Channel Public Channel

Database

@database_academy

🕸 Database Academy

ادمین:
@mrbardia72

Open in Telegram

Subscribers: 891
Photos: 45
Videos: 3
Links: 1.5K

Showing posts older than #1683 · Back to latest

Older Posts 20 shown

Post #1682 59 Oct 2, 2026, 13:30 UTC

🔵 عنوان مقاله
Ten years of Postgres logical replication (16 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در دهه گذشته، تکرار منطقی در پایگاه داده‌های_Postgres_ به تدریج جایگزین روش‌های سفارشی انتقال داده‌ها شده است و این تحول با بهره‌گیری از امکانات بنیادی زبان_SQL_ اتفاق افتاده است. امکاناتی مانند فیلترهای ردیفی، لیست‌های ستونی، اهداف تقسیم‌بندی شده، اجرای استریم، اجرای موازی و همچنین مکانیزم‌های مؤثر برای جلوگیری از حلقه‌های بی‌پایان، همگی به بهبود کارای، امن‌تر و انعطاف‌پذیرتر شدن تکرار منطقی کمک کرده‌اند. این نگاهی به گذشته، روند اضافه‌شدن این قابلیت‌ها را به صورت عملی و کاربردی توضیح می‌دهد و نشان می‌دهد که چگونه این تحولات در مهاجرت‌های دیتابیسی و الگوهای مقیاس‌پذیری متمرکز بر هاب و کارگر نقش‌آفرین بوده است. همچنین، این مقاله راهنمای مفیدی است برای تیم‌هایی که قصد دارند برخی از عناصر کلیدی مانند اسلات‌های تکرار، روش‌های مدیریت خطا، مسیرهای نوشتن، و توسعه ساختارهای داده‌ای را بازنگری و بهبود بخشند.

در مجموع، ده سال توسعه در تکرار منطقی_Postgres_، مسیری است پررونق و نشان‌دهنده تعهد جامعه به سمت راه‌حل‌های پایدار و قدرتمند در مدیریت داده‌ها. این تحولات نه تنها فرآیند مهاجرت و به‌روزرسانی ساختارهای داده‌ای را آسان‌تر کرده، بلکه اعتماد به سیستم‌های توزیع شده و عملیات پیچیده را نیز تقویت نموده است. چنین پیشرفت‌هایی نشان می‌دهد که، در دنیای امروز، کارایی و امنیت در مدیریت داده‌ها چقدر اهمیت یافته و افزوده شده است.

#پایگاه_داده #تکرار_منطقی #Postgres #مقیاس‌گذاری

🟣لینک مقاله:
https://tapoueh.org/blog/2026/09/ten-years-of-postgres-logical-replication/?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

Dimitri Fontaine Ten years of Postgres logical replication A long time ago I ran a write-heavy system on a hub and a handful of workers. Each worker took a share of the application traffic and wrote events locally. The …

Post #1681 62 Oct 2, 2026, 10:30 UTC

🔵 عنوان مقاله
What REPACK (CONCURRENTLY) Costs While It Runs

🟢 خلاصه مقاله:
در مقایسه میان ابزارهای مختلف برای به‌روزرسانی جدول‌های بزرگ در پایگاه داده، یکی از جدیدترین اقدامات، معیارگذاری بر هزینه‌های اجرای عملیات هم‌زمان در زمان فعال بودن سیستم است. مقاله مورد نظر، عملکرد ابزار REPACK در کنار دو ابزار دیگر، یعنی pg_repack و pg_squeeze، را ارزیابی می‌کند و بر اساس سرعت، مزایا و معایب هر کدام را بیان می‌نماید.

در این مطالعه، پس از انجام تست‌های متعدد، مشخص شد که REPACK در سرعت اجرای عملیات، نسبت به سایر ابزارها پیشتاز است. این ابزار توانسته است عملیات بازنویسی جدول‌ها را در کوتاه‌ترین زمان ممکن انجام دهد، که این امر برای مدیران پایگاه داده عمدتاً اهمیت زیادی دارد. با این حال، باید توجه داشت که این سرعت بیشتر در مقابل برخی معایب و محدودیت‌های خاص قرار می‌گیرد که ممکن است در شرایط مختلف تاثیرگذار باشد.

در کنار مزایای سرعت، لازم است هزینه‌ها و دغدغه‌های مربوط به اجرای REPACK هم‌زمان با فعالیت سیستم را نیز در نظر گرفت. این هزینه‌ها می‌تواند شامل مصرف منابع سیستمی، مدت زمان توقف‌های جزئی در عملیات عادی، و همچنین خطرات احتمالی در ادامه‌کار باشد. در نتیجه، تصمیم‌گیری برای انتخاب این ابزار باید بر مبنای نیازهای خاص هر محیط و استراتژی‌های بهره‌برداری صورت گیرد.

در مجموع، اگر چه REPACK سریع‌ترین گزینه در فهرست ابزارهای موجود است، اما در عین حال باید تمامی جوانب و هزینه‌های مرتبط را نیز در نظر گرفت تا بهترین تصمیم در راستای بهینه‌سازی عملکرد پایگاه داده اتخاذ شود.

#پایگاه‌داده #مقایسهابزارها #بهینگی #پیشرفت‌تکنولوژی

🟣لینک مقاله:
https://boringsql.com/posts/repack-concurrently-costs/

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

boringSQL | Supercharge your SQL & PostgreSQL powers What REPACK (CONCURRENTLY) costs while it runs PostgreSQL 19 comes with online table rewrites. Measured against pg_repack and pg_squeeze REPACK (CONCURRENTLY) is the fastest and the lightest on WAL under writes. Here's what it does to vacuum, readers, writers and old snapshots while it runs, and what…

Post #1680 54 Oct 2, 2026, 07:30 UTC

🔵 عنوان مقاله
What REPACK (CONCURRENTLY) costs while it runs (15 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در نسخه ۱۹ پایگاه داده PostgreSQL، ویژگی جدیدی به نام REPACK (CONCURRENTLY) معرفی شده است که امکان بازنویسی جداول به صورت آنلاین و بدون نیاز به توقف سیستم را فراهم می‌کند. این قابلیت، وظیفه‌ای مشابه ابزارهای قدیمی‌تر مانند pg_repack و pg_squeeze دارد اما با تفاوت قابل توجه در عملکرد و کارایی. وقتی این ویژگی فعال است، عملیات بازنویسی به صورت همزمان و در حین اجرای سایر فعالیت‌های پایگاه داده صورت می‌گیرد که باعث می‌شود فرآیند به طور کلی سریع‌تر انجام شود و میزان لاگ‌های WAL کمتری تولید گردد.

