاده‌سازی اینترفیس IList در VirtualizingCollection
• 29. پیاده‌سازی ایندکسر (Indexer): قلب تپنده Data Virtualization
• 30. منطق واکشی داده بصورت صفحه‌بندی شده (Paging)
• 31. مدیریت صفحات (Pages) داده در حافظه Cache
• 32. پیاده‌سازی خاصیت Count برای دریافت تعداد کل رکوردها
• 33. اتصال VirtualizingCollection به یک ListView و مشاهده عملکرد
• 34. دیباگ کردن جریان واکشی داده و مشاهده درخواست‌ها
• 35. پیاده‌سازی یک Placeholder ساده برای نمایش حالت بارگذاری
• 36. معرفی چالش‌های چندنخی (Multi-threading) در Data Virtualization
• 37. مقدمه‌ای بر WPF Dispatcher و لزوم استفاده از آن
• 38. مقدمه‌ای بر برنامه‌نویسی آسنکرون (Asynchronous) با async/await
• 39. تبدیل Data Provider به یک Provider آسنکرون
• 40. اصلاح VirtualizingCollection برای پشتیبانی از واکشی آسنکرون
• 41. نمایش نشانگر "در حال بارگذاری..." در سطح آیتم‌ها
• 42. مدیریت خطاها در فرآیند واکشی آسنکرون داده
• 43. پیاده‌سازی مرتب‌سازی (Sorting) در داده‌های مجازی
• 44. ارسال پارامترهای مرتب‌سازی به Data Provider
• 45. تاثیر مرتب‌سازی بر روی Query سمت سرور (Server-Side Sorting)
• 46. پیاده‌سازی فیلترینگ (Filtering) در داده‌های مجازی
• 47. استراتژی‌های پیاده‌سازی فیلترینگ: سمت کلاینت یا سرور
• 48. ارسال پارامترهای فیلتر به Data Provider
• 49. پیاده‌سازی فیلترینگ سمت سرور برای حداکثر کارایی
• 50. چالش‌های پیاده‌سازی گروه‌بندی (Grouping) در داده‌های مجازی
• 51. یکپارچه‌سازی همزمان مرتب‌سازی، فیلترینگ و گروه‌بندی
• 52. مدیریت ویرایش داده‌ها در یک مجموعه مجازی
• 53. مدیریت افزودن و حذف آیتم‌ها در منبع داده اصلی
• 54. استراتژی‌های پیش واکشی (Pre-fetching) برای بهبود تجربه کاربری
• 55. پیاده‌سازی مکانیزم Read-Ahead Caching
• 56. مدیریت اندازه‌های مختلف صفحه (Page Size) و تاثیر آن بر عملکرد
• 57. کار با منابع داده که تعداد کل رکوردها را نمی‌دانند (Infinite Scrolling)
• 58. اتصال Data Virtualization به پایگاه داده SQL Server
• 59. پیاده‌سازی یک Data Provider با استفاده از Entity Framework Core
• 60. استفاده بهینه از LINQ با دستورات Skip() و Take()
• 61. ارسال دینامیک شرایط مرتب‌سازی و فیلترینگ به Entity Framework
• 62. اتصال Data Virtualization به سرویس‌های وب (REST APIs)
• 63. پیاده‌سازی یک Data Provider با استفاده از HttpClient
• 64. مدیریت Pagination در API‌ها
• 65. استراتژی‌های Caching برای کاهش درخواست‌های تکراری به API
• 66. کار با فایل‌های حجیم محلی (مانند CSV یا لاگ فایل‌ها)
• 67. پیاده‌سازی یک Data Provider برای خواندن تدریجی از یک فایل
• 68. بهینه‌سازی Data Templates برای عملکرد بهتر در حالت مجازی‌سازی
• 69. تاثیر ویژگی ScrollViewer.CanContentScroll بر عملکرد
• 70. تحلیل و بهینه‌سازی مصرف حافظه (Memory Profiling)
• 71. تحلیل و بهینه‌سازی استفاده از CPU در لایه Provider
• 72. نکات پیشرفته در مورد Thread Safety و استفاده از Lock
• 73. استراتژی‌های جامع مدیریت خطا و ثبت لاگ در پلتفرم‌های Enterprise
• 74. طراحی Data Provider برای قابلیت تست‌پذیری (Testability)
• 75. استفاده از Mocking برای تست واحد VirtualizingCollection
• 76. ایجاد یک کتابخانه قابل استفاده مجدد (Reusable Library) برای Data Virtualization
• 77. مروری بر کامپوننت‌های Data Virtualization تجاری و متن‌باز
• 78. مقایسه راهکار سفارشی با راهکارهای آماده (Pros and Cons)
• 79. مطالعه موردی ۱: ساخت یک DataGrid تحلیلی با عملکرد بالا
• 80. پیاده‌سازی جستجوی سریع در DataGrid مجازی‌سازی شده
• 81. یکپارچه‌سازی با قابلیت‌های پیشرفته DataGrid (مانند Column Reordering)
• 82. مطالعه موردی ۲: ساخت یک نمایشگر لاگ (Log Viewer) با قابلیت اسکرول بی‌نهایت
• 83. فیلتر کردن و هایلایت کردن لاگ‌ها بصورت Real-time
• 84. مطالعه موردی ۳: پیاده‌سازی داشبورد تحلیلی با ویجت‌های داده مجازی
• 85. یکپارچه‌سازی Data Virtualization با کامپوننت‌های نمودار (Charting)
• 86. چالش‌های بروزرسانی داده‌های Real-time در یک مجموعه مجازی
• 87. استفاده از SignalR برای بروزرسانی‌های لحظه‌ای از سمت سرور
• 88. ادغام بروزرسانی‌های لحظه‌ای با VirtualizingCollection
• 89. بهترین شیوه‌ها (Best Practices) در طراحی UI/UX برای داده‌های حجیم
• 90. پیاده‌سازی انتخاب چندگانه (Multiple Selection) در لیست‌های مجازی
• 91. مدیریت حافظه Cache: استراتژی‌های انقضا (Eviction Policies)
• 92. پشتیبانی از Undo/Redo در داده‌های مجازی
• 93. مجازی‌سازی داده‌های درختی (Hierarchical Data) در TreeView
• 94. چالش‌های مجازی‌سازی در TreeView
• 95. پروژه نهایی: طراحی و ساخت یک پلتفرم تحلیل داده ساده سازمانی
• 96. جمع‌بندی دوره و مسیرهای یادگیری آینده
• 97. **بررسی چالش‌های Performance در نمایش حجم بالای داده در WPF**
• 98. **پیاده‌سازی Data Virtualization: استراتژی‌ها، تکنیک‌ها و Best Practices**
• 99. **بهینه‌سازی UI Virtualization و Recycling در WPF DataGrid و ListView**
• 100. **ادغام Data Virtualization با الگوهای Reactive Programming (Rx) و Async/Await**