کتاب آموزش جامع برنامه‌نویسی و اتصال به پایگاه‌های داده با پایتون (Python) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع برنامه‌نویسی و اتصال به پایگاه‌های داده با پایتون (Python)

موضوع کلی: علوم رایانه و فناوری اطلاعات

موضوع میانی: مدیریت داده‌ها و مهندسی نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای مدیریت داده‌ها
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و ابزارهای مرتبط
• 3. آشنایی با ساختارهای داده در پایتون
• 4. مفاهیم پایه و معماری پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 5. آشنایی با زبان پرس‌وجوی ساختاریافته SQL
• 6. نصب و پیکربندی پایگاه داده SQLite
• 7. اصول اتصال به پایگاه داده با استفاده از کتابخانه sqlite3
• 8. طراحی و ایجاد جداول در پایگاه داده
• 9. انواع داده‌ها و محدودیت‌ها در جداول SQL
• 10. عملیات درج داده در پایگاه داده با پایتون
• 11. بازیابی و خواندن داده‌ها با دستور SELECT
• 12. فیلتر کردن نتایج با استفاده از شرط WHERE
• 13. مرتب‌سازی و گروه‌بندی داده‌ها در پرس‌وجوها
• 14. به‌روزرسانی و اصلاح رکوردهای موجود
• 15. حذف داده‌ها از پایگاه داده با رعایت اصول ایمنی
• 16. مدیریت تراکنش‌ها و تضمین یکپارچگی داده‌ها
• 17. استفاده از پارامترها برای جلوگیری از تزریق کد SQL
• 18. آشنایی با معماری کلاینت-سرور در پایگاه‌های داده
• 19. اتصال پایتون به پایگاه داده MySQL
• 20. نصب و تنظیم درایورهای اتصال به دیتابیس‌های حرفه‌ای
• 21. مدیریت خطاها و استثناها در عملیات پایگاه داده
• 22. استفاده از Cursor برای پیمایش نتایج
• 23. کار با توابع تجمعی در SQL
• 24. اتصال جداول با استفاده از JOIN
• 25. بهینه‌سازی پرس‌وجوها برای افزایش سرعت
• 26. آشنایی با نگاشت شیء-رابطه‌ای یا ORM
• 27. معرفی کتابخانه SQLAlchemy برای مدیریت داده‌ها
• 28. تعریف مدل‌های داده در SQLAlchemy
• 29. عملیات CRUD با استفاده از SQLAlchemy
• 30. مدیریت روابط بین جداول در مدل‌های شیء‌گرا
• 31. کوئری‌نویسی پیشرفته با استفاده از عبارات Lambda
• 32. کار با داده‌های حجیم و صفحه‌بندی نتایج
• 33. تهیه نسخه پشتیبان و بازیابی اطلاعات
• 34. امنیت در ذخیره‌سازی داده‌ها و رمزنگاری اطلاعات حساس
• 35. استفاده از فایل‌های JSON در کنار پایگاه داده
• 36. تجزیه و تحلیل داده‌ها با کتابخانه Pandas
• 37. اتصال خروجی‌های Pandas به پایگاه داده
• 38. طراحی ساختار بهینه برای پروژه‌های نرم‌افزاری
• 39. مستندسازی کدهای پایگاه داده
• 40. اصول تست‌نویسی برای توابع دیتابیسی
• 41. پیاده‌سازی سیستم‌های گزارش‌گیری از داده‌ها
• 42. معرفی پایگاه داده‌های NoSQL و کاربردهای آن‌ها
• 43. مقایسه کاربردی بین پایگاه‌های داده رابطه‌ای و غیررابطه‌ای
• 44. استفاده از MongoDB در محیط پایتون
• 45. اصول طراحی دیتابیس برای نرم‌افزارهای تجاری
• 46. رعایت استانداردهای کدنویسی تمیز در کار با داده‌ها
• 47. پیاده‌سازی یک پروژه نهایی مدیریت داده با پایتون
• 48. بررسی ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در جمع‌آوری داده‌ها
• 49. مدیریت منابع و بستن صحیح اتصالات پایگاه داده
• 50. بهینه‌سازی حافظه در پردازش داده‌های بزرگ
• 51. آشنایی با مفاهیم پایه‌ای در مهندسی داده
• 52. استفاده از محیط‌های مجازی برای مدیریت کتابخانه‌ها
• 53. توسعه رابط کاربری ساده برای نمایش داده‌ها
• 54. تکنیک‌های عیب‌یابی در ارتباط با دیتابیس
• 55. ارائه گزارش‌های متنی از دیتابیس با پایتون
• 56. بررسی چالش‌های هم‌زمانی در دسترسی به داده‌ها
• 57. اصول پایه‌ای نگهداری و پشتیبانی از نرم‌افزارهای داده‌محور