فلش‌کارت‌های آموزشی پردازش داده و جریان‌های اطلاعاتی در #C: اصول و کاربردها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پردازش داده و جریان‌های اطلاعاتی در #C: اصول و کاربردها

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: برنامه‌نویسی پیشرفته با زبان #C

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی جریان‌های داده در #C
• 2. کار با فایل‌های متنی در #C
• 3. خواندن و نوشتن فایل‌های باینری
• 4. فشرده‌سازی و استخراج داده‌ها
• 5. رمزنگاری و رمزگشایی جریان‌های داده
• 6. پردازش داده‌های حجیم (Big Data)
• 7. کار با پایگاه‌های داده رابطه‌ای در #C
• 8. اتصال به SQL Server با #C
• 9. اجرای کوئری‌ها و مدیریت داده‌ها
• 10. کار با Entity Framework Core
• 11. تکنیک‌های بهینه‌سازی پایگاه داده
• 12. پردازش داده‌های JSON در #C
• 13. خواندن و نوشتن فایل‌های JSON
• 14. کار با کتابخانه Newtonsoft.Json
• 15. پردازش داده‌های XML در #C
• 16. خواندن و نوشتن فایل‌های XML
• 17. کار با LINQ to XML
• 18. پردازش داده‌های CSV در #C
• 19. خواندن و نوشتن فایل‌های CSV
• 20. استفاده از کتابخانه‌های تخصصی CSV
• 21. مبانی شبکه‌سازی در #C
• 22. پروتکل‌های شبکه (TCP/IP)
• 23. کار با سوکت‌ها در #C
• 24. ارسال و دریافت داده از طریق شبکه
• 25. ساخت سرویس‌های وب RESTful
• 26. کار با ASP.NET Core Web API
• 27. طراحی و پیاده‌سازی APIها
• 28. احراز هویت و مجوزدهی در APIها
• 29. پردازش داده‌های بلادرنگ (Real-time)
• 30. کار با SignalR در #C
• 31. پیاده‌سازی برنامه‌های پیام‌رسان
• 32. پردازش رویدادها در زمان واقعی
• 33. کار با صف‌های پیام (Message Queues)
• 34. استفاده از RabbitMQ با #C
• 35. ارتباط ناهمگام بین سرویس‌ها
• 36. پردازش داده‌های توزیع‌شده
• 37. مفاهیم پردازش موازی در #C
• 38. استفاده از Task Parallel Library (TPL)
• 39. مدیریت Threadها و همزمانی
• 40. کار با Actor Model (Akka.NET)
• 41. اصول برنامه‌نویسی ناهمگام
• 42. استفاده از async/await در #C
• 43. مدیریت خطاهای ناهمگام
• 44. بهینه‌سازی عملکرد جریان‌های داده
• 45. پروفایلینگ و اندازه‌گیری عملکرد
• 46. تکنیک‌های کاهش مصرف حافظه
• 47. مدیریت منابع و Garbage Collection
• 48. اصول طراحی نرم‌افزار پایدار
• 49. الگوهای طراحی (Design Patterns)
• 50. استفاده از الگوهای جریان داده
• 51. اصول SOLID در طراحی
• 52. کار با معماری میکروسرویس
• 53. مبانی معماری میکروسرویس
• 54. طراحی و پیاده‌سازی میکروسرویس‌ها
• 55. ارتباط بین میکروسرویس‌ها
• 56. مدیریت تراکنش در میکروسرویس‌ها
• 57. استانداردهای امنیتی در پردازش داده
• 58. امنیت جریان‌های داده
• 59. رمزنگاری سمت سرور و سمت کلاینت
• 60. حفاظت در برابر حملات رایج
• 61. اصول احراز هویت و مجوزدهی
• 62. ملاحظات قانونی و اخلاقی در پردازش داده
• 63. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 64. قوانین مربوط به داده‌ها در ایران
• 65. استانداردهای داده در صنعت
• 66. کاربرد پردازش داده در حوزه‌های مختلف
• 67. پردازش داده در سیستم‌های مالی
• 68. پردازش داده در صنعت بیمه
• 69. پردازش داده در سیستم‌های سلامت
• 70. پردازش داده در هوش مصنوعی
• 71. پردازش داده در اینترنت اشیا (IoT)
• 72. آینده پردازش داده و جریان‌ها
• 73. تکنولوژی‌های نوظهور در پردازش داده
• 74. چالش‌های آینده در پردازش داده
• 75. نقش برنامه‌نویس در آینده پردازش داده
• 76. کار با جریان‌های داده در محیط ابری
• 77. استفاده از Azure Data Factory
• 78. پردازش داده در AWS Glue
• 79. کار با Google Cloud Dataflow
• 80. مبانی Big Data Frameworks
• 81. آشنایی با Apache Spark
• 82. پردازش داده با Apache Kafka
• 83. استفاده از Apache Flink
• 84. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 85. استراتژی‌های مدیریت خطا
• 86. تکنیک‌های بازیابی از خرابی
• 87. مانیتورینگ و لاگینگ در سیستم‌های توزیع‌شده
• 88. اصول تست در پردازش داده
• 89. تست واحد برای جریان‌های داده
• 90. تست یکپارچگی سیستم‌های پردازش داده
• 91. تست عملکرد و بار
• 92. مستندسازی جریان‌های داده
• 93. اهمیت مستندسازی
• 94. نوشتن مستندات فنی دقیق
• 95. ابزارهای مستندسازی
• 96. پروژه‌های عملی در پردازش داده
• 97. پروژه ساخت یک سیستم گزارش‌گیری
• 98. پروژه پیاده‌سازی سیستم تحلیل داده
• 99. پروژه ساخت یک موتور پردازش داده سفارشی
• 100. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در یادگیری