کتاب توسعه راهکارهای مقیاس‌پذیر با FLOW-MATIC؛ از طراحی الگوریتم تا پردازش داده‌های تجاری با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توسعه راهکارهای مقیاس‌پذیر با FLOW-MATIC؛ از طراحی الگوریتم تا پردازش داده‌های تجاری

موضوع کلی: برنامه‌نویسی و توسعه نرم‌افزار

موضوع میانی: طراحی و توسعه نرم‌افزارهای مقیاس‌پذیر با زبان‌های برنامه‌نویسی داده‌محور

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با FLOW-MATIC و جایگاه آن در برنامه‌نویسی داده‌محور
• 2. مفهوم برنامه‌نویسی مسئله‌محور و نزدیک به زبان طبیعی
• 3. شناخت ساختار کلی یک برنامه FLOW-MATIC
• 4. تعریف مسئله و تبدیل نیازهای تجاری به منطق برنامه
• 5. طراحی جریان پردازش داده
• 6. مفهوم فایل‌ها و داده‌های ورودی و خروجی
• 7. تعریف و مدیریت داده‌های تجاری
• 8. ساختار رکوردها و فیلدهای اطلاعاتی
• 9. خواندن داده از منابع ورودی
• 10. نوشتن و تولید داده‌های خروجی
• 11. طراحی پردازش‌های ترتیبی داده
• 12. استفاده از عملیات محاسباتی در پردازش اطلاعات
• 13. تعریف متغیرها و مقادیر کاری
• 14. انتقال و تبدیل داده‌ها میان بخش‌های برنامه
• 15. طراحی منطق شرطی برای تصمیم‌گیری
• 16. پیاده‌سازی شاخه‌های مختلف پردازش
• 17. مدیریت جریان اجرای برنامه
• 18. طراحی حلقه‌ها و پردازش‌های تکراری
• 19. پردازش مجموعه‌های بزرگ داده
• 20. کنترل ترتیب اجرای عملیات
• 21. طراحی برنامه‌های مبتنی بر فایل
• 22. مدیریت خواندن متوالی رکوردها
• 23. کنترل پایان داده‌های ورودی
• 24. ترکیب داده‌ها از منابع مختلف
• 25. مرتب‌سازی و سازمان‌دهی جریان داده
• 26. طراحی عملیات تجمیع اطلاعات
• 27. محاسبه مجموع، شمارش و شاخص‌های داده‌ای
• 28. گروه‌بندی رکوردها بر اساس ویژگی‌های مشترک
• 29. تولید گزارش‌های ساخت‌یافته
• 30. طراحی پردازش‌های چندمرحله‌ای
• 31. تقسیم یک مسئله بزرگ به مراحل پردازشی
• 32. طراحی ماژولار راهکارهای FLOW-MATIC
• 33. کاهش وابستگی میان بخش‌های برنامه
• 34. استفاده مجدد از منطق‌های پردازشی
• 35. طراحی ساختارهای قابل توسعه
• 36. شناسایی نقاط گلوگاه در پردازش داده
• 37. اصول مقیاس‌پذیری در برنامه‌های داده‌محور
• 38. بهینه‌سازی جریان ورود و خروج داده
• 39. کاهش عملیات تکراری و غیرضروری
• 40. مدیریت پردازش حجم بالای اطلاعات
• 41. طراحی پردازش دسته‌ای یا Batch Processing
• 42. تقسیم داده‌ها به واحدهای قابل پردازش
• 43. طراحی راهکارهای پایدار برای افزایش حجم داده
• 44. مدیریت خطا در عملیات ورودی و خروجی
• 45. اعتبارسنجی داده‌ها پیش از پردازش
• 46. شناسایی داده‌های ناقص و ناسازگار
• 47. طراحی مسیرهای جایگزین هنگام بروز خطا
• 48. ثبت وضعیت پردازش و کنترل اجرای برنامه
• 49. طراحی قابلیت بازیابی در فرایندهای پردازشی
• 50. آزمون منطق برنامه و سناریوهای پردازش
• 51. طراحی داده‌های آزمایشی
• 52. بررسی صحت خروجی برنامه
• 53. اشکال‌زدایی جریان پردازش
• 54. تحلیل خطاهای منطقی در برنامه
• 55. بهینه‌سازی ساختار دستورات
• 56. خوانایی و مستندسازی منطق برنامه
• 57. نام‌گذاری شفاف داده‌ها و مراحل پردازش
• 58. مستندسازی جریان داده و وابستگی‌ها
• 59. طراحی برنامه‌های قابل نگهداری
• 60. بازطراحی برنامه‌های پیچیده
• 61. مقایسه طراحی اولیه و طراحی مقیاس‌پذیر
• 62. ساخت یک پروژه پردازش داده از ابتدا تا انتها
• 63. تحلیل نیازمندی‌های پروژه داده‌محور
• 64. طراحی معماری جریان داده پروژه
• 65. پیاده‌سازی مراحل اصلی پردازش
• 66. آزمون با داده‌های نمونه
• 67. بهینه‌سازی پروژه برای داده‌های حجیم
• 68. ارزیابی مقیاس‌پذیری راهکار نهایی
• 69. مرور اصول طراحی راهکارهای مقیاس‌پذیر با FLOW-MATIC