در عین حال، اجرای این فرآیند مزایای قابل توجهی دارد، اما در مقابل، برخی محدودیت‌ها و معایب نیز وجود دارد. به عنوان مثال، ممکن است اجرای REPACK (CONCURRENTLY) منجر به تأخیر در عملیات VACUUM در سطح کل کلاستر شود و در بعضی موارد، فرآیندهای نوشتن داده‌ها در زمان اجرای نهایی بازنویسی کوتاه‌مدت مسدود شوند. همچنین، محدودیت اولیه در تعداد بروزرسانی‌ها و حذف‌های قابل انجام در هر بار اجرا، حدود ۱۰۵ میلیون عملیات است که این عدد ممکن است در پروژه‌های بزرگ‌تر نیاز به بررسی دقیق داشته باشد.

بنابراین، استفاده از این قابلیت باید با شناخت کامل از مزایا و محدودیت‌های آن صورت گیرد تا در صورت نیاز، بتوان بهترین بهره‌برداری را از آن داشت و از بروز مشکلات اجرایی ناخواسته جلوگیری کرد.

#پایگاه_داده #PostgreSQL #بازنویسی #کارایی

🟣لینک مقاله:
https://boringsql.com/posts/repack-concurrently-costs/?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

Post #1679 52 Oct 2, 2026, 04:30 UTC

🔵 عنوان مقاله
Looking Forward to Postgres 19: Epilogue

🟢 خلاصه مقاله:
نسخه بی‌نظیر و پرانتظار پستگرس ۱۹ در مرحله آزمایش بتا قرار دارد و این دوره، به دلیل ویژگی‌های جدید و چشمگیر آن، بسیار پررونق است. در حالی که برخی از قابلیت‌های اصلی آن کنار گذاشته شده‌اند و هنوز تاریخ قطعی عرضه اعلام نشده است، توسعه‌دهندگان و کاربران در انتظار نسل بعدی این سیستم مدیریت پایگاه داده قدرتمند هستند. در این میان، جن سوان با تحلیل عمیق در انجمن mailing لیست pgsql-hackers مطرح می‌کند که چرا فرآیند بررسی و ارزیابی نهایی این نسخه، به سرعت در حال انجام است و چه عواملی در این روند نقش دارند. او همچنین اشاره می‌کند که استفاده از هوش مصنوعی برای کمک در بررسی‌ها، باعث شتاب گرفتن کشف و رفع خطاها شده است، و این موضوع فراتر از توان تیم‌های توسعه است. این پیشرفت‌ها نشان می‌دهد که جامعه پستگرس در مسیر نوآوری و بهبود مستمر قرار دارد و آینده‌ای روشن برای این پروژه در انتظار است.

منتظر نسخه ۱۹ پستگرس باشید، که با ویژگی‌های نوآورانه و بهبودهای چشم‌گیر، تحول عظیمی در مدیریت داده‌ها ایجاد خواهد کرد.

#پستگرس #پایگاهداده #هوشمصنوعی #نسخه۱۹

🟣لینک مقاله:
https://www.pgedge.com/blog/looking-forward-to-postgres-19-epilogue

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

Pgedge Looking Forward to Postgres 19: Epilogue Postgres 19 has lost several anticipated features. Shaun Thomas examines the reverts, AI-driven bug discovery, and pressure on the release schedule.

Post #1678 47 Oct 1, 2026, 13:30 UTC

🔵 عنوان مقاله
DuckDB Now Ships inside dbt v2 (6 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در نسخه جدید dbt نسخه ۲، موتور Fusion مبتنی بر زبان Rust اکنون به طور داخلی از اَدپتر DuckDB بهره می‌برد. این تغییر به کاربران اجازه می‌دهد بدون نیاز به نصب جداگانه‌ی اَدپتر، از امکانات DuckDB بهره‌مند شوند. افزودن قابلیت‌های جدید مانند پشتیبانی از کاتالوگ‌های DuckLake و Iceberg REST، و نیز ذخیره‌سازی متادیتای پروژه‌ها به صورت فایل‌های Parquet، از جمله ویژگی‌های برجسته این نسخه است. علاوه بر این، امکان انجام تحلیل‌های SQL وجود دارد که قبل از اجرای عملیات در انبار داده، مشکلات مربوط به نوع داده یا ستون‌ها را شناسایی می‌کند، که باعث بهبود کارایی و دقت در مدیریت داده‌ها می‌شود.

برای مهاجرت به نسخه ۲، ابتدا باید بررسی کنیم که آیا پروژه‌های موجود با پارسر جدید «opt-in» سازگار هستند یا خیر. این فرآیند شامل آزمایش این پارسر بر روی پروژه‌های فعلی است تا اطمینان حاصل کنیم که انتقال به نسخه جدید به شکل روان و بدون مشکل انجام می‌شود و از مشکلات احتمالی جلوگیری شود.

در این نسخه، توسعه‌دهندگان و کاربرانی که با مدیریت داده‌ها سر و کار دارند، می‌توانند از امکانات قدرتمند و بهبود یافته‌ی مجموعه ابزارهای dbt بهره‌مند شوند و فرآیندهای تحلیل و پردازش داده را ساده‌تر و موثرتر انجام دهند.

