کتاب طراحی و پیاده‌سازی سرویس‌های تشخیص رویداد با زبان Go با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سرویس‌های تشخیص رویداد با زبان Go

موضوع کلی: توسعه‌دهنده‌ی نرم‌افزار

موضوع میانی: برنامه‌نویسی سمت سرور

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معماری سرویس‌گرا
• 2. مفاهیم کلیدی رویداد و تشخیص رویداد
• 3. زبان برنامه‌نویسی Go: مروری بر اصول پایه
• 4. نصب و پیکربندی محیط توسعه Go
• 5. ساختارهای داده‌ای و الگوریتم‌ها در Go
• 6. مدیریت وابستگی‌ها با Go Modules
• 7. پردازش همزمان با Goroutineها و Channelها
• 8. مدیریت خطا در Go
• 9. آشنایی با پروتکل HTTP و RESTful APIها
• 10. ارتباط با پایگاه داده‌ها در Go
• 11. مقدمه‌ای بر میکروسرویس‌ها
• 12. طراحی API برای سرویس‌های تشخیص رویداد
• 13. پیاده‌سازی یک سرویس تشخیص رویداد ساده
• 14. استفاده از فریم‌ورک‌های وب Go (مانند Gin یا Echo)
• 15. مدیریت پیکربندی در Go
• 16. آزمون‌نویسی واحد (Unit Testing) در Go
• 17. آزمون‌نویسی یکپارچگی (Integration Testing) در Go
• 18. استفاده از ابزارهای Linting و Code Formatting
• 19. مقدمه‌ای بر سیستم‌های صف (Message Queues)
• 20. ارتباط با RabbitMQ یا Kafka با Go
• 21. سریال‌سازی و دی‌سریال‌سازی داده‌ها (JSON, Protocol Buffers)
• 22. طراحی الگوهای تشخیص رویداد
• 23. پردازش جریان داده‌ها (Data Streams)
• 24. استفاده از Kafka Streams یا Apache Flink
• 25. مقیاس‌پذیری سرویس‌های تشخیص رویداد
• 26. استقرار (Deployment) سرویس‌ها با Docker
• 27. استفاده از Kubernetes برای مدیریت کانتینرها
• 28. مانیتورینگ و Logging سرویس‌ها
• 29. جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل لاگ‌ها
• 30. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توزیع شده
• 31. ثبات داده‌ها در سیستم‌های توزیع شده
• 32. الگوریتم‌های توافق (Consensus Algorithms)
• 33. طراحی رابط کاربری برای سرویس‌های تشخیص رویداد
• 34. امنیت سرویس‌های تشخیص رویداد
• 35. احراز هویت و مجوز دسترسی
• 36. مقدمه‌ای بر CI/CD (Continuous Integration/Continuous Delivery)
• 37. استفاده از Git و GitHub
• 38. بهینه‌سازی عملکرد سرویس‌های Go
• 39. پروفایل‌گیری (Profiling) کد Go
• 40. استفاده از Cache برای بهبود عملکرد
• 41. مقدمه‌ای بر الگوهای طراحی (Design Patterns)
• 42. پیاده‌سازی الگوهای طراحی رایج در Go
• 43. آشنایی با ابزارهای تست بار (Load Testing)
• 44. طراحی سرویس‌های بدون سرور (Serverless) با Go
• 45. استفاده از Cloud Functions یا AWS Lambda با Go
• 46. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای تشخیص رویداد
• 47. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری ماشین در Go
• 48. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
• 49. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing)
• 50. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری
• 51. جلوگیری از حملات رایج وب
• 52. بهینه‌سازی مصرف منابع در Go
• 53. استفاده از ابزارهای تحلیل استاتیک کد
• 54. مدیریت حافظه در Go
• 55. مقدمه‌ای بر معماری Hexagonal
• 56. پیاده‌سازی معماری Hexagonal در Go
• 57. طراحی سرویس‌های مقاوم (Resilient Services)
• 58. مدیریت پیکربندی پیچیده
• 59. استفاده از ابزارهای observability
• 60. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توزیع شده مبتنی بر Event Sourcing
• 61. طراحی و پیاده‌سازی Event Store
• 62. مقدمه‌ای بر CQRS (Command Query Responsibility Segregation)
• 63. پیاده‌سازی CQRS در Go
• 64. بهینه‌سازی کوئری‌ها در پایگاه داده
• 65. استفاده از الگوهای caching پیشرفته
• 66. مقدمه‌ای بر gRPC
• 67. ارتباط با سرویس‌های دیگر با gRPC
• 68. طراحی سرویس‌های stateful با Go
• 69. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توزیع شده مبتنی بر Actor Model
• 70. پیاده‌سازی Actor Model در Go
• 71. استفاده از ابزارهای ردیابی توزیع شده (Distributed Tracing)
• 72. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه (Recommendation Systems)
• 73. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه با Go
• 74. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر و ویدئو
• 75. تشخیص اشیاء در تصاویر و ویدئوها با Go
• 76. مقدمه‌ای بر پردازش سیگنال
• 77. تحلیل سیگنال‌های صوتی و تصویری با Go
• 78. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنال (Convolutional Neural Networks)
• 79. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی کانولوشنال با Go
• 80. مقدمه‌ای بر پردازش داده‌های سری زمانی (Time Series Data)
• 81. تحلیل و پیش‌بینی داده‌های سری زمانی با Go
• 82. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 83. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری تقویتی با Go
• 84. طراحی و پیاده‌سازی یک داشبورد نظارتی برای سرویس‌های تشخیص رویداد
• 85. مقدمه‌ای بر GraphQL
• 86. پیاده‌سازی GraphQL API با Go
• 87. بهینه‌سازی عملکرد پایگاه داده
• 88. طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم هشداردهنده برای رویدادهای مهم
• 89. مقدمه‌ای بر سیستم‌های بلاک‌چین
• 90. استفاده از بلاک‌چین برای ثبت رویدادها
• 91. مقدمه‌ای بر محاسبات لبه (Edge Computing)
• 92. استقرار سرویس‌های تشخیص رویداد در لبه شبکه
• 93. طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم مدیریت رویداد
• 94. مقدمه‌ای بر مباحث حقوقی مرتبط با داده‌ها و حریم خصوصی
• 95. رعایت قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در طراحی سرویس‌ها