اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های داده‌محور با استفاده از فناوری‌های نوین پردازش و ذخیره‌سازی (InfluxDB 3.0 و اکوسیستم Apache)

349,950 تومان
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 طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های داده‌محور با استفاده از فناوری‌های نوین پردازش و ذخیره‌سازی (InfluxDB 3.0 و اکوسیستم Apache)

موضوع کلی: علوم و مهندسی داده‌های حجیم (Big Data)

موضوع میانی: معماری پایگاه‌داده‌های تحلیلی و پردازش توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و مفاهیم پایگاه‌داده‌های سری زمانی در عصر کلان‌داده
  • 2. معماری نوین InfluxDB 3.0 و گذار از مدل‌های سنتی
  • 3. آشنایی با فرمت Apache Arrow در مدیریت داده‌های حافظه‌محور
  • 4. ساختار و ویژگی‌های فایل‌های Parquet برای ذخیره‌سازی ستونی کارآمد
  • 5. نقش DataFusion در اجرای کوئری‌های توزیع‌شده و بهینه‌سازی پرس‌وجو
  • 6. معرفی پشته فناوری FDAP و هم‌افزایی مؤلفه‌های آن
  • 7. مدل‌سازی داده‌ها برای سیستم‌های تحلیلی با کارایی بالا
  • 8. اصول طراحی پایگاه‌داده برای داده‌های با نرخ ورود بسیار بالا
  • 9. پیاده‌سازی و پیکربندی محیط عملیاتی InfluxDB 3.0
  • 10. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی منابع در معماری‌های تحلیلی
  • 11. اصول انتقال داده‌ها با استفاده از پروتکل Apache Flight
  • 12. مکانیسم‌های فشرده‌سازی و کدگذاری داده‌ها در فرمت Parquet
  • 13. طراحی ایندکس‌های کارآمد برای بازیابی سریع داده‌های سری زمانی
  • 14. مفاهیم پردازش موازی و توزیع‌شده در پشته DataFusion
  • 15. نحوه اجرای توابع تحلیلی پیچیده بر روی داده‌های ستونی
  • 16. استراتژی‌های پارتیشن‌بندی داده‌ها برای مقیاس‌پذیری افقی
  • 17. یکپارچه‌سازی InfluxDB با ابزارهای تحلیل داده و داشبوردهای نظارتی
  • 18. مدیریت چرخه حیات داده و سیاست‌های نگهداری در محیط‌های عملیاتی
  • 19. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در معماری‌های توزیع‌شده مطابق استانداردهای بومی
  • 20. بهینه‌سازی عملکرد پرس‌وجوهای SQL در محیط DataFusion
  • 21. کاربرد الگوهای طراحی در پیاده‌سازی سامانه‌های داده‌محور مقیاس‌پذیر
  • 22. مانیتورینگ و عیب‌یابی سامانه‌های پردازش داده‌های حجیم
  • 23. ارزیابی کارایی و بنچ‌مارک‌گیری از پایگاه‌داده‌های تحلیلی
  • 24. راهکارهای پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 25. مطالعه موردی طراحی معماری داده برای زیرساخت‌های صنعتی و هوشمند
  • 26. آینده فناوری‌های پردازش داده و نقش اکوسیستم Apache در تحول دیجیتال کشور
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: Apache Arrow Apache DataFusion Apache Flight پایگاه‌داده InfluxDB پردازش توزیع‌شده پشته فناوری FDAP فرمت Parquet مدیریت داده‌های سری زمانی معماری پایگاه‌داده تحلیلی مهندسی داده‌های حجیم

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.