#DuckDB #dbtنسخه۲ #تحلیل_داده #پشتیبانی_کاتالوگ

🟣لینک مقاله:
https://duckdb.org/2026/09/22/dbt-fusion.html?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

DuckDB DuckDB Now Ships inside dbt v2 dbt v2, which runs on the new Rust-based Fusion engine, is the first dbt release that ships with a built-in DuckDB adapter. This post covers setup, DuckLake and Iceberg catalogs, querying dbt's Parquet metadata with DuckDB, plus other v2 features that matter…

Post #1677 47 Oct 1, 2026, 10:30 UTC

🔵 عنوان مقاله
'We Ported the Original Doom to SQL'

🟢 خلاصه مقاله:
در پروژه‌ای جالب و خلاقانه، تیمی که مسئول توسعه پایگاه داده CedarDB، یک نسخه از بازی کلاسیک و پیشگام در ژانر تیراندازی اول شخص یعنی Doom را به زبان SQL منتقل کرده است. اگرچه این پروژه با پایگاه داده PostgreSQL تفاوت دارد و مستقیماً پابرجا نیست، اما نشان‌دهنده توانمندی و نوآوری تیم در استفاده از فناوری‌های نوین است. هدف اصلی در این پروژه این بود که منطق و گرافیک بازی در قالب زبان SQL اجرا شود و هر فریم از بازی به‌صورت یک تصویر بیتی (Bitmap) برگردانده شود تا توسط پایتون نمایش داده شود، که نشان‌دهنده ترکیب جالب میان بازی‌سازی و پایگاه‌های داده است.

این پروژه با تغییر مسیر از مسیرهای معمول توسعه بازی و بهره‌برداری از توانایی‌های زبان SQL، نگاه تازه‌ای به چالش‌های برنامه‌نویسی و اجرای بازی‌های قدیمی در بسترهای متفاوت دارد. در نتیجه، تیم موفق شده است فرآیند اجرای بازی Doom را در قالب کوئری‌های SQL پیاده‌سازی کند و هر فریم را به صورت تصویری برگرداند که سپس توسط زبان پایتون نمایش داده می‌شود. این کار نشان‌دهنده قدرت و انعطاف‌پذیری زبان‌های درون‌سازمانی است که می‌توان از آن‌ها فراتر از کارهای معمول استفاده کرد و پروژه‌های هیجان‌انگیزی را خلق کرد.

در مجموع، این پروژه نمونه‌ای از نوآوری، خلاقیت و شکستن مرزهای سنتی در دنیای توسعه نرم‌افزار و بازی‌سازی است. نشان می‌دهد که فناوری‌ها هرگز محدود به استفاده‌های مرسوم نیستند و با کمی خیال‌پردازی و پشتکار، می‌توان چیزهای غیرمنتظره و جذابی خلق کرد. این پروژه همچنین به هم‌سویی جالب میان پایگاه‌های داده و توسعه بازی اشاره دارد، که می‌تواند الهام‌بخش توسعه‌دهندگان و علاقمندان به فناوری‌های نو باشد.

#توسعه_بازی #پایگاه_داده #نوآوری #فناوری

🟣لینک مقاله:
https://cedardb.com/blog/sqldoom/

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

Cedardb We ported the original Doom to SQL CedarDB is a database system that delivers unmatched performance for transactions and analytics, from small writes to handling billions of rows. Built on cutting-edge research to power today’s tools and tomorrow’s challenges.

Post #1676 48 Oct 1, 2026, 07:30 UTC

🔵 عنوان مقاله
Can Your Postgres Survive a Bad Query?

🟢 خلاصه مقاله:
آیا پایگاه داده پستگرس شما می‌تواند در مقابل پرس‌وجوی بد مقاومت کند؟ در دنیای مدیریت پایگاه داده‌ها، یکی از چالش‌های رایج، اجرای پرس‌وجوهای ناپایدار یا ناکافی است که می‌تواند عملکرد سیستم را مختل کند. در این مقاله، به بررسی مقایسه‌ای می‌پردازیم که نشان می‌دهد چه اتفاقی می‌افتد زمانی که یک پرس‌وجوی نادرست یا بسیار سنگین، تمامی رم در اختیار سیستم قرار می‌دهد. این مقایسه از سوی شرکت ClickHouse انجام شده است و نتایج آن در چهار سرویس ابری پستگرس، شامل خود این شرکت و سه ارائه‌دهنده دیگر، بررسی شده است.

در این مقایسه، مشخص شد که حتی تنظیمات معمول مانند افزایـش مقدار کاری در حافظه موقت یا همان work_mem، قادر به جلوگیری از تمام شدن رم در هنگام اجرای پرس‌وجوهای پرترافیک نیست. در واقع، این تنظیمات بیشتر برای کنترل میزان حافظه‌ای است که هر عملیات خاص می‌تواند مصرف کند، اما اگر پرس‌وجوها در قالب کلان و ناصحیح اجرا شوند، سیستم همچنان ممکن است در مقابل آن آسیب‌پذیر باشد. این نشان می‌دهد که بهتر است در کنار تنظیمات فنی، رویکردهای دیگری نیز برای نگهداری و کنترل پرس‌وجوهای سنگین اتخاذ کرد.

در نتیجه، این مطالعه اهمیت طراحی صحیح پرس‌وجو‌ها و پیروی از بهترین روش‌ها را در بهره‌برداری از پایگاه داده‌های پستگرس برجسته می‌کند. مدیران پایگاه داده باید بدانند که تنظیمات مانند work_mem صرفاً فاکتوری در کنار سایر استراتژی‌ها هستند و نمی‌توانند به تنهایی مانع از آسیب‌های جدی شوند. در نهایت، رعایت نکات بهینه‌سازی و نظارت مداوم بر عملکرد، کلید حفظ پایداری و کارایی سیستم است.

#پستگرس #پایگاه_داده #مدیریت_پایگاه_داده #بهینه‌سازی

🟣لینک مقاله:
https://clickhouse.com/blog/can-your-postgres-survive-a-bad-query

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

ClickHouse Can your Postgres survive a bad query? | ClickHouse How do Postgres providers handle a query that exhausts memory? A recursive query benchmark compares query failures and cluster survival across ClickHouse Managed Postgres, Cloud SQL, PlanetScale, and Amazon RDS.

