اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای جامع مدیریت پایگاه داده DynamoDB با استفاده از زبان برنامه‌نویسی Python و کتابخانه Boto3

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع مدیریت پایگاه داده DynamoDB با استفاده از زبان برنامه‌نویسی Python و کتابخانه Boto3

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: مدیریت پایگاه داده‌های ابری و پردازش داده‌های حجیم

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پایگاه‌های داده غیررابطه‌ای و مدل NoSQL
• 2. آشنایی با معماری پایگاه داده DynamoDB در محیط ابری
• 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون برای کار با سرویس‌های ابری
• 4. مدیریت احراز هویت و امنیت دسترسی با IAM در محیط ابری
• 5. آشنایی با کتابخانه Boto3 و نحوه تعامل با سرویس‌های AWS
• 6. ایجاد و مدیریت جداول در DynamoDB با استفاده از کدهای پایتون
• 7. درک مفاهیم کلید اصلی و کلید مرتب‌سازی در طراحی جداول
• 8. اصول طراحی بهینه مدل داده برای مقیاس‌پذیری بالا
• 9. عملیات درج داده در جداول با استفاده از متد PutItem
• 10. بازیابی تک‌موردی داده‌ها با استفاده از متد GetItem
• 11. به‌روزرسانی و اصلاح داده‌های موجود با متد UpdateItem
• 12. حذف امن داده‌ها از جداول با متد DeleteItem
• 13. استفاده از عملیات Batch برای خواندن و نوشتن دسته‌ای داده‌ها
• 14. کار با پرس‌وجوهای شرطی (Query) برای بازیابی بهینه داده‌ها
• 15. استفاده از Scan برای پیمایش کامل جداول و محدودیت‌های آن
• 16. مدیریت فیلترهای پیشرفته در بازیابی داده‌ها
• 17. آشنایی با ایندکس‌های ثانویه محلی (LSI) برای افزایش کارایی
• 18. آشنایی با ایندکس‌های ثانویه جهانی (GSI) برای جستجوهای منعطف
• 19. مدیریت خطاهای رایج و استثناها در برنامه‌نویسی با Boto3
• 20. بهینه‌سازی مصرف نرخ انتقال داده (Read and Write Capacity)
• 21. پیاده‌سازی مکانیزم‌های کنترل خوش‌بینانه (Optimistic Locking)
• 22. استفاده از DynamoDB Streams برای پردازش رویدادها
• 23. یکپارچه‌سازی DynamoDB با توابع Lambda برای پردازش داده‌ها
• 24. مدیریت تراکنش‌ها (Transactions) برای تضمین یکپارچگی داده‌ها
• 25. امنیت داده‌ها و رمزنگاری در حالت سکون و حین انتقال
• 26. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها در DynamoDB
• 27. مانیتورینگ و مشاهده لاگ‌های عملکرد با CloudWatch
• 28. مدیریت TTL برای حذف خودکار داده‌های منقضی شده
• 29. استفاده از DynamoDB Local برای تست و توسعه محلی
• 30. پیاده‌سازی الگوهای طراحی داده برای کاربردهای مقیاس‌پذیر
• 31. استفاده از ابزارهای مدیریت داده و کنسول مدیریت AWS
• 32. بهینه‌سازی هزینه در مدیریت پایگاه‌های داده ابری
• 33. بررسی موارد استفاده (Use Cases) در سیستم‌های توزیع‌شده
• 34. اصول نگهداری و عیب‌یابی پایگاه داده در محیط عملیاتی
• 35. پروژه عملی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم ثبت لاگ مقیاس‌پذیر
• 36. پروژه عملی: ساخت یک API ساده با پایتون و DynamoDB