کتاب Node.js و Real-Time Analytics: تحلیل داده‌ها به صورت Real-time با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره Node.js و Real-Time Analytics: تحلیل داده‌ها به صورت Real-time

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: نود جی‌اس (Node.js)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر Node.js و تحلیل داده‌های بلادرنگ
  • 2. آشنایی با مفاهیم تحلیل داده‌های بلادرنگ
  • 3. معماری سیستم‌های بلادرنگ
  • 4. نصب و راه‌اندازی Node.js
  • 5. مبانی JavaScript برای Node.js
  • 6. مدیریت بسته‌ها با npm
  • 7. آشنایی با رویدادها (Events) در Node.js
  • 8. کار با ماژول‌ها در Node.js
  • 9. مفاهیم Asynchronous Programming
  • 10. Callbacks و Error Handling
  • 11. Promises در Node.js
  • 12. Async/Await برای مدیریت عملیات ناهمگام
  • 13. مقدمه‌ای بر وب‌سوکت‌ها (WebSockets)
  • 14. پیاده‌سازی سرور WebSocket با Socket.IO
  • 15. ارسال و دریافت پیام در زمان واقعی
  • 16. مدیریت اتصالات کلاینت‌ها
  • 17. مباحث پیشرفته Socket.IO
  • 18. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
  • 19. MongoDB به عنوان پایگاه داده بلادرنگ
  • 20. اتصال Node.js به MongoDB
  • 21. ذخیره‌سازی داده‌های بلادرنگ در MongoDB
  • 22. بازیابی داده‌های بلادرنگ از MongoDB
  • 23. بهینه‌سازی کوئری‌ها در MongoDB
  • 24. مقدمه‌ای بر مفاهیم Data Streaming
  • 25. استفاده از Streams در Node.js
  • 26. پردازش داده‌های جریانی
  • 27. فیلتر کردن و تبدیل داده‌های جریانی
  • 28. تجمیع داده‌های جریانی
  • 29. مقدمه‌ای بر مفاهیم Real-time Analytics
  • 30. طراحی داشبوردهای تحلیلی بلادرنگ
  • 31. نمایش داده‌های زنده در داشبورد
  • 32. اجزای بصری‌سازی داده‌های بلادرنگ
  • 33. نمودارهای بلادرنگ (Line, Bar, Pie)
  • 34. نقشه‌های حرارتی (Heatmaps) بلادرنگ
  • 35. جداول بلادرنگ
  • 36. فیلترها و کنترل‌های داشبورد
  • 37. طراحی معماری برای تحلیل بلادرنگ
  • 38. استفاده از صف‌های پیام (Message Queues)
  • 39. RabbitMQ برای پردازش پیام
  • 40. Kafka برای پردازش جریان داده
  • 41. پردازش داده‌ها با Apache Spark Streaming
  • 42. ابزارهای مانیتورینگ و لاگینگ
  • 43. مدیریت خطا و عیب‌یابی در سیستم‌های بلادرنگ
  • 44. امنیت در سیستم‌های تحلیل بلادرنگ
  • 45. مقدمه‌ای بر مفاهیم Big Data
  • 46. تکنیک‌های جمع‌آوری داده‌های عظیم
  • 47. ذخیره‌سازی داده‌های عظیم
  • 48. پردازش داده‌های عظیم
  • 49. تحلیل داده‌های عظیم
  • 50. کاربرد تحلیل بلادرنگ در کسب‌وکارها
  • 51. تحلیل بلادرنگ در تجارت الکترونیک
  • 52. تحلیل بلادرنگ در شبکه‌های اجتماعی
  • 53. تحلیل بلادرنگ در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 54. تحلیل بلادرنگ در سیستم‌های مالی
  • 55. تحلیل بلادرنگ در صنعت
  • 56. مقدمه‌ای بر مفاهیم Machine Learning
  • 57. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی بلادرنگ
  • 58. مدل‌های یادگیری ماشین برای تحلیل بلادرنگ
  • 59. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 60. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 61. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 62. استفاده از کتابخانه‌های ML در Node.js
  • 63. TensorFlow.js برای یادگیری ماشین در مرورگر و سرور
  • 64. Keras.js
  • 65. مباحث پیشرفته در تحلیل داده‌های بلادرنگ
  • 66. بصری‌سازی تعاملی داده‌ها
  • 67. تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی بلادرنگ
  • 68. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) بلادرنگ
  • 69. پیش‌بینی روندها (Trend Prediction) بلادرنگ
  • 70. تجزیه و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) بلادرنگ
  • 71. سیستم‌های توصیه‌گر بلادرنگ
  • 72. مباحث بهینه‌سازی عملکرد
  • 73. مقیاس‌پذیری سیستم‌های تحلیل بلادرنگ
  • 74. مدیریت حافظه در Node.js
  • 75. مدیریت پردازنده در Node.js
  • 76. تکنیک‌های Caching برای داده‌های بلادرنگ
  • 77. استقرار و مدیریت عملیاتی (DevOps)
  • 78. استفاده از Docker برای بسته‌بندی برنامه‌ها
  • 79. استفاده از Kubernetes برای ارکستراسیون
  • 80. استقرار برنامه‌ها در محیط‌های ابری
  • 81. مانیتورینگ و مدیریت زیرساخت
  • 82. بهبود مستمر فرآیندهای تحلیل
  • 83. مقدمه‌ای بر مفاهیم هوش تجاری (BI)
  • 84. نقش تحلیل بلادرنگ در BI
  • 85. تفاوت تحلیل بلادرنگ و تحلیل دسته‌ای (Batch)
  • 86. آینده تحلیل داده‌های بلادرنگ
  • 87. چالش‌های پیش روی تحلیل بلادرنگ
  • 88. اخلاق در تحلیل داده‌ها
  • 89. ملاحظات حقوقی و انطباق با قوانین (با تأکید بر چارچوب جمهوری اسلامی ایران)
  • 90. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 91. امنیت داده‌ها در چارچوب مقررات ملی
  • 92. کاربرد تحلیل داده‌ها در راستای منافع ملی
  • 93. اهمیت تحلیل داده‌ها در حکمرانی
  • 94. پروژه‌های عملی و کاربردی
  • 95. ساخت یک داشبورد تحلیلی بلادرنگ جامع
  • 96. پیاده‌سازی سیستم هشدار بلادرنگ
  • 97. تحلیل داده‌های سنسورهای IoT به صورت بلادرنگ
  • 98. سیستم توصیه‌گر ساده بلادرنگ
  • 99. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در تحلیل بلادرنگ
تگ‌ها: Node.js Real-Time Analytics برنامه‌نویسی سمت سرور پردازش جریان داده تحلیل بلادرنگ تحلیل داده داده‌های زنده نود جی‌اس

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.