Post #1675 65 Oct 1, 2026, 04:30 UTC

🔵 عنوان مقاله
Jevflake (GitHub Repo)

🟢 خلاصه مقاله:
جیوفلیک، پروژه‌ای منحصربه‌فرد در حوزه داده‌کاوی، مدل تصمیم‌گیری Jev را که توسط شرکت TypeSafe توسعه یافته است، وارد سامانه اسکله (Snowflake) می‌کند. این ابزار از طریق توابع SQL و ابزار مدیریت داده‌ها (dbt) امکان طبقه‌بندی، ارزیابی و پرسش‌وپاسخ‌های ساختاربندی شده درباره داده‌ها را برای تیم‌ها فراهم می‌آورد. در واقع، جیوفلیک به تیم‌ها این امکان را می‌دهد که پاسخ‌های احتمالی و بر پایه مدل‌های پیش‌بینی را در فرآیندهای تحلیل داده‌های خود ادغام کنند.

این سیستم قابلیت ذخیره‌سازی نتایج در مدل‌های dbt را دارد و می‌تواند تست‌هایی برای ارزیابی صحت نتایج یا بخش‌هایی برای بازبینی توسط انسان فراهم آورد. به این شکل، نتایج مربوط به طبقه‌بندی هوشمند به عنوان بخش‌هایی قابل استفاده مجدد در فرآیندهای تحلیلی روزمره جای می‌گیرند. به‌طور کلی، جیوفلیک حرکت مهمی است در جهت ادغام هوش مصنوعی و تحلیل‌های داده‌ای، و امکان بهبود کارایی و دقت در تحلیل‌های پیچیده را برای تیم‌های داده فراهم می‌آورد.

در نتیجه، این ابزار نه تنها فرآیندهای تحلیل داده را تسهیل می‌کند بلکه به تیم‌ها اجازه می‌دهد تا رویکردهای هوشمندانه‌تری در مدیریت و تفسیر داده‌های خود داشته باشند، و به همین دلیل یکی از ابزارهای مهم در اکوسیستم داده‌های امروزی محسوب می‌شود.

#تحلیل_داده #هوش_مصنوعی #مدیریت_داده #پیش‌بینی

🟣لینک مقاله:
https://github.com/KranzL/Jevflake?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

GitHub GitHub - KranzL/Jevflake: Ask TypeSafe's Jev decision model questions about your data from inside Snowflake. dbt package plus a… Ask TypeSafe's Jev decision model questions about your data from inside Snowflake. dbt package plus a Terraform module. - KranzL/Jevflake

Post #1674 56 Sep 30, 2026, 13:30 UTC

🔵 عنوان مقاله
The guest journey, updated in real time: extending Airbnb's sequence recommender with Chronon (6 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای رقابتی گردشگری و مهمان‌نوازی، ارائه تجربه‌ای شخصی‌سازی‌شده و جذاب برای مهمانان از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. در این راستا، Airbnb تصمیم گرفت سیستم پیشنهاددهی مسیر مهمان را که قبلاً بر پایه بروزرسانی‌های دسته‌ای کار می‌کرد، به یک سامانه پیشرفته‌تر و پاسخگو در لحظه تغییر دهد. این نوآوری با هدف کاهش فاصله زمانی بین جمع‌آوری داده‌ها و ارائه پیشنهادهای به‌روز انجام شد و منجر به کاهش مدت زمان ناپایدار بودن ویژگی‌ها از حدود دو روز به کمتر از یک دقیقه شد. این تحول، امکان ارائه رویدادهای همزمان و دقیق‌تر را در سفر مهمان فراهم می‌کند و تجربه‌ای بی‌نظیر را برای کاربران رقم می‌زند.

در بخش بعد، تیم توسعه Airbnb با توسعه و پیاده‌سازی حالت Push Mode و یک مدل نزدیک به زمان واقعی، توانستند فیدهای ویژگی را به صورت زنده و در لحظه برای نحوه رتبه‌بندی پیشنهادها استفاده کنند. این مدل، ضمن حفظ سازگاری با آموزش‌های آفلاین، به صورت آنلاین رتبه‌بندی انجام می‌دهد و کاربر نهایی را در لحظه با بهترین پیشنهادها روبه‌رو می‌سازد. این یک تحول بزرگ در سیستم‌های پیشنهاد دهی است که تقاضای کاربران در زمان واقعی را برآورده می‌کند و باعث رضایت و اعتماد بیشتر مهمانان می‌شود.

در ساختار معماری این سیستم، نقش برجسته‌ای برای پلتفرم‌های ویژگی (Feature Platforms) قائل هستند که می‌توانند بروزرسانی‌های لحظه‌ای، آزمایش‌های مختلف و سیستم‌های پاسخ سریع را به صورت یکپارچه مدیریت کنند. این معماری نشان می‌دهد چگونه فناوری‌های نوین می‌توانند با هم همگام شده و تحولات در صنعتی پررقابت مانند سفارش‌گذاری سفر و اقامت را تسهیل نمایند. در نتیجه، این سیستم نه تنها تجربه کاربری بهتری را برای مهمانان فراهم می‌آورد بلکه به کسب‌وکار امکان می‌دهد تا تصمیمات دقیق‌تری بر اساس داده‌های جاری اتخاذ کند.

به طور کلی، این نوآوری‌های در سیستم پیشنهاددهی Airbnb نمونه‌ای بی‌نظیر از بهره‌گیری هوشمندانه از تکنولوژی‌های نوین در سفرهای شخصی‌سازی‌شده است. این تحولات نشان می‌دهد که با رویکردهای مدرن و بهبودهای فناورانه، می‌توان همگام با نیازهای روز دنیا، خدماتی پابه‌پای سرعت تغییرات ارائه داد و تجربه‌ای بی‌نظیر برای کاربران خلق کرد.

