اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی SQL و داده های ساختار نیافته

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 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 SQL و داده های ساختار نیافته

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: SQL

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه و نیاز به داده‌های ساختار نیافته در دنیای امروز
  • 2. تفاوت داده‌های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و ساختار نیافته
  • 3. محدودیت‌های RDBMS سنتی با داده‌های پویا
  • 4. معرفی JSON و جایگزین‌های آن در پایگاه داده
  • 5. ساختار JSON: شیء، آرایه، مقدار و کلید
  • 6. ذخیره‌سازی JSON در پستگرز: نوع داده json و jsonb
  • 7. تفاوت json و jsonb در پستگرز
  • 8. ایجاد جدول با فیلد JSON در پستگرز
  • 9. استخراج داده از JSON با عملگر -> و ->>
  • 10. مسیریابی در JSON با # و #>>
  • 11. تابع json_extract_keys و json_object_keys
  • 12. تبدیل JSON به رکورد و رکورد به JSON
  • 13. فیلترینگ روی داده‌های JSON با WHERE
  • 14. ایندکس‌گذاری روی فیلدهای JSON در پستگرز
  • 15. معرفی XML و کار با آن در SQL Server و PostgreSQL
  • 16. تابع XMLTYPE و استخراج داده از XML
  • 17. XPath برای ناوبری در XML
  • 18. XQuery و تابع XMLQUERY
  • 19. تبدیل XML به JSON و بالعکس
  • 20. آرایه‌ها در پستگرز: تعریف و ایجاد
  • 21. عملیات روی آرایه: unnest و array_to_string
  • 22. جستجو در آرایه: ANY و ALL
  • 23. آرایه‌های چندبعدی و کار با آنها
  • 24. مقداردهی پیش‌فرض و CHECK constraint روی آرایه
  • 25. ترکیب JSON و آرایه در یک فیلد
  • 26. Full-text search در PostgreSQL با tsvector و tsquery
  • 27. تنظیم پیکربندی متنی و دیکشنری
  • 28. سرچ با وزن و رتبه‌بندی نتایج
  • 29. دستور @@ و توابع ts_rank
  • 30. معرفی Apache Spark SQL و داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  • 31. خواندن فایل‌های JSON و CSV با Spark SQL
  • 32. Schema inference در Spark SQL
  • 33. معرفی Hive و Presto برای داده‌های بزرگ
  • 34. اجرای SQL روی Data Lake با Trino و Athena
  • 35. Delta Lake و دسترسی SQL به داده‌های ساختار نیافته
  • 36. معرفی MongoDB و دستوراهای SQL-شبیه
  • 37. مقایسه SQL و NoSQL برای داده‌های ساختار نیافته
  • 38. الگوی Data Lakehouse
  • 39. Polyglot Persistence و نقش SQL
  • 40. SQL برای داده‌های گرافی: Apache AGE و Cypher
  • 41. CTE بازیابی در گراف با SQL
  • 42. معرفی GraphQL و ارتباط آن با SQL
  • 43. رزولوور GraphQL و کوئری به پایگاه داده
  • 44. مدیریت اسکیمای پویا با JSON
  • 45. مایگریت اسکیما بدون توقف با JSON columns
  • 46. عملکرد: Benchmarked مقایسه JSON vs Normalized
  • 47. بهینه‌سازی کوئری‌های JSON با GIN Index
  • 48. Partitioning جدول‌های حاوی JSON
  • 49. Compression و ذخیره‌سازی مؤثر JSONB
  • 50. مدیریت versioning داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  • 51. مدل‌سازی داده: رویکرد Document-first
  • 52. طراحی اسکیما ترکیبی: رکورد + JSON
  • 53. استخراج، تبدیل و بارگذاری از داده‌های ساختار نیافته
  • 54. استفاده از dbt برای تبدیل JSON
  • 55. معماری Data Mesh و داده‌های ساختار نیافته
  • 56. داده‌های ساختار نیافته در مالی: کوئری روی لاگ‌ها
  • 57. تحلیل لاگ‌های وب با SQL
  • 58. کوئری روی داده‌های Sensory و IoT
  • 59. پردازش رویدادها با SQL و JSON
  • 60. مدیریت داده‌های نامطمئن و NULL در JSON
  • 61. اعتبارسنجی اسکیمای JSON با JSON Schema
  • 62. تابع validate و check constraint روی JSON
  • 63. امنیت: ماسک داده‌های حساس در JSON
  • 64. رمزنگاری فیلدهای JSON
  • 65. Audit و تغییر مسیر داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  • 66. PostgreSQL 15+ و بهبودهای JSON
  • 67. MySQL 8 و JSON functions
  • 68. SQL Server و OPENJSON
  • 69. Oracle و JSON support
  • 70. مقایسه عملکرد JSON بین دیتابیس‌ها
  • 71. استفاده از PostgreSQL برای Data Warehouse مدرن
  • 72. Materialized View روی نتایج JSON
  • 73. Window functions روی داده‌های JSON
  • 74. Aggregation روی فیلدهای JSON
  • 75. Pivot و Unpivot داده‌های ساختار نیافته
  • 76. CTE و Subquery روی JSON arrays
  • 77. LATERAL JOIN با JSON arrays در پستگرز
  • 78. Recursive CTE روی داده‌های hierarchical JSON
  • 79. معرفی Apache Parquet و ORC و دسترسی SQL
  • 80. Presto/Trino و فیلدها در Parquet
  • 81. Iceberg و Delta Lake با SQL
  • 82. Apache Hudi و SQL
  • 83. Data Vault و داده‌های ساختار نیافته
  • 84. Slowly Changing Dimensions برای داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  • 85. مدل‌سازی ستاره‌ای با JSON
  • 86. Index RDBMS برای داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  • 87. Query planner و تفسیر کوئری JSON
  • 88. EXPLAIN ANALYZE برای کوئری‌های JSON
  • 89. Connection pooling و JSON payload
  • 90. API-first و ذخیره‌سازی JSON در SQL
  • 91. Event sourcing با SQL و JSON
  • 92. CQRS و پلتفرم داده ترکیبی
  • 93. معماری Saga و داده‌های ساختار نیافته
  • 94. استانداردهای داده: JSON Schema، Avro، Protobuf
  • 95. مقایسه JSON Schema و Avro
  • 96. Serialization و Deserialization در SQL pipeline
  • 97. استفاده از PostgreSQL برای Log Analytics
  • 98. کوئری روی داده‌های سلامت: FHIR و JSON
  • 99. داده‌های ساختار نیافته در e-commerce: سفارشات پویا
  • 100. پروژه نهایی: ساخت API Analytics با SQL و JSON
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-spark big-data data-engineering data-lake database json jsonb nosql postgresql semi-structured sql sql-advanced unstructured-data پایگاه‌داده دیتابیس

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.