کتاب صوتی آموزش جامع تحلیل و پردازش داده‌ها با استفاده از فریم‌ورک Aggregation در MongoDB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع تحلیل و پردازش داده‌ها با استفاده از فریم‌ورک Aggregation در MongoDB

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی داده

موضوع میانی: مدیریت و پردازش داده‌های حجیم (Big Data)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در پایگاه‌داده‌های سند‌محور
• 2. معماری و ساختار داده‌ها در MongoDB
• 3. آشنایی با خط لوله پردازش داده یا Pipeline
• 4. مفهوم عملیات و عملگرها در Aggregation Framework
• 5. کاربرد عملگر مرحله‌ای Match برای فیلترسازی اولیه داده‌ها
• 6. مدیریت پیش‌بینی و انتخاب فیلدها با عملگر Project
• 7. تغییر ساختار اسناد و نام‌گذاری مجدد فیلدها
• 8. کاربرد عملگر Unwind برای باز کردن آرایه‌ها
• 9. گروه‌بندی داده‌ها با عملگر Group و توابع تجمیعی
• 10. محاسبه میانگین و مجموع در مجموعه‌های داده‌ای بزرگ
• 11. مرتب‌سازی نتایج با عملگر Sort
• 12. محدودسازی و صفحه‌بندی نتایج با Limit و Skip
• 13. کاربرد عملگر Lookup برای اتصال مجموعه‌ها و Join منطقی
• 14. مدیریت داده‌های تهی و مقادیر ناموجود
• 15. استفاده از عبارت‌های شرطی در پردازش داده‌ها
• 16. کاربرد عملگرهای ریاضی در محاسبات فیلدها
• 17. مدیریت و پردازش داده‌های زمانی و تاریخی
• 18. کاربرد عملگرهای رشته‌ای برای پاک‌سازی داده‌ها
• 19. کاربرد عملگرهای آرایه‌ای پیشرفته
• 20. فیلترسازی آرایه‌های تو در تو با Filter و Map
• 21. استفاده از عملگر Facet برای تحلیل‌های چندگانه هم‌زمان
• 22. کاربرد Bucket و BucketAuto برای دسته‌بندی داده‌های عددی
• 23. تجمیع داده‌ها در بازه‌های زمانی با DateHistogram
• 24. استفاده از متغیرها و عبارات Let در Pipeline
• 25. بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌ها با استفاده از ایندکس‌ها
• 26. تحلیل هزینه‌های اجرایی و Explain Plan در Aggregation
• 27. مدیریت حافظه و محدودیت‌های پردازشی در MongoDB
• 28. استفاده از عملگر Out برای ذخیره‌سازی نتایج در مجموعه جدید
• 29. کاربرد عملگر Merge برای به‌روزرسانی یا ادغام داده‌ها
• 30. ذخیره‌سازی و بازخوانی Pipelineهای پیچیده با استفاده از Viewها
• 31. بررسی امنیت داده‌ها در فرآیندهای تجمیعی
• 32. پیاده‌سازی تراکنش‌های چند سند در چارچوب Aggregation
• 33. تکنیک‌های پیشرفته در مدل‌سازی داده برای پردازش سریع
• 34. راهکارهای مقیاس‌پذیری و توزیع داده‌ها در Sharding
• 35. مانیتورینگ و عیب‌یابی عملیات‌های سنگین تجمیعی
• 36. طراحی خط لوله‌های استاندارد برای داشبوردهای مدیریتی
• 37. یکپارچه‌سازی MongoDB با ابزارهای تحلیل داده
• 38. اصول گزارش‌گیری پیشرفته از داده‌های حجیم
• 39. بهترین تجربیات در نگهداری و توسعه کدهای Aggregation
• 40. پروژه نهایی: تحلیل داده‌های واقعی با استفاده از Aggregation Framework