اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی MongoDB برای تحلیلگران داده: از OLTP تا OLAP

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره MongoDB برای تحلیلگران داده: از OLTP تا OLAP

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: پایگاه داده‌های NoSQL

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با پایگاه داده‌های NoSQL و MongoDB
• 2. مفاهیم کلیدی MongoDB: داکیومنت، کالکشن، دیتابیس
• 3. نصب و راه‌اندازی MongoDB و ابزارهای مرتبط
• 4. مفاهیم مدل‌سازی داده در MongoDB
• 5. انواع داده در MongoDB و نحوه ذخیره‌سازی
• 6. مبانی زبان پرس‌وجو (Query Language) در MongoDB
• 7. دستورات پایه CRUD: Insert, Find, Update, Delete
• 8. کار با داکیومنت‌های JSON و BSON
• 9. ساختاردهی داکیومنت‌ها و روابط در MongoDB
• 10. شاخص‌گذاری (Indexing) در MongoDB برای بهینه‌سازی پرس‌وجوها
• 11. انواع شاخص‌ها در MongoDB (Single, Compound, Text, Geospatial)
• 12. طراحی شاخص‌های مؤثر برای تحلیل داده
• 13. عملیات Aggregation Framework در MongoDB
• 14. مراحل Pipeline در Aggregation
• 15. اپراتورهای پرکاربرد Aggregation (Match, Group, Project, Sort)
• 16. استفاده از Aggregation برای گزارش‌گیری و تحلیل داده
• 17. تجمیع داده‌ها با استفاده از $lookup برای روابط
• 18. تحلیل داده‌های سری زمانی (Time Series Data) در MongoDB
• 19. مدیریت داده‌های مکانی (Geospatial Data) در MongoDB
• 20. پرس‌وجوهای مکانی و شاخص‌های مکانی
• 21. استفاده از MongoDB برای OLTP (پردازش تراکنش آنلاین)
• 22. مقایسه MongoDB با پایگاه داده‌های رابطه‌ای برای OLTP
• 23. مفاهیم معماری MongoDB: Replica Set و Sharding
• 24. پیاده‌سازی Replica Set برای دسترسی بالا و تحمل خطا
• 25. Sharding برای مقیاس‌پذیری افقی داده‌ها
• 26. مدیریت Shard Cluster
• 27. بهینه‌سازی عملکرد در MongoDB
• 28. تنظیمات سرور و کلاینت MongoDB
• 29. مانیتورینگ و لاگ‌گیری در MongoDB
• 30. استفاده از MongoDB Atlas برای راهکارهای ابری
• 31. مفاهیم پایگاه داده‌های ستونی (Columnar Databases)
• 32. مقایسه MongoDB با پایگاه داده‌های ستونی برای OLAP
• 33. کاربرد MongoDB در انبار داده (Data Warehouse)
• 34. مراحل ETL (Extract, Transform, Load) با MongoDB
• 35. استخراج داده از منابع مختلف به MongoDB
• 36. تبدیل و پاک‌سازی داده‌ها
• 37. بارگذاری داده‌ها در MongoDB برای تحلیل
• 38. طراحی مدل داده ستونی در MongoDB برای OLAP
• 39. استفاده از Aggregation برای کوئری‌های تحلیلی پیچیده
• 40. تحلیل داده‌های حجیم (Big Data) با MongoDB
• 41. ابزارهای مرتبط با تحلیل داده در اکوسیستم MongoDB
• 42. ادغام MongoDB با ابزارهای BI (Business Intelligence)
• 43. مبانی زبان Python برای تحلیل داده با MongoDB
• 44. کتابخانه PyMongo برای اتصال به MongoDB
• 45. نوشتن اسکریپت‌های Python برای پرس‌وجو و تحلیل
• 46. استفاده از Pandas برای پردازش داده‌های استخراج شده
• 47. تجسم داده‌ها با استفاده از Matplotlib و Seaborn
• 48. کاربرد MongoDB در یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 49. ذخیره‌سازی و مدیریت ویژگی‌ها (Features)
• 50. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های ML
• 51. انتقال داده‌ها بین MongoDB و فریم‌ورک‌های ML
• 52. مبانی پردازش موازی در MongoDB
• 53. مفاهیم Sharding و توزیع داده‌ها
• 54. بهینه‌سازی کوئری‌های توزیع شده
• 55. مدیریت و نگهداری Shard Cluster
• 56. مفاهیم ACID در پایگاه داده‌های رابطه‌ای
• 57. مفاهیم BASE در پایگاه داده‌های NoSQL
• 58. مدیریت تراکنش‌ها در MongoDB (از نسخه ۴.۰ به بعد)
• 59. استراتژی‌های مدیریت تراکنش برای سناریوهای مختلف
• 60. امنیت در MongoDB: احراز هویت و مجوزها
• 61. تنظیمات امنیتی و بهترین روش‌ها
• 62. مدیریت کاربران و نقش‌ها
• 63. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و در حال انتقال
• 64. مدیریت و پشتیبان‌گیری از داده‌ها در MongoDB
• 65. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی
• 66. استفاده از ابزارهای پشتیبان‌گیری MongoDB
• 67. برنامه‌ریزی بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery)
• 68. مفاهیم داده‌کاوی (Data Mining)
• 69. الگوهای کشف شده در داده‌ها
• 70. شناسایی آنومالی‌ها و ناهنجاری‌ها
• 71. خوشه‌بندی داده‌ها (Clustering)
• 72. تحلیل پیش‌بینانه (Predictive Analytics)
• 73. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 74. کاربرد MongoDB در ذخیره نتایج مدل‌های DL
• 75. کاربرد MongoDB در ذخیره داده‌های آموزشی DL
• 76. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 77. استفاده از MongoDB برای ذخیره متون و تحلیل NLP
• 78. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) با داده‌های MongoDB
• 79. مباحث پیشرفته در Aggregation Framework
• 80. استفاده از $facet برای اجرای چندین Pipeline
• 81. کاربرد $graphLookup برای داده‌های گراف
• 82. استفاده از Aggregation برای ساخت گزارش‌های پویا
• 83. مفاهیم NoSQL برای تحلیلگران داده
• 84. انتخاب ابزار مناسب برای تحلیل داده
• 85. مهاجرت از پایگاه داده‌های رابطه‌ای به MongoDB
• 86. چالش‌ها و راهکارها در مهاجرت
• 87. بهترین روش‌ها برای طراحی مدل داده در MongoDB
• 88. بهینه‌سازی پرس‌وجوها برای سناریوهای تحلیلی
• 89. مقدمه‌ای بر مفاهیم داده‌های گراف (Graph Databases)
• 90. مقایسه MongoDB با پایگاه داده‌های گراف
• 91. کاربرد MongoDB در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
• 92. طراحی مدل داده برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 93. استفاده از Aggregation برای تولید توصیه‌ها
• 94. مباحث پیشرفته امنیت در MongoDB
• 95. تنظیمات فایروال و شبکه
• 96. مدیریت دسترسی‌های دقیق (Fine-grained Access Control)
• 97. نکات امنیتی در استفاده از MongoDB Atlas
• 98. مفاهیم DevOps در مدیریت MongoDB
• 99. اتوماسیون استقرار و پیکربندی
• 100. مانیتورینگ و هشداردهی خودکار