دوره جامع مهندسی داده: اتوماسیون فرآیندها با پایتون و طراحی پایگاه‌های داده SQL همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع مهندسی داده: اتوماسیون فرآیندها با پایتون و طراحی پایگاه‌های داده SQL

موضوع کلی: علوم داده و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: مدیریت و پردازش داده‌های کلان با زبان‌های برنامه‌نویسی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مهندسی داده و نقش آن در تحول دیجیتال
• 2. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون برای پردازش داده
• 3. ساختارها و انواع داده در پایتون برای تحلیل‌گران
• 4. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی کدهای پایتون در پردازش حجیم
• 5. اصول طراحی پایگاه‌های داده رابطه‌ای و مدل‌سازی داده
• 6. نصب و راه‌اندازی سیستم‌های مدیریت پایگاه داده SQL
• 7. زبان پرس‌وجوی ساختاریافته و دستورات پایه در SQL
• 8. فیلتر کردن و مرتب‌سازی داده‌ها با استفاده از بندهای شرطی
• 9. توابع تجمعی و گروه‌بندی داده‌ها در SQL
• 10. اتصال جداول و پیوندهای پیچیده در پایگاه‌های داده
• 11. مدیریت تراکنش‌ها و تضمین یکپارچگی داده‌ها
• 12. طراحی جداول کارآمد و نرمال‌سازی پایگاه داده
• 13. بهینه‌سازی پرس‌وجوها برای افزایش سرعت پردازش
• 14. اتصال پایتون به پایگاه‌های داده با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
• 15. خواندن و نوشتن فایل‌های متنی و CSV با پایتون
• 16. کار با داده‌های ساختاریافته JSON در پایتون
• 17. مقدمه‌ای بر کتابخانه Pandas برای تحلیل داده‌های جدولی
• 18. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های خام با پایتون
• 19. عملیات ادغام و الحاق مجموعه‌داده‌ها در Pandas
• 20. مدیریت داده‌های مفقود و مقادیر پرت
• 21. استخراج داده از منابع وب با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
• 22. خودکارسازی وظایف تکراری با اسکریپت‌های پایتون
• 23. زمان‌بندی اجرای اسکریپت‌ها در محیط‌های سرور
• 24. طراحی خط لوله استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها
• 25. کار با تاریخ و زمان در پردازش‌های داده‌محور
• 26. مدیریت خطاها و استثناها در برنامه‌های داده‌محور
• 27. نظارت بر لاگ‌ها و گزارش‌گیری از فرآیندهای داده‌ای
• 28. امنیت در پایگاه‌های داده و مدیریت دسترسی کاربران
• 29. اصول رمزنگاری داده‌ها در انتقال و ذخیره‌سازی
• 30. ملاحظات اخلاقی و قانونی در مدیریت داده‌های کاربران
• 31. مقدمه‌ای بر انبار داده و معماری‌های مدرن
• 32. کار با داده‌های بزرگ و مفاهیم توزیع‌شدگی
• 33. استفاده از توابع پیشرفته در SQL برای تحلیل‌های آماری
• 34. ساخت توابع و رویه‌های ذخیره شده در پایگاه داده
• 35. اتوماسیون گزارش‌گیری با ترکیب پایتون و SQL
• 36. مدیریت محیط‌های مجازی و وابستگی‌های نرم‌افزاری
• 37. مستندسازی کدها و فرآیندهای مهندسی داده
• 38. آشنایی با ابزارهای کنترل نسخه برای پروژه‌های داده
• 39. تست و اعتبارسنجی کیفیت داده‌ها
• 40. معرفی الگوهای طراحی در مهندسی داده
• 41. مفاهیم پایه پایگاه‌های داده غیررابطه‌ای و کاربرد آن‌ها
• 42. تجسم داده‌های پردازش‌شده با کتابخانه‌های پایتون
• 43. بهینه‌سازی مصرف منابع در پردازش‌های سنگین
• 44. پیاده‌سازی سیستم‌های ذخیره‌سازی مقیاس‌پذیر
• 45. یکپارچه‌سازی سرویس‌های داده با رابط‌های برنامه‌نویسی API
• 46. مدیریت جریان داده‌های بلادرنگ در مقیاس کوچک
• 47. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها
• 48. بررسی موردی: طراحی یک سیستم مدیریت داده برای سازمان‌های داخلی
• 49. اخلاق حرفه‌ای در مهندسی نرم‌افزار و داده
• 50. مسیرهای شغلی و استانداردهای مهندسی داده در ایران