کتاب مدل سازی داده های NoSQL با تمرکز بر کاساندرا با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل سازی داده های NoSQL با تمرکز بر کاساندرا

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: کاساندرا (Cassandra)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
• 2. تفاوت‌های کلیدی بین پایگاه‌های داده رابطه‌ای و NoSQL
• 3. معرفی پایگاه داده کاساندرا
• 4. معماری توزیع‌شده کاساندرا
• 5. مدل داده‌ای کاساندرا: خانواده‌ها، ستون‌ها و ردیف‌ها
• 6. ایجاد و مدیریت فضای کلید (Keyspace) در کاساندرا
• 7. تعریف انواع داده در کاساندرا
• 8. طراحی طرحواره (Schema) برای کاساندرا
• 9. شاخص‌های ثانویه (Secondary Indexes) در کاساندرا
• 10. نحوهٔ کوئری زدن در کاساندرا با استفاده از CQL
• 11. عملیات CRUD در کاساندرا
• 12. پارتیشن‌بندی داده‌ها در کاساندرا
• 13. توزیع داده‌ها و Replication Factor
• 14. مدیریت نودها (Nodes) و کلاستر (Cluster) در کاساندرا
• 15. نظارت بر سلامت کلاستر کاساندرا
• 16. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها در کاساندرا
• 17. امنیت در کاساندرا
• 18. پروتکل ارتباطی در کاساندرا
• 19. استفاده از ابزارهای مدیریت کاساندرا
• 20. مقدمه‌ای بر زبان کوئری کاساندرا (CQL)
• 21. دستورات DDL در CQL (CREATE, ALTER, DROP)
• 22. دستورات DML در CQL (INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT)
• 23. مدیریت داده‌های بزرگ در کاساندرا
• 24. کارایی و بهینه‌سازی کوئری‌ها در کاساندرا
• 25. استراتژی‌های شاخص‌گذاری در کاساندرا
• 26. بهینه‌سازی طراحی طرحواره برای کارایی
• 27. مدیریت داده‌های سری زمانی در کاساندرا
• 28. کاربرد کاساندرا در اینترنت اشیاء (IoT)
• 29. کاربرد کاساندرا در تحلیل داده‌های حجیم
• 30. کاربرد کاساندرا در سیستم‌های توصیه
• 31. کاربرد کاساندرا در مدیریت لاگ‌ها
• 32. کاربرد کاساندرا در شبکه‌های اجتماعی
• 33. یکپارچه‌سازی کاساندرا با اکوسیستم داده‌های بزرگ
• 34. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته در کاساندرا
• 35. مدیریت داده‌های غیرساختاریافته در کاساندرا
• 36. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ کاساندرا
• 37. مدیریت خطا و بازیابی در کاساندرا
• 38. تست کارایی در کاساندرا
• 39. مهاجرت به کاساندرا از پایگاه‌های داده دیگر
• 40. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی کاساندرا
• 41. آموزش و پشتیبانی در زمینه کاساندرا
• 42. مقدمه‌ای بر مدل‌های داده‌ای NoSQL دیگر
• 43. پایگاه داده‌های مبتنی بر سند (Document Databases)
• 44. پایگاه داده‌های کلید-مقدار (Key-Value Stores)
• 45. پایگاه داده‌های گراف (Graph Databases)
• 46. مقایسه کاساندرا با سایر پایگاه‌های داده NoSQL
• 47. انتخاب پایگاه داده NoSQL مناسب
• 48. راهنمای عملی پیاده‌سازی کاساندرا
• 49. ملاحظات حقوقی و مقررات مربوط به داده‌ها
• 50. رعایت قوانین حفاظت از داده‌ها
• 51. اصول اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌ها
• 52. مدیریت ریسک در سیستم‌های داده‌ای
• 53. اصول مهندسی نرم‌افزار در سیستم‌های توزیع‌شده
• 54. معماری‌های نرم‌افزاری مقیاس‌پذیر
• 55. اصول طراحی API برای سیستم‌های توزیع‌شده
• 56. مدیریت پیکربندی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 57. ملاحظات مربوط به پایگاه داده در معماری میکروسرویس
• 58. امنیت در معماری میکروسرویس
• 59. مدیریت داده‌ها در معماری میکروسرویس
• 60. ارتباط بین سرویس‌ها در معماری میکروسرویس
• 61. تست در معماری میکروسرویس
• 62. استقرار (Deployment) در معماری میکروسرویس
• 63. مانیتورینگ و لاگینگ در معماری میکروسرویس
• 64. استفاده از ابزارهای Orchestration (مانند Kubernetes)
• 65. کانتینرسازی (Containerization) با Docker
• 66. اصول Cloud Native Computing
• 67. مقدمه‌ای بر مفاهیم Big Data
• 68. تحلیل داده‌های حجیم
• 69. پردازش داده‌های زنده (Real-time Data Processing)
• 70. ذخیره‌سازی داده‌های حجیم
• 71. امنیت در محیط‌های Big Data
• 72. قوانین و مقررات مرتبط با داده‌های حجیم
• 73. اخلاق در تحلیل داده‌های حجیم
• 74. پایگاه‌های داده ستونی (Columnar Databases)
• 75. کاربرد پایگاه‌های داده ستونی
• 76. تفاوت پایگاه‌های داده ستونی و ردیفی
• 77. مقدمه‌ای بر مفاهیم Data Warehousing
• 78. اصول طراحی Data Warehouse
• 79. مراحل ETL (Extract, Transform, Load)
• 80. مقدمه‌ای بر مفاهیم Data Lake
• 81. تفاوت Data Lake و Data Warehouse
• 82. مدیریت داده‌ها در Data Lake
• 83. امنیت داده‌ها در Data Lake
• 84. مقدمه‌ای بر هوش تجاری (Business Intelligence)
• 85. ابزارهای هوش تجاری
• 86. تحلیل آماری داده‌ها
• 87. مصورسازی داده‌ها (Data Visualization)
• 88. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (Machine Learning)
• 89. الگوریتم‌های پایه یادگیری ماشین
• 90. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده
• 91. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین
• 92. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 93. اصول اخلاقی در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 94. ملاحظات حقوقی و مقررات در هوش مصنوعی
• 95. مقدمه‌ای بر مفاهیم Data Governance
• 96. اصول Data Governance
• 97. پیاده‌سازی Data Governance
• 98. نقش Data Steward
• 99. مدیریت کیفیت داده‌ها (Data Quality Management)
• 100. اهمیت کیفیت داده‌ها