Udemy – Mastering Databases with Python: SQL, NoSQL, Vector DBs 2026-8

در تاریخ: 1405/06/14 1:26:14

توضیحات

دوره Mastering Databases with Python: SQL, NoSQL, Vector DBs. این دوره آموزشی به بررسی معماری‌های مدرن ذخیره‌سازی داده‌ها و نحوه مدیریت، پرس‌وجو و یکپارچه‌سازی انواع پایگاه‌های داده SQL، NoSQL و Vector DBs با استفاده از زبان Python می‌پردازد. این آموزش یک مسیر کامل و جامع را برای یادگیری معماری‌های مدرن ذخیره‌سازی داده‌ها ارائه می‌دهد و به فراگیران آموزش می‌دهد که چگونه پایگاه‌های داده مختلف را با استفاده از Python مدیریت، پرس‌وجو و یکپارچه‌سازی کنند. این دوره یک مسیر کامل از مدل‌های رابطه‌ای بنیادی تا سیستم‌های پیشرفته جستجوی برداری برای هوش مصنوعی را پوشش می‌دهد. در دنیای امروزی توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی، برای هر توسعه‌دهنده، دانشمند داده یا مهندس هوش مصنوعی بسیار حیاتی است که بداند چگونه پایگاه داده مناسب را انتخاب، ساختاردهی و پرس‌وجو کند تا برنامه‌های کاربردی با کارایی بالا و مقیاس‌پذیر بسازد. در این دوره کاربردی، تمامی مباحث از پایگاه‌های داده رابطه‌ای و اصول SQL مانند اجرای پرس‌وجوهای DDL، DML، DCL و TCL تا عملیات ترکیب، گروه‌بندی و مرتب‌سازی داده‌ها بررسی می‌شوند. همچنین پارادایم NoSQL شامل قضیه CAP و پیاده‌سازی عملی در پایگاه‌های داده سندی مانند MongoDB، کلید-مقدار مانند Redis، گراف مانند Neo4j و ستونی مانند Apache Cassandra آموزش داده می‌شود. علاوه بر این، نحوه استفاده از درایورهای نیتیو Python و ORMها برای اتصال برنامه‌ها به پایگاه‌های داده مختلف تدریس می‌شود. در بخش پایگاه‌های داده برداری برای هوش مصنوعی نیز مفاهیم امبدینگ، فریم‌ورک‌های بردارسازی، معیارهای فاصله FAISS و یکپارچه‌سازی ChromaDB برای ساخت خطوط لوله تولید افزوده با بازیابی (RAG) با معماری مدرن هوش مصنوعی و NVIDIA Nemotron آموزش داده خواهد شد. همچنین مدیریت داده‌های سری زمانی و اینترنت اشیا (IoT) با Apache IoTDB مورد بررسی قرار می‌گیرد تا فراگیران توانایی طراحی و ادغام انواع پایگاه‌های داده را در جریان‌های کاری نرم‌افزاری کسب کنند.

آنچه فرا خواهید گرفت

طراحی و پرس‌وجوی پایگاه‌های داده رابطه‌ای: استفاده از مفاهیم اصلی SQL شامل دستورات DDL، DML، DCL، TCL، عملیات پیوند (Joins)، گروه‌بندی و مرتب‌سازی.
توسعه برنامه با پایگاه‌های داده NoSQL: ساخت برنامه‌های کاربردی با MongoDB (سندی)، Redis (کلید-مقدار)، Neo4j (گرافی) و Cassandra (ستون-محور).
تعامل با پایگاه‌های داده در Python: اتصال و انجام عملیات CRUD در سیستم‌های SQL و NoSQL با استفاده از درایورها و فریم‌ورک‌های Python.
ذخیره‌سازی و پرس‌وجوی امبدینگ‌های برداری: استفاده از FAISS و ChromaDB برای ساخت برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مبتنی بر تولید افزوده با بازیابی (RAG) در Python.
مدیریت داده‌های سری زمانی: مدیریت و پردازش داده‌های صنعتی و اینترنت اشیا (IoT) با استفاده از Apache IoTDB.

این دوره مناسب افرادیست که

مدیران و مهندسان پایگاه داده: افرادی که می‌خواهند به مدیر پایگاه داده (DBA)، مهندس داده یا مدیر سیستم‌های داده تبدیل شوند.
دانشمندان داده و مهندسان هوش مصنوعی: متخصصانی که به دنبال ساخت خطوط لوله RAG با استفاده از پایگاه‌های داده برداری مانند FAISS و ChromaDB هستند.
توسعه‌دهندگان نرم‌افزار و پایتون: برنامه‌نویسانی که قصد دارند برنامه‌های خود را به انواع سیستم‌های ذخیره‌سازی داده متصل کنند.