کتاب طراحی پایگاه داده برای اشتراک‌گذاری داده‌های حسگرها (IoT) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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 طراحی پایگاه داده برای اشتراک‌گذاری داده‌های حسگرها (IoT)

موضوع کلی: آموزش پایگاه داده

موضوع میانی: پایگاه داده و داده‌های مربوط به اشتراک‌گذاری (Sharing Data)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه اینترنت اشیاء و حسگرها
  • 2. ویژگی‌های داده‌های حسگرها
  • 3. معماری کلی سیستم‌های IoT
  • 4. معرفی پایگاه‌های داده و انواع آن
  • 5. تفاوت پایگاه داده رابطه‌ای و غیررابطه‌ای
  • 6. طراحی پایگاه داده برای داده‌های زمانی
  • 7. مدل‌های داده مناسب حسگرها
  • 8. انتخاب پایگاه داده مناسب برای IoT
  • 9. اسکیمای داده برای داده‌های حسگر
  • 10. کلیدهای اصلی و خارجی در طراحی
  • 11. بهینه‌سازی ساختار جدول‌ها
  • 12. ایندکس‌گذاری برای دسترسی سریع
  • 13. استراتژی‌های پارتیشن‌بندی داده
  • 14. مقیاس‌پذیری افقی و قائم
  • 15. تکنیک‌های تکرار (Replication)
  • 16. مدل‌های سازگاری داده
  • 17. تأثیر تأخیر و پایداری
  • 18. ورود داده (Ingestion) و پایپ‌لاین‌ها
  • 19. استفاده از Apache Kafka برای جریان داده
  • 20. پروتکل‌های MQTT و CoAP
  • 21. طراحی API برای اشتراک‌گذاری داده
  • 22. امنیت پایگاه داده و رمزنگاری
  • 23. کنترل دسترسی و احراز هویت
  • 24. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 25. تطابق با مقررات GDPR و مشابه
  • 26. نظارت و لاگ‌گیری
  • 27. پشتیبان‌گیری و بازیافت داده
  • 28. بهینه‌سازی ذخیره‌سازی
  • 29. فشرده‌سازی داده‌ها
  • 30. فرمت‌های فشرده مانند Parquet
  • 31. پشتیبانی از داده‌های گسسته و ناهمگن
  • 32. مدل‌سازی داده‌های مکانی
  • 33. پردازش داده در لبه (Edge Computing)
  • 34. همگام‌سازی داده بین لبه و مرکز
  • 35. پایگاه داده‌های لبه
  • 36. معماری چندلایه
  • 37. پایگاه داده در ابر
  • 38. سرویس‌های پایگاه داده مدیریت‌شده
  • 39. مقیاس‌پذیری در محیط ابری
  • 40. هزینه‌های ذخیره‌سازی و محاسباتی
  • 41. مانیتورینگ و تحلیل داده
  • 42. ابزارهای تحلیلی و نمایشگرها
  • 43. ساخت داشبوردها و هشدارها
  • 44. یادگیرینه و پیش‌بینی
  • 45. ادغام ML با پایگاه داده
  • 46. آزمون و بهینه‌سازی
  • 47. استراتژی‌های ارتقا و به‌روزرسانی
  • 48. مدیریت نسخه‌ها
  • 49. پشتیبانی از داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 50. استفاده از Hadoop و Spark
  • 51. پایگاه داده‌های توزیع‌شده
  • 52. بهینه‌سازی پرس و جو
  • 53. استفاده از کش
  • 54. معماری میکروسرویس
  • 55. ارتباط بین سرویس‌ها
  • 56. طراحی برای افزودن ویژگی‌ها
  • 57. مستندسازی
  • 58. مطالعات موردی و نمونه‌های موفق
  • 59. بهترین practices
  • 60. معماری مرجع
  • 61. طراحی برای حسگرهای پزشکی
  • 62. طراحی برای حسگرهای خودرویی
  • 63. طراحی برای حسگرهای صنعتی
  • 64. طراحی برای داده‌های محیط زیستی
  • 65. تکنیک‌های امنیتی پیشرفته
  • 66. آرشیو و نگهداری بلندمدت
  • 67. تحلیل داده‌های تاریخی
  • 68. پیش‌بینی مصرف انرژی
  • 69. بهینه‌سازی مصرف انرژی در حسگرها
  • 70. پروتکل‌های جدید و آینده‌پژوهی
  • 71. ارزیابی عملکرد
  • 72. معیارهای کیفیت داده
  • 73. پاکسازی و تکمیل داده
  • 74. ترکیب داده‌ها
  • 75. همکاری بین سازمانی
  • 76. اشترک‌گذاری بین‌سازمانی
  • 77. استانداردهای داده
  • 78. چالش‌ها و راه‌حل‌ها
  • 79. آینده طراحی پایگاه داده برای IoT
تگ‌ها: BigData IoT ابر اشتراک داده امنیت تحلیل داده حریم خصوصی حسگرها داده‌های زمانی طراحی پایگاه داده لبه مقیاس‌پذیری

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.