دوره ساخت بک‌اند سیستم توصیه‌گر فیلم با پایتون و PostgreSQL همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت بک‌اند سیستم توصیه‌گر فیلم با پایتون و PostgreSQL

موضوع کلی: توسعه برنامه‌های کاربردی وب

موضوع میانی: طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
• 2. مفاهیم اساسی فیلترینگ مشارکتی
• 3. مفاهیم اساسی فیلترینگ محتوایی
• 4. معرفی الگوریتم‌های توصیه‌گر
• 5. طراحی پایگاه داده برای سیستم توصیه‌گر فیلم
• 6. مدل‌سازی داده‌های فیلم و کاربران در PostgreSQL
• 7. نصب و پیکربندی PostgreSQL برای توسعه وب
• 8. طراحی شمای پایگاه داده PostgreSQL برای توصیه‌گر فیلم
• 9. پیاده‌سازی جداول اصلی فیلم، کاربر، و امتیازدهی
• 10. ایجاد رابط کاربری برای ورود اطلاعات فیلم
• 11. ایجاد رابط کاربری برای مدیریت اطلاعات کاربران
• 12. آشنایی با فریم‌ورک‌های وب پایتون (Django/Flask)
• 13. انتخاب فریم‌ورک مناسب برای بک‌اند سیستم توصیه‌گر
• 14. ساخت ساختار پروژه با Django یا Flask
• 15. پیاده‌سازی API برای دریافت اطلاعات فیلم
• 16. پیاده‌سازی API برای دریافت اطلاعات کاربران
• 17. پیاده‌سازی API برای ثبت امتیاز فیلم توسط کاربران
• 18. طراحی و پیاده‌سازی لایه Repository
• 19. استفاده از ORM برای دسترسی به پایگاه داده
• 20. پیاده‌سازی توابع دسترسی به داده‌های فیلم
• 21. پیاده‌سازی توابع دسترسی به داده‌های کاربر
• 22. پیاده‌سازی توابع دسترسی به داده‌های امتیازدهی
• 23. طراحی و پیاده‌سازی Data Pipeline
• 24. استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها (ETL)
• 25. پاکسازی و اعتبارسنجی داده‌ها
• 26. پیش‌پردازش داده‌ها برای الگوریتم‌های توصیه‌گر
• 27. پیاده‌سازی الگوریتم فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر کاربر
• 28. پیاده‌سازی الگوریتم فیلترینگ مشارکتی مبتنی بر آیتم
• 29. پیاده‌سازی الگوریتم فیلترینگ محتوایی
• 30. محاسبه شباهت بین کاربران و فیلم‌ها
• 31. استفاده از معیارهای مختلف شباهت (کسینوسی، پیرسون)
• 32. پیاده‌سازی الگوریتم‌های ترکیبی توصیه‌گر
• 33. ارزیابی عملکرد سیستم توصیه‌گر
• 34. معیارهای ارزیابی توصیه‌گر (Precision, Recall, F1-score)
• 35. روش‌های تقسیم داده برای ارزیابی (Train/Test Split)
• 36. پیاده‌سازی تست‌های واحد برای لایه‌های مختلف
• 37. تست لایه Repository
• 38. تست APIها
• 39. تست الگوریتم‌های توصیه‌گر
• 40. بهینه‌سازی عملکرد پایگاه داده PostgreSQL
• 41. استفاده از Indexing برای تسریع جستجوها
• 42. بهینه‌سازی کوئری‌های SQL
• 43. مقیاس‌پذیری سیستم توصیه‌گر
• 44. استفاده از Cache برای کاهش بار پایگاه داده
• 45. استفاده از Message Queue برای پردازش ناهمزمان
• 46. استفاده از Docker برای Containerization
• 47. استفاده از CI/CD برای استقرار خودکار
• 48. امنیت سیستم توصیه‌گر
• 49. جلوگیری از حملات SQL Injection
• 50. احراز هویت و مجوز دسترسی کاربران
• 51. استفاده از HTTPS برای ارتباط امن
• 52. نظارت و Logging سیستم توصیه‌گر
• 53. جمع‌آوری و تحلیل لاگ‌ها
• 54. مانیتورینگ عملکرد سیستم
• 55. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ
• 56. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای سیستم‌های توصیه‌گر (Surprise, scikit-surprise)
• 57. پیاده‌سازی سیستم توصیه‌گر با استفاده از Surprise
• 58. بهبود کیفیت توصیه‌ها با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته
• 59. توصیه‌گرهای آگاه از زمینه (Context-Aware Recommender Systems)
• 60. توصیه‌گرهای مبتنی بر گراف (Graph-Based Recommender Systems)
• 61. توصیه‌گرهای مبتنی بر یادگیری عمیق (Deep Learning-Based Recommender Systems)
• 62. کار با داده‌های حجیم (Big Data) در سیستم‌های توصیه‌گر
• 63. استفاده از Apache Spark برای پردازش داده‌های بزرگ
• 64. استفاده از Hadoop برای ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ
• 65. استقرار سیستم توصیه‌گر در محیط Production
• 66. استفاده از Kubernetes برای مدیریت Containerها
• 67. بهینه‌سازی سیستم برای تعداد زیاد کاربران و فیلم‌ها
• 68. تحلیل رفتار کاربر و شخصی‌سازی توصیه‌ها
• 69. تکنیک‌های افزایش تنوع در توصیه‌ها
• 70. تکنیک‌های مقابله با مشکل Cold Start
• 71. آشنایی با APIهای شرکت‌های بزرگ (IMDb, TMDB) برای دریافت اطلاعات فیلم
• 72. استفاده از APIهای خارجی برای غنی‌سازی داده‌ها