دوره آشنایی با پایگاه داده سرویس آمازون Aurora همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آشنایی با پایگاه داده سرویس آمازون Aurora

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و نرم‌افزار

موضوع میانی: پایگاه داده و مدیریت داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پایگاه داده و مدیریت داده
• 2. اصول پایگاه داده رابطه‌ای
• 3. مفهوم داده و اطلاعات
• 4. انواع پایگاه داده
• 5. معماری پایگاه داده
• 6. مقدمه‌ای بر Amazon Aurora
• 7. مزایای Amazon Aurora
• 8. مقایسه Aurora با پایگاه داده‌های سنتی
• 9. Amazon Aurora و مقیاس‌پذیری
• 10. Amazon Aurora و دسترس‌پذیری بالا
• 11. Amazon Aurora و عملکرد
• 12. Amazon Aurora و امنیت
• 13. Amazon Aurora و هزینه‌ها
• 14. معماری Aurora: موتورهای پایگاه داده
• 15. Amazon Aurora: موتور سازگار با MySQL
• 16. Amazon Aurora: موتور سازگار با PostgreSQL
• 17. نحوه ایجاد یک پایگاه داده Aurora
• 18. پیکربندی پارامترهای پایگاه داده Aurora
• 19. مدیریت نمونه‌های پایگاه داده Aurora
• 20. اتصال به پایگاه داده Aurora
• 21. پرس‌وجو و دستکاری داده‌ها
• 22. بهینه‌سازی پرس‌وجوها در Aurora
• 23. شاخص‌گذاری در Aurora
• 24. مدیریت تراکنش‌ها در Aurora
• 25. مکانیسم‌های قفل‌گذاری در Aurora
• 26. همزمانی در Aurora
• 27. پشتیبان‌گیری و بازیابی در Aurora
• 28. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری Aurora
• 29. بازیابی نقطه زمانی در Aurora
• 30. تکثیر داده‌ها در Aurora
• 31. رپلیکاهای خواندنی Aurora
• 32. افزایش دسترس‌پذیری با رپلیکاهای خواندنی
• 33. مدیریت رپلیکاهای خواندنی
• 34. امنیت در Amazon Aurora
• 35. کنترل دسترسی به پایگاه داده Aurora
• 36. رمزنگاری داده‌ها در Aurora
• 37. مدیریت کلیدهای رمزنگاری
• 38. نظارت و لاگ‌برداری در Aurora
• 39. مانیتورینگ عملکرد Aurora
• 40. ابزارهای نظارتی Aurora
• 41. لاگ‌برداری رویدادهای Aurora
• 42. مدیریت هزینه‌های Aurora
• 43. بهینه‌سازی هزینه‌ها در Aurora
• 44. شناسایی هزینه‌های غیرضروری
• 45. استفاده از ابزارهای مدیریت هزینه
• 46. موارد استفاده از Amazon Aurora
• 47. طراحی برنامه‌های کاربردی با Aurora
• 48. کاربرد Aurora در وب‌سایت‌ها
• 49. کاربرد Aurora در برنامه‌های موبایل
• 50. کاربرد Aurora در تحلیل داده
• 51. کاربرد Aurora در اینترنت اشیاء
• 52. مهاجرت به Amazon Aurora
• 53. برنامه‌ریزی برای مهاجرت
• 54. روش‌های مهاجرت به Aurora
• 55. تست و اعتبارسنجی پس از مهاجرت
• 56. بهبود مستمر در Amazon Aurora
• 57. پایش عملکرد و بهینه‌سازی
• 58. بررسی و اعمال به‌روزرسانی‌ها
• 59. مدیریت ریسک در Aurora
• 60. مطالعات موردی Amazon Aurora
• 61. موفقیت در پیاده‌سازی Aurora
• 62. درس‌آموخته‌ها از پروژه‌های Aurora
• 63. آینده Amazon Aurora
• 64. نوآوری‌ها در Aurora
• 65. مسیر توسعه Aurora
• 66. اصول مدیریت داده در سازمان
• 67. استانداردهای مدیریت داده
• 68. کیفیت داده‌ها
• 69. امنیت داده‌ها
• 70. حاکمیت داده‌ها
• 71. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
• 72. الگوریتم‌های داده‌کاوی
• 73. کاربرد داده‌کاوی در کسب‌وکار
• 74. مقدمه‌ای بر هوش تجاری
• 75. ابزارهای هوش تجاری
• 76. طراحی داشبوردهای مدیریتی
• 77. تحلیل داده‌های حجیم
• 78. مفاهیم داده‌های کلان
• 79. معماری داده‌های کلان
• 80. ابزارهای پردازش داده‌های کلان
• 81. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 82. الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 83. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده
• 84. مقدمه‌ای بر پردازش ابری
• 85. مزایای پردازش ابری
• 86. سرویس‌های ابری برای پایگاه داده
• 87. مدیریت پایگاه داده در محیط ابری
• 88. اصول معماری نرم‌افزار
• 89. الگوهای طراحی نرم‌افزار
• 90. معماری میکروسرویس
• 91. ارتباطات بین سرویسی
• 92. مدیریت بحران در سیستم‌های داده
• 93. برنامه‌ریزی تداوم کسب‌وکار
• 94. بازیابی فاجعه
• 95. تست مقاومت سیستم‌ها
• 96. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری
• 97. اصول امنیت پایگاه داده
• 98. حفاظت از داده‌ها در برابر تهدیدات
• 99. مدیریت آسیب‌پذیری‌ها
• 100. استانداردهای بین‌المللی در مدیریت داده