دوره معماری نرم‌افزار: Data architecture design همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری نرم‌افزار: Data architecture design

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری داده
• 2. مقدمه ای بر معماری داده
• 3. اهمیت معماری داده
• 4. اهداف معماری داده
• 5. اصول معماری داده
• 6. انواع معماری داده
• 7. معماری داده متمرکز
• 8. معماری داده توزیع شده
• 9. معماری داده هیبریدی
• 10. معماری داده مدولار
• 11. معماری داده میکروسرویس
• 12. معماری داده مبتنی بر رویداد
• 13. معماری داده مبتنی بر داده
• 14. اصول طراحی پایگاه داده
• 15. مدل سازی داده مفهومی
• 16. مدل سازی داده منطقی
• 17. مدل سازی داده فیزیکی
• 18. مدل سازی داده رابطه ای
• 19. مدل سازی داده NoSQL
• 20. مدل سازی داده گراف
• 21. مدل سازی داده سندگرا
• 22. مدل سازی داده ستونی
• 23. مدل سازی داده کلید-مقدار
• 24. انواع پایگاه داده
• 25. پایگاه داده های رابطه ای (RDBMS)
• 26. پایگاه داده های NoSQL
• 27. پایگاه داده های سندگرا
• 28. پایگاه داده های کلید-مقدار
• 29. پایگاه داده های ستونی
• 30. پایگاه داده های گراف
• 31. پایگاه داده های در حافظه (In-memory databases)
• 32. پایگاه داده های توزیع شده
• 33. پایگاه داده های ابری
• 34. مقیاس پذیری افقی
• 35. مقیاس پذیری عمودی
• 36. استراتژی های مقیاس پذیری
• 37. افزایش کارایی پایگاه داده
• 38. بهینه سازی کوئری ها
• 39. شاخص گذاری (Indexing)
• 40. انواع شاخص ها
• 41. مدیریت داده های حجیم (Big Data)
• 42. مفاهیم Big Data
• 43. موتورهای پردازش Big Data
• 44. Apache Hadoop
• 45. Apache Spark
• 46. Apache Kafka
• 47. انبار داده (Data Warehousing)
• 48. مفهوم انبار داده
• 49. طراحی انبار داده
• 50. مدل های انبار داده (Star Schema, Snowflake Schema)
• 51. استخراج، تبدیل، بارگذاری (ETL)
• 52. استخراج، بارگذاری، تبدیل (ELT)
• 53. انواع پردازش داده
• 54. پردازش دسته ای (Batch Processing)
• 55. پردازش بلادرنگ (Real-time Processing)
• 56. پردازش نزدیک به بلادرنگ (Near Real-time Processing)
• 57. سیستم های مدیریت جریان داده (Stream Processing Systems)
• 58. مفاهیم Data Lake
• 59. طراحی Data Lake
• 60. تفاوت Data Warehouse و Data Lake
• 61. حاکمیت داده (Data Governance)
• 62. مدیریت کیفیت داده (Data Quality Management)
• 63. امنیت داده (Data Security)
• 64. حفظ حریم خصوصی داده (Data Privacy)
• 65. مدیریت کلان داده (Metadata Management)
• 66. مرکز داده (Data Catalog)
• 67. پایپ لاین های داده (Data Pipelines)
• 68. طراحی پایپ لاین های داده
• 69. نظارت بر پایپ لاین های داده
• 70. اتوماسیون پایپ لاین های داده
• 71. معماری های داده مدرن
• 72. معماری داده مبتنی بر میکروسرویس
• 73. معماری داده مبتنی بر رویداد (Event-driven Architecture)
• 74. معماری Data Mesh
• 75. مفاهیم Data Mesh
• 76. اصول Data Mesh
• 77. مزایا و معایب Data Mesh
• 78. معماری داده برای یادگیری ماشین (ML)
• 79. معماری داده برای هوش مصنوعی (AI)
• 80. انتخاب تکنولوژی های معماری داده
• 81. ارزیابی ابزارها و پلتفرم های داده
• 82. تست و اعتبارسنجی معماری داده
• 83. مستندسازی معماری داده
• 84. نگهداری و تکامل معماری داده
• 85. چالش های رایج در معماری داده
• 86. روندهای آینده در معماری داده
• 87. معماری داده بدون سرور (Serverless Data Architecture)
• 88. معماری داده برای اینترنت اشیاء (IoT)
• 89. معماری داده برای بلاکچین
• 90. استانداردهای معماری داده
• 91. قابلیت اطمینان (Reliability) در معماری داده
• 92. قابلیت دسترسی (Availability) در معماری داده
• 93. پایداری (Durability) در معماری داده
• 94. تحمل خطا (Fault Tolerance) در معماری داده
• 95. استراتژی های پشتیبان گیری و بازیابی (Backup and Recovery)
• 96. مدیریت چرخه عمر داده (Data Lifecycle Management)
• 97. پیاده سازی معماری داده
• 98. تیم های معماری داده
• 99. نقش مهندس داده (Data Engineer)
• 100. نقش معمار داده (Data Architect)