#تجربه_مهمان #هوش_مصنوعی #پیشنهاددهی #فناوری

🟣لینک مقاله:
https://airbnb.tech/ai-ml/the-guest-journey-updated-in-real-time-extending-airbnbs-sequence-recommender-with-chronon/?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

Post #1673 49 Sep 30, 2026, 10:30 UTC

🔵 عنوان مقاله
Safe Not Safe (Tool)

🟢 خلاصه مقاله:
ابزار "Safe Not Safe" یک چک‌کننده مهاجرت پایگاه‌داده PostgreSQL است که به صورت کامل در مرورگر اجرا می‌شود. این ابزار قادر است الگوهای خطرناک در دستورات DDL، مانند قفل‌های مسدودکننده، بازنویسی‌های پایگاه‌داده و اعمال ناایمن محدودیت‌ها را شناسایی و هشدار دهد. طراحی آن به گونه‌ای است که در حین استفاده، هیچ ارتباط اینترنتی با سرورهای خارجی، فایل‌های آپلود شده، ثبت لاگ یا نیاز به حساب کاربری ندارد، و کلیه عملیات به صورت محلی و در محیط مرورگر انجام می‌شود. این ویژگی باعث افزایش امنیت و راندمان در فرآیند تحلیل و ارزیابی مهاجرت‌های دیتابیس می‌شود، مخصوصاً زمانی که نیاز به بررسی سریع و بی‌دردسر وجود دارد.

ابزار "Safe Not Safe" به توسعه‌دهندگان و مدیران پایگاه‌داده کمک می‌کند تا به آسانی خطرات احتمالی در فرآیندهای تغییر ساختار دیتابیس را شناسایی و از بروز مشکلات جدی جلوگیری کنند. با حذف نیاز به زیرساخت‌های پیچیده و صرفه‌جویی در زمان، این ابزار نقش مهمی در اطمینان از سلامت و امنیت عملیات مهاجرت ایفا می‌کند، و بدون نیاز به اینترنت یا امکانات اضافی، کارآمدی خود را در هر محیطی اثبات می‌کند.

#پایگاه_داده #امنیت #مهاجرت #PostgreSQL

🟣لینک مقاله:
https://safenotsafe.dev/?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

safenotsafe.dev Is my migration safe? Developer-focused Postgres migration safety checks that run in your browser.

Post #1672 51 Sep 30, 2026, 07:30 UTC

🔵 عنوان مقاله
Robotics Harness Optimization on Graph-as-Policy (11 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای رباتیک، بهینه‌سازی سیستم‌های کنترل نقش بسیار حیاتی در افزایش کارایی و موفقیت‌های ربات‌ها دارد. در این مطالعه، از روشی نوآورانه به نام «بهینه‌سازی سیستم‌های کنترل رباتیک بر اساس گراف به عنوان سیاست» استفاده شده است که توانسته است عملکرد ربات‌ها در محیط‌های شبیه‌سازی شده را به طور قابل توجهی بهبود بخشد. تیم پژوهش، با بهره‌گیری از عامل‌های برنامه‌نویسی، یک کنترل‌کننده مبتنی بر گراف طراحی کرد که استراتژی‌های حرکتی ربات را بهتر و هوشمندانه‌تر اداره می‌کند.

در بخش دوم، باید گفت که این روش برای افزایش بهره‌وری، از فرآیند آموزش مبتنی بر یادگیری خودکار بهره برده است. به جای نیاز به دخالت انسان یا ویرایش مستقیم مهارت‌های اولیه، این سیستم به صورت خودکار و با تکرار مداوم، شبکه‌های عصبی را تقویت کرده و عملکرد سیستم را بهبود بخشید. نتیجه نهایی، افزایشی قابل توجه در نرخ موفقیت و بهره‌وری سیستم‌های رباتیکی بود؛ به گونه‌ای که توانست توان عملیاتی شبیه‌سازی شده را ۵.۲۷ برابر افزایش دهد و نرخ موفقیت را از ۶۷٪ به ۹۶٪ برساند.

در نهایت باید گفت که این رویکرد نشان می‌دهد که با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی بر پایه گراف، می‌توان کنترل‌های پیشرفته و کارآمدی برای ربات‌ها توسعه داد بدون نیاز به آموزش‌های دستی یا دخالت‌های انسانی مداوم. این دستاورد، گامی مهم در مسیر توسعه رباتیک‌های خودکار و هوشمند است که می‌تواند در آینده نقش کلیدی در صنایع مختلف ایفا کند.

#رباتیک #هوشمندسازی #یادگیریماشین #توسعه_فناوری

🟣لینک مقاله:
https://kael.tech.blog/2026/09/26/robotics-harness-optimization-on-graph-as-policy/?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

Karim’s Thoughts Robotics Harness Optimization on Graph-as-Policy Earlier this year, I wrote a paper introducing Robotics Harness Optimization (RHO). In RHO, we use evolutionary search to improve robot policies that are whole code repositories. We tested it on re…

Post #1671 56 Sep 30, 2026, 04:30 UTC

🔵 عنوان مقاله
pgcli 4.7: The Friendlier psql Now Works in Scripts Too

🟢 خلاصه مقاله:
نسخه ۴.۷ ابزار pgcli، نسخه‌ای دوستانه‌تر و کاربرپسندتر برای جایگزینی با psql است که نه تنها در محیط‌های تعاملی بلکه در اسکریپت‌ها نیز عملکرد موثر و روانی دارد. این ابزار محبوب، امکاناتی پیشرفته مانند تکمیل خودکار مبتنی بر context، هایلایت گرامر و نحو، و قابلیت تعریف کوئری‌های نام‌گذاری شده را ارائه می‌دهد. به عنوان یک جایگزین قدرتمند، pgcli در تلاش است تجربه کار با پایگاه داده‌های پستگرس را هر چه راحت‌تر و کارآمدتر کند، چه در محیط‌های توسعه و چه در اجرای خودکار دستورها در اسکریپت‌ها.

نسخه جدید با تمرکز بر بهبود تجربه کاربری، ویژگی‌هایی که کاربران به آن‌ها نیاز دارند را به شکل کاربردی و مناسب‌تر ارائه می‌دهد. حالا می‌توان با اطمینان و سهولت بیشتری در اسکریپت‌های خود از این ابزار بهره برد، بدون نگرانی از مشکلات معمول در تنظیمات یا عملکردهای پیچیده، زیرا این نسخه به قدری ساده و دوستانه طراحی شده است که حتی کاربران تازه‌کار نیز می‌توانند از آن به راحتی استفاده کنند.

