دوره آموزش جامع و کاربردی کار با پایگاه‌های داده در پایتون (Python Database Programming) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع و کاربردی کار با پایگاه‌های داده در پایتون (Python Database Programming)

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی داده

موضوع میانی: مدیریت و تحلیل پایگاه‌های داده با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پایگاه‌های داده و نقش آن در مهندسی داده
• 2. آشنایی با مدل‌های داده‌ای رابطه‌ای و غیررابطه‌ای
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای کار با دیتابیس
• 4. معرفی کتابخانه استاندارد sqlite3 در پایتون
• 5. ایجاد و مدیریت پایگاه داده‌های محلی با اس‌کیو‌ال‌لایت
• 6. نحوه تعریف جداول و انواع داده‌ها در SQL
• 7. عملیات پایه درج داده‌ها با دستورات INSERT
• 8. جستجو و بازیابی اطلاعات با استفاده از SELECT
• 9. فیلتر کردن و مرتب‌سازی نتایج پرس‌وجو
• 10. به‌روزرسانی و اصلاح داده‌های موجود با UPDATE
• 11. حذف ایمن داده‌ها با دستور DELETE
• 12. مدیریت تراکنش‌ها و تضمین یکپارچگی داده‌ها
• 13. استفاده از پارامترها برای جلوگیری از تزریق کد SQL
• 14. آشنایی با مفهوم رابط برنامه‌نویسی دیتابیس در پایتون DB-API
• 15. اتصال به دیتابیس‌های قدرتمند مانند PostgreSQL با پایتون
• 16. کار با کتابخانه psycopg2 برای مدیریت پستگرس
• 17. مدیریت خطاها و استثناها در تعامل با دیتابیس
• 18. بهینه‌سازی پرس‌وجوها با استفاده از ایندکس‌گذاری
• 19. آشنایی با مفهوم نگاشت شیء-رابطه ORM
• 20. معرفی کتابخانه SQLAlchemy برای مدیریت دیتابیس
• 21. تعریف مدل‌های داده‌ای با استفاده از کلاس‌های پایتون
• 22. ایجاد روابط بین جداول با استفاده از SQLAlchemy
• 23. عملیات CRUD در محیط ORM
• 24. اجرای پرس‌وجوهای پیچیده با واسط کاربری SQLAlchemy
• 25. مدیریت مهاجرت دیتابیس با Alembic
• 26. اتصال پایتون به دیتابیس‌های مای‌اس‌کیو‌ال با mysql-connector
• 27. کار با داده‌های حجیم و استفاده از Generatorها
• 28. روش‌های اتصال به سرویس‌های ابری دیتابیس داخلی
• 29. امنیت در پایگاه داده و مدیریت سطوح دسترسی
• 30. رمزنگاری داده‌های حساس در لایه اپلیکیشن
• 31. ذخیره‌سازی و بازیابی داده‌های متنی حجیم
• 32. کار با دیتابیس‌های NoSQL در پایتون با MongoDB
• 33. آشنایی با کتابخانه PyMongo برای مدیریت اسناد
• 34. ذخیره‌سازی داده‌های غیرساختارمند در پایتون
• 35. تبدیل داده‌های دیتابیس به فرمت‌های استاندارد JSON و CSV
• 36. استفاده از Pandas برای تحلیل داده‌های استخراج شده از دیتابیس
• 37. پاکسازی داده‌ها پیش از ورود به پایگاه داده
• 38. طراحی معماری دیتابیس برای پروژه‌های مقیاس‌پذیر
• 39. استفاده از استخرهای اتصال Connection Pooling
• 40. بررسی عملکرد دیتابیس با ابزارهای مانیتورینگ
• 41. پشتیبان‌گیری و بازیابی اطلاعات در پروژه‌های پایتونی
• 42. تجمیع داده‌های چند منبعی در پایتون
• 43. پیاده‌سازی سیستم‌های گزارش‌گیری خودکار از دیتابیس
• 44. اصول بهینه‌سازی حافظه در زمان کار با دیتابیس‌های بزرگ
• 45. بررسی الگوهای طراحی برای لایه دسترسی به داده
• 46. کاربرد دیتابیس در توسعه وب‌سرویس‌های پایتونی
• 47. مدیریت هم‌زمانی در دسترسی به پایگاه داده
• 48. استفاده از دیتابیس‌های حافظه‌محور مانند Redis
• 49. پیاده‌سازی سیستم کشینگ برای افزایش سرعت بازیابی
• 50. تست‌نویسی برای توابع کار با دیتابیس
• 51. مستندسازی ساختار دیتابیس در پروژه‌های مهندسی داده
• 52. خلاصه و جمع‌بندی مسیر یادگیری مدیریت داده با پایتون