اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدل‌سازی و طراحی برای جریان داده (Data Streaming) و پردازش بلادرنگ

349,950 تومان
مدل‌سازی و طراحی برای جریان داده (Data Streaming) و پردازش بلادرنگ - دوره جامع مدل‌سازی و طراحی برای جریان داده (Data Streaming) و پردازش بلادرنگ: آینده داده‌های شما در دستان شماست! آیا می‌خواهید با ق...
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 87,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی و طراحی برای جریان داده (Data Streaming) و پردازش بلادرنگ

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: طراحی و مدل‌سازی داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش بلادرنگ
  • 2. مقدمه‌ای بر جریان داده
  • 3. مفاهیم پایه جریان داده
  • 4. تفاوت بین پردازش دسته‌ای و بلادرنگ
  • 5. کاربردها و سناریوهای جریان داده
  • 6. چالش‌های پردازش بلادرنگ
  • 7. اصول طراحی سیستم‌های بلادرنگ
  • 8. مدل‌سازی داده برای جریان داده
  • 9. مبانی مدل‌سازی داده سنتی
  • 10. انواع مدل‌های داده
  • 11. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده رابطه‌ای
  • 12. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده NoSQL
  • 13. مدل‌سازی داده برای پایگاه‌های داده اسنادی
  • 14. مدل‌سازی داده برای پایگاه‌های داده کلید-مقدار
  • 15. مدل‌سازی داده برای پایگاه‌های داده ستونی
  • 16. مدل‌سازی داده برای پایگاه‌های داده گراف
  • 17. انتخاب مدل داده مناسب برای جریان داده
  • 18. مفاهیم کلیدی جریان داده
  • 19. رویداد (Event) در جریان داده
  • 20. پیام (Message) در جریان داده
  • 21. کاربردهای رویداد
  • 22. کاربردهای پیام
  • 23. دنباله رویداد (Event Stream)
  • 24. دنباله پیام (Message Stream)
  • 25. ویژگی‌های دنباله رویداد
  • 26. ویژگی‌های دنباله پیام
  • 27. تحویل پیام (Message Delivery)
  • 28. ضمانت تحویل (Delivery Guarantees)
  • 29. حداقل یک بار (At-least-once)
  • 30. حداکثر یک بار (At-most-once)
  • 31. دقیقاً یک بار (Exactly-once)
  • 32. تفاوت ضمانت‌های تحویل
  • 33. اهمیت ضمانت تحویل در پردازش بلادرنگ
  • 34. تأثیر ضمانت تحویل بر طراحی مدل داده
  • 35. اصول طراحی مدل داده برای ضمانت‌های مختلف
  • 36. مدل‌سازی برای شناسایی و حذف تکراری‌ها
  • 37. تکنیک‌های شناسایی رویدادهای تکراری
  • 38. مدل‌سازی برای حالت (Stateful Processing)
  • 39. مدیریت وضعیت در جریان داده
  • 40. انواع وضعیت (State)
  • 41. حافظه پنهان (Cache) برای وضعیت
  • 42. پایگاه داده موقت (Ephemeral Database) برای وضعیت
  • 43. پایگاه داده دائمی (Persistent Database) برای وضعیت
  • 44. نرمال‌سازی و دنرمال‌سازی در مدل‌سازی جریان داده
  • 45. مزایا و معایب نرمال‌سازی
  • 46. مزایا و معایب دنرمال‌سازی
  • 47. استراتژی‌های مدل‌سازی داده برای کاهش تأخیر
  • 48. بهینه‌سازی مدل داده برای سرعت
  • 49. استفاده از داده‌های کم‌حجم
  • 50. فشرده‌سازی داده‌ها در جریان
  • 51. کدگذاری داده‌ها (Data Encoding)
  • 52. فرمت‌های کدگذاری داده (Avro, Protobuf, JSON, Parquet)
  • 53. انتخاب فرمت کدگذاری مناسب
  • 54. مزایای Avro
  • 55. مزایب Avro
  • 56. مزایای Protobuf
  • 57. معایب Protobuf
  • 58. مزایای JSON
  • 59. معایب JSON
  • 60. مزایای Parquet
  • 61. معایب Parquet
  • 62. مدل‌سازی داده برای تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی
  • 63. مدل‌سازی داده برای داده‌های زنده
  • 64. تکنیک‌های ترکیب جریان‌های داده
  • 65. نگاشت (Mapping) و تبدیل (Transformation) داده‌ها
  • 66. فیلتر کردن (Filtering) داده‌ها
  • 67. تجمع (Aggregation) داده‌ها
  • 68. دسته‌بندی (Grouping) داده‌ها
  • 69. پیوستن (Joining) جریان‌های داده
  • 70. انواع Join در جریان داده (Window Join, Stream-Stream Join)
  • 71. پنجره‌بندی (Windowing) در جریان داده
  • 72. انواع پنجره (Tumbling, Sliding, Session)
  • 73. مدل‌سازی برای پنجره‌های زمانی
  • 74. مدل‌سازی برای پنجره‌های مبتنی بر رویداد
  • 75. پنجره‌های مبتنی بر شمارش
  • 76. پنجره‌های مرکب
  • 77. مدل‌سازی برای مدیریت رویدادهای خارج از ترتیب (Out-of-Order Events)
  • 78. مدل‌سازی برای تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 79. مدل‌سازی برای سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems)
  • 80. مدل‌سازی برای اینترنت اشیا (IoT)
  • 81. مدل‌سازی برای پردازش لاگ (Log Processing)
  • 82. مدل‌سازی برای پردازش تراکنش‌های مالی
  • 83. مدل‌سازی داده برای مفاهیم تأخیر (Latency)
  • 84. مدل‌سازی داده برای مفاهیم توان عملیاتی (Throughput)
  • 85. مدل‌سازی برای سیستم‌های توزیع شده
  • 86. مفاهیم پردازش توزیع شده
  • 87. ملاحظات مربوط به توزیع داده
  • 88. مدل‌سازی برای اطمینان از سازگاری (Consistency)
  • 89. سازگاری نهایی (Eventual Consistency)
  • 90. سازگاری قوی (Strong Consistency)
  • 91. تکنیک‌های مدل‌سازی برای رسیدن به سازگاری
  • 92. مدل‌سازی برای تحمل خطا (Fault Tolerance)
  • 93. مدل‌سازی برای بازیابی از خطا (Recovery)
  • 94. ملاحظات امنیتی در مدل‌سازی جریان داده
  • 95. رمزنگاری داده‌ها
  • 96. احراز هویت و مجوز دسترسی
  • 97. مدل‌سازی برای داده‌های حساس
  • 98. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
  • 99. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها (GDPR, CCPA)
  • 100. طراحی schema registry
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: Big Data Data Design Data Engineering data modeling data streaming Programming Real-time Processing برنامه نویسی پردازش بلادرنگ جریان داده سیستم های توزیع شده طراحی داده مدل‌سازی داده مهندسی داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.