در مجموع، pgcli ۴.۷ با امکانات بهبود یافته و ویژگی‌های منحصربه‌فرد، تبدیل به یکی از بهترین گزینه‌ها برای کسانی شده است که نیازمند ابزاری سبک، سریع و هوشمند برای کار با پایگاه داده‌های پستگرس هستند. این ابزار، تجربه کاربری را به سطح جدیدی برده و با ترکیب قابلیت‌های پیشرفته، رضایت‌مندی کاربران را به طور چشمگیری افزایش داده است.

#پایگاه_داده #پستگرس #ابزارهای_توسعه #برنامه‌نویسی

🟣لینک مقاله:
https://github.com/dbcli/pgcli/releases/tag/v4.7.0

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

GitHub Release 4.7.0 · dbcli/pgcli Features Add support for single-command to run a SQL command and exit. Command line option -c or --command. You can specify multiple times. Runs one statement at a time, like -f, and can be combi...

Post #1670 58 Sep 29, 2026, 13:30 UTC

🔵 عنوان مقاله
Ten Years of Postgres Logical Replication

🟢 خلاصه مقاله:
در ده سال گذشته، ویژگی‌های مربوط به تکرار منطقی در سیستم پایگاه‌ داده‌های PostgreSQL شاهد پیشرفت‌های چشمگیری بوده است. هر نسخه از این سیستم، از نسخه ۱۰ تا ۱۹، امکانات جدید و بهبودهایی را برای تکرار منطقی ارائه کرده است. هدف از این توسعه‌ها، فراهم کردن ابزارهای قدرتمندتر و کاراتر برای مدیریت تکرار داده‌ها و افزایش انعطاف‌پذیری در معماری‌های توزیع‌شده است. برای درک بهتر این تحولات، در این مقاله به بررسی روند افزوده‌شدن ویژگی‌ها در هر نسخه و نحوه بهره‌برداری از آن‌ها در ساخت یک سامانه نوشتن چندسروره، با استفاده صرف از امکانات پایه، پرداخته‌ایم.

در هر نسخه، به طور خاص، ویژگی‌های جدیدی برای بهبود کارایی، مقیاس‌پذیری، و سهولت در مدیریت تکرار منطقی معرفی شده است. مثلاً، در نسخه ۱۰، مبانی اولیه تکرار منطقی ارائه شد که امکان انتقال تغییرات داده‌ها را بدون نیاز به نسخه‌های پیچیده فراهم می‌کرد. نسخه ۱۱، با افزودن امکانات بیشتر در زمینه بلاک‌های تغییر، این فرآیند را سریع‌تر و قابل کنترل‌تر ساخت. ادامه روند توسعه در نسخه‌های بعدی، نظیر ۱۲، ۱۳، و ۱۹، شامل بهبودهای مربوط به قابلیت‌های سفارشی‌سازی، سازگاری بهتر با سیستم‌های دیگر، و افزایش اطمینان‌پذیری عملیات‌های تکراری بود، که همگی در جهت ساختن سامانه‌هایی مقاوم‌تر و پاسخگوتر موثر بودند.

بنابراین، با بررسی هر یک از این نسخه‌ها، می‌توان فهمید که توسعه تکرار منطقی در PostgreSQL چگونه به تدریج امکانات مطلوب برای مدیران سیستم و توسعه‌دهندگان فراهم کرده است. در پایان، نشان می‌دهیم که چگونه با بهره‌گیری فقط از امکانات پایه این سیستم، می‌توان یک معماری چندسروره‌ی نوشتن مقاوم و کارآمد طراحی کرد. این رویکرد، نمونه‌ای عملی و قابل اجرا برای کاربران است تا بتوانند از حداکثر قدرت قابلیت‌های PostgreSQL بهره‌مند شوند.

#PostgreSQL #تکرار_منطقی #پایگاه_داده #سیستم‌های_توزیع‌شده

🟣لینک مقاله:
https://tapoueh.org/blog/2026/09/ten-years-of-postgres-logical-replication/

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

Post #1669 38 Sep 29, 2026, 13:11 UTC

Forwarded from VIP

📢 معرفی اپ «نویسنده تاریخ و مبلغ چک»

موقع نوشتن چک، تاریخ و مبلغ را با حروف نوشتن وقت می‌گیرد و احتمال اشتباه دارد. این اپ کوچک همین کار را سریع و بدون خطا انجام می‌دهد.

✅ تاریخ سررسید: فقط ۸ رقم بزنید (مثلاً 14050707)، خودش می‌شود «هفتم مهر ماه هزار و چهارصد و پنج».

✅ مبلغ: عدد را به تومان وارد کنید. خودش رقم‌ها را سه‌تا‌سه‌تا جدا می‌کند و مبلغ را به ریال هم به حروف و هم به عدد نشان می‌دهد.
مثال: 100000000 تومان ← «یک میلیارد ریال» و 1,000,000,000

✅ کنار هر خروجی دکمه کپی هست.

✅ روی اندروید و آیفون کار می‌کند.

✅ بدون نصب از مارکت؛ لینک را باز کنید و «افزودن به صفحه اصلی» (Add to Home Screen) را بزنید تا مثل یک اپ روی گوشی بنشیند.

🔗 لینک:
https://cozy-crostata-1387b1.netlify.app/
🙏🏻اگر موردی بود جهت بهبود بهم پیام بدید👇
@mrbardia72

#چک #ابزار_کاربردی #تبدیل_عدد_به_حروف

Post #1668 55 Sep 29, 2026, 10:30 UTC

🔵 عنوان مقاله
Trading a Cloud Identity for Your Own: Workload Attestation on Managed Compute (7 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در مقاله‌ای که در مدت هفت دقیقه قابل مطالعه است، نحوه‌ی جایگزینی هویت ابری با هویت داخلی برای وظایف محاسباتی مورد بحث قرار گرفته است. نتفلیکس توضیح می‌دهد که چگونه وظایف اسپارک در محیط‌های محاسباتی مدیریت‌شده، به‌جای نقش اجرای ابری، از هویت داخلی و معتبر وظیفه‌ محاسباتی بهره می‌برند. این فرآیند شامل امضای یک Payload متادیتا و اثبات هویت در سرویس آمازون وِب سرویس (AWS) است که قبل از صدور گواهی‌نامه‌های کوتاه‌مدت برای ارتباط امن mutual TLS، تایید می‌شوند.

