کتاب API and data transformation tools. با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره API and data transformation tools.

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: ای‌پی‌آی (API) و وب‌سرویس‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر APIها و ابزارهای تحول داده
• 2. مفاهیم پایه API: چیستی و کاربردها
• 3. انواع APIها: REST, SOAP, GraphQL
• 4. معماری RESTful: اصول و مفاهیم
• 5. اصول طراحی APIهای RESTful
• 6. متدهای HTTP: GET, POST, PUT, DELETE
• 7. کدهای وضعیت HTTP و اهمیت آن‌ها
• 8. قالب‌های داده در API: JSON و XML
• 9. کار با JSON در برنامه‌نویسی
• 10. کار با XML در برنامه‌نویسی
• 11. مفاهیم امنیتی در APIها: احراز هویت و مجوز دسترسی
• 12. روش‌های احراز هویت API: کلیدهای API
• 13. روش‌های احراز هویت API: OAuth 2.0
• 14. روش‌های احراز هویت API: JWT (JSON Web Tokens)
• 15. نکات امنیتی در طراحی و پیاده‌سازی API
• 16. ابزارهای تست API: Postman
• 17. مراحل تست API با Postman
• 18. مستندسازی API: اهمیت و روش‌ها
• 19. ابزارهای مستندسازی API: Swagger/OpenAPI
• 20. اصول نوشتن مستندات API کاربرپسند
• 21. تحول داده (Data Transformation): مقدمه
• 22. چرا به تحول داده نیاز داریم؟
• 23. مراحل اصلی فرآیند تحول داده
• 24. انواع تحول داده: پاکسازی (Cleaning)
• 25. تکنیک‌های پاکسازی داده
• 26. انواع تحول داده: نرمال‌سازی (Normalization)
• 27. انواع تحول داده: استانداردسازی (Standardization)
• 28. انواع تحول داده: تجمیع (Aggregation)
• 29. انواع تحول داده: ترکیب (Joining)
• 30. انواع تحول داده: فیلتر کردن (Filtering)
• 31. انواع تحول داده: مرتب‌سازی (Sorting)
• 32. انواع تحول داده: تبدیل نوع داده (Type Casting)
• 33. انواع تحول داده: استخراج (Extraction)
• 34. انواع تحول داده: بارگذاری (Loading)
• 35. ابزارهای تحول داده: ETL (Extract, Transform, Load)
• 36. مقدمه‌ای بر ابزارهای ETL
• 37. ابزارهای ETL متن‌باز
• 38. ابزارهای ETL تجاری
• 39. کار با ابزارهای ETL برای پاکسازی داده
• 40. کار با ابزارهای ETL برای نرمال‌سازی داده
• 41. کار با ابزارهای ETL برای تجمیع داده
• 42. کار با ابزارهای ETL برای ترکیب داده
• 43. کار با ابزارهای ETL برای تبدیل داده‌های ساختاریافته
• 44. کار با ابزارهای ETL برای تبدیل داده‌های نیمه‌ساختاریافته
• 45. کار با ابزارهای ETL برای تبدیل داده‌های بدون ساختار
• 46. مقدمه‌ای بر پردازش جریان داده (Stream Processing)
• 47. کاربرد پردازش جریان داده در تحول داده
• 48. ابزارهای پردازش جریان داده: Apache Kafka
• 49. ابزارهای پردازش جریان داده: Apache Spark Streaming
• 50. ابزارهای پردازش جریان داده: Apache Flink
• 51. تحول داده در پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 52. تحول داده در پایگاه‌های داده NoSQL
• 53. تحول داده برای انبار داده (Data Warehouse)
• 54. تحول داده برای دریاچه داده (Data Lake)
• 55. تحول داده در خدمات ابری (Cloud Services)
• 56. تحول داده با استفاده از زبان برنامه‌نویسی Python
• 57. کتابخانه‌های Python برای تحول داده: Pandas
• 58. کار با Pandas برای پاکسازی داده
• 59. کار با Pandas برای دستکاری داده
• 60. کار با Pandas برای تحلیل داده
• 61. کتابخانه‌های Python برای تحول داده: NumPy
• 62. کتابخانه‌های Python برای تحول داده: Dask
• 63. تحول داده در محیط‌های Big Data
• 64. مفاهیم Hadoop و MapReduce
• 65. کار با Apache Spark برای تحول داده
• 66. Spark SQL برای تحول داده
• 67. Spark DataFrames برای تحول داده
• 68. Spark RDDs برای تحول داده
• 69. تحول داده در معماری میکروسرویس
• 70. API Gateway و مدیریت API
• 71. مدیریت چرخه حیات API
• 72. نظارت و لاگ‌برداری API
• 73. تحول داده در زمان واقعی (Real-time Data Transformation)
• 74. مدیریت خطا در فرآیندهای تحول داده
• 75. کیفیت داده و اهمیت آن در تحول داده
• 76. استانداردهای کیفیت داده
• 77. اندازه‌گیری کیفیت داده
• 78. بهبود کیفیت داده
• 79. ملاحظات حاکمیت داده (Data Governance)
• 80. امنیت داده در فرآیندهای تحول داده
• 81. مقررات حریم خصوصی داده (مانند GDPR)
• 82. پیاده‌سازی تحول داده در پروژه‌های واقعی
• 83. مطالعه موردی: تحول داده در حوزه مالی
• 84. مطالعه موردی: تحول داده در حوزه سلامت
• 85. مطالعه موردی: تحول داده در حوزه خرده‌فروشی
• 86. آینده تحول داده و APIها
• 87. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در تحول داده
• 88. اتوماسیون فرآیندهای تحول داده
• 89. اصول طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر برای تحول داده
• 90. ارزیابی و انتخاب ابزارهای مناسب تحول داده
• 91. راهنمای عملی پیاده‌سازی APIهای سازگار با تحول داده
• 92. نکات پیشرفته در طراحی API برای انعطاف‌پذیری داده
• 93. چالش‌های رایج در تحول داده و راهکارها
• 94. جمع‌بندی و جمع‌بندی مفاهیم کلیدی