دوره آموزش جامع کار با پایگاه داده‌های ابری AWS (PostgreSQL و DynamoDB) با استفاده از پایتون و Boto3 همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع کار با پایگاه داده‌های ابری AWS (PostgreSQL و DynamoDB) با استفاده از پایتون و Boto3

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: مدیریت پایگاه داده و رایانش ابری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه رایانش ابری و مدل‌های سرویس‌دهی AWS
• 2. آشنایی با خدمات پایگاه داده در پلتفرم ابری آمازون
• 3. راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و پیکربندی کتابخانه Boto3
• 4. مدیریت احراز هویت و دسترسی‌های امنیتی در AWS IAM
• 5. اصول طراحی و معماری پایگاه داده‌های رابطه‌ای در محیط ابری
• 6. ایجاد و پیکربندی نمونه پایگاه داده PostgreSQL در سرویس RDS
• 7. اتصال به پایگاه داده RDS با استفاده از کتابخانه Psycopg2
• 8. مدیریت جداول و روابط در PostgreSQL مبتنی بر ابر
• 9. عملیات درج و بازیابی داده‌ها با پرس‌وجوهای SQL در پایتون
• 10. بهینه‌سازی تراکنش‌ها و مدیریت امنیت داده‌ها در RDS
• 11. مفاهیم پایگاه داده‌های NoSQL و مدل داده‌ای DynamoDB
• 12. طراحی جداول و کلیدهای اصلی و ترکیبی در DynamoDB
• 13. کار با کنسول مدیریتی AWS برای مدیریت DynamoDB
• 14. نصب و تنظیمات اولیه Boto3 برای تعامل با DynamoDB
• 15. افزودن و ویرایش رکوردها در جداول DynamoDB با پایتون
• 16. بازیابی داده‌ها با استفاده از عملیات Query و Scan
• 17. کاربرد عبارات فیلتر و شرطی در استخراج داده‌های NoSQL
• 18. مدیریت خطاهای رایج و استثناها در تعامل با خدمات ابری
• 19. پیاده‌سازی مدل‌های CRUD کامل در DynamoDB
• 20. استفاده از شاخص‌های ثانویه برای بهبود سرعت جستجو
• 21. مدیریت توان عملیاتی و مقیاس‌پذیری در پایگاه‌های داده ابری
• 22. امنیت داده‌ها و رمزنگاری در سرویس‌های RDS و DynamoDB
• 23. پشتیبان‌گیری و بازیابی اطلاعات در پایگاه‌های داده ابری
• 24. مانیتورینگ و مشاهده لاگ‌های عملکردی با CloudWatch
• 25. مدیریت اتصالات پایگاه داده در برنامه‌های چندکاربره
• 26. بهینه‌سازی هزینه‌های ذخیره‌سازی در سرویس‌های AWS
• 27. استفاده از محیط‌های مجازی و کانتینرها برای استقرار برنامه‌های دیتابیس‌محور
• 28. بررسی یکپارچگی داده‌ها بین RDS و DynamoDB در معماری‌های ترکیبی
• 29. نکات امنیتی و اصول رعایت حریم خصوصی در ذخیره‌سازی داده‌های ابری
• 30. تست و عیب‌یابی برنامه‌های مبتنی بر پایگاه داده‌های ابری
• 31. ارائه گزارش‌ها و تحلیل‌های داده‌ای با پایتون
• 32. استفاده از توابع Lambda برای خودکارسازی عملیات پایگاه داده
• 33. مدیریت چرخه‌ی حیات داده و آرشیو کردن اطلاعات
• 34. پیاده‌سازی سیستم‌های ذخیره‌سازی مقیاس‌پذیر برای برنامه‌های کاربردی
• 35. اصول نگهداری و بروزرسانی زیرساخت‌های پایگاه داده در AWS