این الگو از جداسازی مجوزهای ارائه‌دهنده‌ی خدمات ابری از اعتماد به اپلیکیشن‌ها، بهره‌مند است. نتیجه این است که پلتفرم قادر است هویت وظیفه‌ محاسباتی قوی‌تری ارائه داده و حد و مرزهای دسترسی را به‌طور قابل‌ردیابی‌تری مدیریت کند. این رویکرد، امنیت و کنترل بهتری روی نحوه‌ی دسترسی و فعالیت‌های داخلی سیستم‌های محاسباتی فراهم می‌کند و استانداردهای امنیتی را در محیط‌های ابری ارتقاء می‌دهد.

#امنیت #هویت_سیستم #محاسبات_مدیریت‌شده #امنیت_درابری

🟣لینک مقاله:
https://netflixtechblog.com/trading-a-cloud-identity-for-your-own-workload-attestation-on-managed-compute-516d5a29b252?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

Medium Trading a Cloud Identity for Your Own: Workload Attestation on Managed Compute By Dhruv Pratap

Post #1667 54 Sep 29, 2026, 07:30 UTC

🔵 عنوان مقاله
ALP: Adaptive Lossless Floating-Point Encoding in Apache Parquet (7 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در به‌روزرسانی جدید Apache Parquet، فناوری‌ای به نام ALP معرفی شده است که نوعی رمزگذاری بدون از دست دادن اطلاعات برای داده‌های عددی در قالب شناور (floating-point) است. این فناوری توانسته است نرخ فشرده‌سازی را تا حد قابل‌توجهی نزدیک به الگوریتم قدرتمند ZSTD برساند؛ اما نکته مهم‌تر این است که فرآیند رمزگشایی با ALP تقریباً ده برابر سریع‌تر انجام می‌شود. این ویژگی باعث می‌شود که عملیات خواندن و دسترسی تصادفی به داده‌ها بسیار سریع‌تر انجام شود، و به‌خصوص در محیط‌هایی که نیاز به پردازش حجم زیادی از داده‌های عددی، مانند قیمت‌ها، مختصات جغرافیایی یا اندازه‌گیری‌های علمی باشد، کاربرد بسیار مناسبی پیدا کند.

این فناوری جدید نه تنها قابلیت فشرده‌سازی مؤثر را فراهم می‌کند، بلکه می‌تواند سرعت پردازش و تحلیل داده‌ها را در سیستم‌های بزرگ و پیچیده به طور چشمگیری ارتقاء دهد. بنابراین، ALP به عنوان یک ابزار کمکی قدرتمند در بهبود کارایی سیستم‌های داده‌محور و تسهیل عملیات‌های تحلیلی و علمی شناخته می‌شود، که این مسئله اهمیت زیادی برای توسعه‌دهندگان و محققان در حوزه‌هایی مانند داده‌های بزرگ، علوم پایه و فناوری‌های مالی دارد.

#فناوری #داده‌های_بزرگ #فناوری_اطلاعات #تحلیل_داده

🟣لینک مقاله:
https://parquet.apache.org/blog/2026/09/22/alp-adaptive-lossless-floating-point-encoding-in-apache-parquet/?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

Parquet ALP: Adaptive Lossless Floating-Point Encoding in Apache Parquet A technical overview of ALP's design, performance, and adoption across the Apache Parquet ecosystem.

Post #1666 51 Sep 29, 2026, 04:30 UTC

🔵 عنوان مقاله
Partition Finalization in Pinterest's Next-Generation DB Ingestion Framework (9 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
پینترست یک لایه نهایی‌سازی را به چارچوب جدید وارد کردن داده در پایگاه‌داده‌های خود اضافه کرده است. این لایه در مسیر کاری شامل Kafka، Flink، Spark و Iceberg CDC قرار دارد و هدف آن این است که وظایف بعدی بتوانند به‌درستی تشخیص دهند که آیا بخش‌های زمانی، مثلا بخش‌های ساعتی، آماده‌ برای خواندن هستند یا خیر. این کار به طرز قابل توجهی روند مدیریت داده‌ها را بسیار بهتر می‌کند، زیرا تضمین می‌کند که داده‌های جدید و کامل با هم مطابقت دارند و خواندن آنها منجر به خطا یا ناهماهنگی نمی‌شود.

در این سیستم، گردآوری آمارهای بر اساس زمان رویدادها توسط نقطه‌چین‌های Flink انجام می‌شود. این آمارت ها به عنوان متادیتای عکس‌لحظه‌ای (اسنپ‌شات) در Iceberg ذخیره می‌شوند و همچنین یک نشانگر علامتی (watermark) ارائه می‌دهند که نشان می‌دهد چه زمانی داده‌ها کامل و قابل‌اعتماد هستند. این نشانگر، با بازتولید مجدد سریع و بدون نیاز به ایجاد سرویس هماهنگی جدید، امکان تشخیص سریع و دقیق وضعیت داده‌ها را فراهم می‌آورد و کل فرآیند را بسیار موثر می‌سازد.

این رویکرد نوآورانه، نشان‌دهنده‌ی تحول در مدیریت داده و بهبود سرعت و دقت فرآیندهای پایگاه‌داده است، به طوری که نیازی به سیستم‌های ذکر شده جداگانه برای کنترل و سازمان‌دهی داده‌های زمان‌بندی شده نیست و از این طریق فرآیندهای قرینه سازی، فشرده‌سازی و تحلیل به شدت تسریع می‌یابد.

