اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدل‌سازی پیشرفته داده برای سیستم‌های رابطه‌ای

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 مدل‌سازی پیشرفته داده برای سیستم‌های رابطه‌ای

موضوع کلی: مدیریت داده

موضوع میانی: طراحی پایگاه داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده پیشرفته
  • 2. مفاهیم کلیدی مدل‌سازی رابطه‌ای
  • 3. تفاوت مدل‌سازی داده‌ای و مدل‌سازی تجاری
  • 4. شناسایی موجودیت‌ها و ویژگی‌ها
  • 5. تعریف روابط بین موجودیت‌ها
  • 6. انواع روابط: یک به یک، یک به چند، چند به چند
  • 7. نرمال‌سازی پایگاه داده: اصول و مزایا
  • 8. فرم‌های نرمال: ۱NF، ۲NF، ۳NF
  • 9. فرم‌های نرمال پیشرفته: BCNF، ۴NF، ۵NF
  • 10. دنیلدن (Denormalization): زمان و مکان استفاده
  • 11. مدل‌سازی داده برای داده‌های زمانی
  • 12. مدل‌سازی داده برای داده‌های جغرافیایی
  • 13. مدل‌سازی داده برای داده‌های سلسله مراتبی
  • 14. استفاده از Supertype و Subtype در مدل‌سازی
  • 15. الگوهای مدل‌سازی رایج: Surrogate Key
  • 16. الگوهای مدل‌سازی رایج: Slowly Changing Dimensions
  • 17. الگوهای مدل‌سازی رایج: Fact Tables و Dimension Tables
  • 18. طراحی Schema برای گزارش‌گیری و تحلیل
  • 19. بهینه‌سازی مدل داده برای عملکرد
  • 20. استفاده از Indexing برای بهبود سرعت پرس‌وجو
  • 21. مدل‌سازی داده برای Big Data
  • 22. مقدمه‌ای بر NoSQL و تفاوت آن با مدل‌سازی رابطه‌ای
  • 23. انتخاب مدل داده مناسب بر اساس نیازهای تجاری
  • 24. پیاده‌سازی مدل داده در سیستم‌های مدیریت پایگاه داده
  • 25. استفاده از ابزارهای مدل‌سازی داده (ERwin, PowerDesigner)
  • 26. تست و اعتبارسنجی مدل داده
  • 27. مستندسازی مدل داده
  • 28. مدیریت تغییرات در مدل داده
  • 29. مدل‌سازی داده برای سیستم‌های OLAP
  • 30. مدل‌سازی داده برای Data Warehousing
  • 31. مدل‌سازی داده برای Data Marts
  • 32. طراحی Data Vault
  • 33. طراحی Anchor Modeling
  • 34. استفاده از گراف دانش (Knowledge Graph) در مدل‌سازی داده
  • 35. مدل‌سازی داده مبتنی بر رویداد (Event-Driven Data Modeling)
  • 36. اصول طراحی پایگاه داده برای سیستم‌های تراکنشی
  • 37. اصول طراحی پایگاه داده برای سیستم‌های تحلیلی
  • 38. بهینه‌سازی پرس‌وجو (Query Optimization) در مدل‌سازی داده
  • 39. امنیت داده در مدل‌سازی پایگاه داده
  • 40. ملاحظات مربوط به مقیاس‌پذیری در مدل‌سازی داده
  • 41. مدل‌سازی داده در محیط‌های ابری
  • 42. استفاده از میکروسرویس‌ها و APIها در مدل‌سازی داده
  • 43. Data Governance و نقش آن در مدل‌سازی داده
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: advanced data modeling data governance data modeling data vault data warehouse database design database performance denormalization ERwin normalization OLAP PowerDesigner relational database schema design SQL

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.