اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی Node.js و Big Data: پردازش داده‌های بزرگ با Node.js

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Node.js و Big Data: پردازش داده‌های بزرگ با Node.js

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: نود جی‌اس (Node.js)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. معرفی دوره: Node.js و دنیای داده‌های بزرگ
• 2. مقدمه‌ای بر Node.js و مدل رویداد محور آن
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Node.js
• 4. مدیریت پکیج با NPM و NPX
• 5. ماژول‌ها در Node.js: CommonJS و ES Modules
• 6. برنامه‌نویسی ناهمگام (Asynchronous) در Node.js
• 7. مفهوم Event Loop و Non-blocking I/O
• 8. کار با Callback ها و مدیریت پیچیدگی آن‌ها
• 9. مقدمه‌ای بر Promises در JavaScript و Node.js
• 10. استفاده از Async/Await برای کد نویسی ناهمگام خواناتر
• 11. قابلیت‌های ES6+ ضروری برای پردازش داده
• 12. ساختارهای داده پایه: آرایه‌ها، آبجکت‌ها، Set و Map
• 13. استفاده از Iterators و Generators برای داده‌های بزرگ
• 14. مدیریت خطاها با try...catch و Error Handling
• 15. مبانی الگوریتم‌های مرتب‌سازی و جستجو در JavaScript
• 16. تعریف داده‌های بزرگ (Big Data) و ویژگی‌های آن (5 V's)
• 17. چالش‌های پردازش داده‌های بزرگ
• 18. معماری‌های رایج در سیستم‌های Big Data
• 19. انواع داده: ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و غیرساختاریافته
• 20. مقدمه‌ای بر ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های بزرگ
• 21. نیاز به مقیاس‌پذیری (Scalability) و تحمل خطا (Fault Tolerance)
• 22. مفهوم Data Lake و Data Warehouse
• 23. داده‌های Batch و داده‌های Streaming
• 24. اهمیت کیفیت داده (Data Quality) در Big Data
• 25. اخلاق و حریم خصوصی در داده‌های بزرگ
• 26. خواندن و نوشتن فایل‌های بزرگ با File System API
• 27. پردازش فایل‌های CSV با Node.js
• 28. پردازش فایل‌های JSON با Node.js و JStream
• 29. مدیریت حافظه هنگام کار با فایل‌های حجیم
• 30. معرفی Node.js Streams: قدرت و کاربردها
• 31. Stream های Readable، Writable و Duplex
• 32. استفاده از Transform Stream برای تغییر داده‌ها
• 33. مفهوم Backpressure در Streams
• 34. پیاده‌سازی Pipeline با Streams
• 35. فشرده‌سازی و از فشرده‌سازی داده‌ها با Zlib Stream
• 36. Parallel Processing با Promise.all و Promise.allSettled
• 37. محدود کردن Concurrency با Pool های Promise
• 38. معرفی Worker Threads در Node.js
• 39. سناریوهای کاربرد Worker Threads برای CPU-bound tasks
• 40. انتقال داده بین Main Thread و Worker Threads
• 41. طراحی سیستم‌های مبتنی بر رویداد با Event Emitters
• 42. مدیریت Event Listener های متعدد
• 43. الگوهای طراحی برای پردازش ناهمگام داده‌ها
• 44. استفاده از Child Processes برای اجرای دستورات سیستمی
• 45. ارتباط بین Child Process و Parent Process
• 46. معرفی پایگاه‌های داده NoSQL و تفاوت آن‌ها با SQL
• 47. مدل‌های داده NoSQL: Document, Key-Value, Columnar, Graph
• 48. MongoDB و مدل داده Document
• 49. نصب MongoDB و اتصال Node.js به آن
• 50. انجام عملیات CRUD با Mongoose (ODM)
• 51. ایندکس‌گذاری و بهینه‌سازی کوئری‌ها در MongoDB
• 52. Aggregation Framework در MongoDB برای تحلیل داده
• 53. پردازش داده‌های بزرگ با Aggregation Pipeline
• 54. مقدمه‌ای بر Apache Cassandra (Columnar Database)
• 55. اتصال Node.js به Cassandra با DataStax Driver
• 56. مدل‌سازی داده برای Cassandra در سناریوهای Big Data
• 57. Redis به عنوان Key-Value Store و Cache
• 58. استفاده از Redis برای ذخیره و بازیابی داده‌های موقت
• 59. Pub/Sub با Redis برای ارتباطات Real-time
• 60. Neo4j و پایگاه داده گرافی (Graph Database)
• 61. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توزیع شده
• 62. مقیاس‌پذیری عمودی و افقی (Vertical vs. Horizontal Scaling)
• 63. معرفی پیام‌رسان‌ها (Message Queues) و کاربرد آن‌ها
• 64. Apache Kafka: پلتفرم توزیع شده Streaming
• 65. نصب و راه‌اندازی Kafka (مقدماتی)
• 66. تولید کننده (Producer) پیام در Kafka با Node.js
• 67. مصرف کننده (Consumer) پیام در Kafka با Node.js
• 68. مدیریت Offset ها و تضمین تحویل پیام در Kafka
• 69. معرفی RabbitMQ: Message Broker مبتنی بر AMQP
• 70. ارسال و دریافت پیام در RabbitMQ با Node.js
• 71. الگوهای Point-to-Point و Publish/Subscribe در RabbitMQ
• 72. پیاده‌سازی Microservices با Node.js و Message Queues
• 73. Load Balancing و توزیع بار در برنامه‌های Node.js
• 74. الگوهای Fault Tolerance و Resiliency در سیستم‌های توزیع شده
• 75. Service Discovery در معماری‌های Microservices
• 76. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های Streaming
• 77. WebSocket ها برای ارتباطات Real-time
• 78. پیاده‌سازی WebSocket Server با Node.js (ws یا Socket.IO)
• 79. ارسال و دریافت داده‌های Real-time با WebSocket
• 80. Server-Sent Events (SSE) برای یک‌طرفه کردن Push
• 81. پردازش Streaming Data از Kafka به صورت Real-time
• 82. استفاده از Change Streams در MongoDB برای Real-time Updates
• 83. جمع‌آوری و تحلیل لحظه‌ای لاگ‌ها (Log Aggregation)
• 84. Dashboards های Real-time برای مانیتورینگ داده‌ها
• 85. چالش‌ها و الگوهای Real-time Analytics
• 86. معرفی سرویس‌های Big Data در Cloud
• 87. کار با AWS S3 برای ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ
• 88. استفاده از AWS Lambda برای پردازش بدون سرور داده‌ها
• 89. اتصال Node.js به AWS Kinesis برای پردازش Stream
• 90. معرفی Google Cloud Platform (GCP) و خدمات Big Data آن
• 91. استفاده از Google BigQuery با Node.js
• 92. پردازش داده‌ها با Google Cloud Dataflow (مفاهیم)
• 93. معرفی Microsoft Azure و سرویس‌های Data Lake
• 94. استفاده از Azure Functions برای وظایف پردازش داده
• 95. مقایسه و انتخاب سرویس‌های ابری برای سناریوهای مختلف
• 96. بهینه‌سازی حافظه و CPU در برنامه‌های Node.js Big Data
• 97. ابزارهای پروفایلینگ و مانیتورینگ Node.js
• 98. مدیریت لاگ‌ها (Logging) و تحلیل آن‌ها
• 99. امنیت در برنامه‌های Node.js و Big Data: احراز هویت و مجوز
• 100. بهترین الگوها و طراحی‌های معماری برای Node.js و Big Data