#پینترست #مدیریت_داده # Iceberg #فناوری‌نوین

🟣لینک مقاله:
https://medium.com/pinterest-engineering/partition-finalization-in-pinterests-next-generation-db-ngestion-framework-4c7da6e4cc8f?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

Medium Partition Finalization in Pinterest’s Next-Generation DB Ingestion Framework Qianrui Zhang | Sr Software Engineer, Logging Platform Kanchi Masalia | Software Engineer II, Stream Processing Platform Liang Mou | Sr…

Post #1665 47 Sep 28, 2026, 13:30 UTC

🔵 عنوان مقاله
Host- and Domain-Level Web Graphs July, August, and September 2026 (3 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
در سه ماه سوم سال ۲۰۲۶، شرکت Common Crawl مجموعه‌ای از نمودارهای شبکه وب را منتشر کرد که اطلاعات گسترده‌ای را درباره میزبان‌ها و دامنه‌های اینترنت ارائه می‌دهد. این داده‌ها شامل جزئیات مربوط به بیش از ۲۴۵ میلیون میزبان (Host) و حدود ۱۳۳ میلیون دامنه (Domain) است که نشان‌دهنده ابعاد وسیع و تنوع بالای ساختار شبکه وب جهانی است. این نمودارها در قالب‌هایی ارائه شده‌اند که به محققان و توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تحلیل‌های عمیقی درباره ساختار و ارتباطات در فضای اینترنت انجام دهند و بدین ترتیب پژوهش‌های مرتبط با فناوری، سئو، امنیت و تحلیل شبکه‌های پیچیده اینترنتی توسعه یابد.

در این مجموعه، داده‌ها در قالب‌های سطح میزبان (Host-Level) و سطح دامنه (Domain-Level) سازماندهی شده‌اند، که هر کدام بر جنبه‌های مختلف ساختار اینترنت تمرکز دارند. نمودارهای سطح میزبان، ارتباطات و تعاملات میان سرورهای مختلف را نشان می‌دهند، در حالی که نمودارهای سطح دامنه به روابط و زیرمجموعه‌های دامنه‌های اصلی می‌پردازند. این دسته‌بندی به پژوهشگران کمک می‌کند تا به تفکیک بیشتری در تحلیل‌های خود برسند و نقش هر بخش در شبکه جهانی را بهتر درک کنند.

این منابع ارزشمند برای محققان، توسعه‌دهندگان و سازمان‌هایی که قصد تحلیل و درک عمیق‌تری از ساختار وب جهانی دارند، بسیار مفید هستند. در واقع، انتشار چنین داده‌هایی نویدبخش تحقیقات پیشرفته در زمینه‌های مختلف مانند امنیت سایبری، بهینه‌سازی موتورهای جستجو، و تحلیل رفتار کاربر است. این اطلاعات، با توجه به حجم و دقت بالایشان، ابزارهای قدرتمندی برای توسعه فناوری‌های نوین در فضای دیجیتال فراهم می‌آورند و به پیشرفت فعالیت‌های علمی و فنی در سطح جهانی کمک می‌کنند.

#وب_پژوهی #ساختار_وب #تحلیل_شبکه #دیتای_باز

🟣لینک مقاله:
https://commoncrawl.org/blog/host--and-domain-level-web-graphs-july-august-and-september-2026?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

commoncrawl.org Common Crawl - Blog - Host- and Domain-Level Web Graphs July, August, and September 2026 We are absolutely thrilled to announce the release of our September 2026 Web Graph, comprising data from July, August, and September 2026.

Post #1664 51 Sep 28, 2026, 10:30 UTC

🔵 عنوان مقاله
When Deleting Old Rows Costs More Than the Work

🟢 خلاصه مقاله:
حذف سطرهای قدیمی گاهی هزینه‌برتر از انجام خود عملیات نوشتن است. این موضوع مخصوصا در جدول‌های بزرگ نمونه‌بارز است، جایی که حذف دسته‌ای داده‌ها می‌تواند هزینه‌های زیادی به همراه داشته باشد، به‌گونه‌ای که هزینه انجام آن بیشتر از نگارش‌های جدید بر روی داده‌ها می‌شود. این مقاله درس‌هایی را برای مدیرانی که با جداول بزرگ سر و کار دارند، ارائه می‌دهد تا بتوانند از چنین مشکلاتی پیشگیری کنند.

تیم مهندسان شرکت DBOS چند راهکار مؤثر برای حل این مشکل پیشنهاد داده‌اند. یکی از این راهکارها جایگزینی حذف‌های زنجیره‌ای یا Cascade با حذف‌های دسته‌ای و کنترل‌شده است، که این کار باعث کاهش فشار بر سرور و صرفه‌جویی در زمان می‌شود. علاوه بر این، اجرای منظم عملیات Vacuum به صورت دستی، به بهبود کارایی پایگاه داده کمک می‌کند و از تجمع داده‌های قدیمی و فضاهای خالی غیرضروری جلوگیری می‌کند، در نتیجه عملکرد سیستم بهتر و پایدارتر می‌شود.

در نتیجه، در مدیریت داده‌های بزرگ، باید با آگاهی و برنامه‌ریزی مناسب، هزینه‌های مرتبط با عملیات حذف را به حداقل رساند و از بروز مشکلات عملیاتی جلوگیری کرد. استفاده از تکنیک‌های بهینه و انجام نگهداری‌های منظم، کلید موفقیت در نگهداری پایگاه‌های داده حجیم است تا سیستم همواره با کارایی بالا عمل کند.

#پایگاه_داده #مدیریت_داده #بهینه‌سازی #تکنیک‌های_کاربردی

🟣لینک مقاله:
https://www.dbos.dev/blog/scaling-deletions-in-postgres

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

www.dbos.dev Postgres DELETE Can Actualy Scale | DBOS A detailed explanation of Postgres deletions and how to avoid poor deletion and garbage collection performance.

Post #1663 50 Sep 28, 2026, 07:30 UTC

🔵 عنوان مقاله
Earn your Master of Translational Data Analytics online from The Ohio State University. (Sponsor)

🟢 خلاصه مقاله:
در دنیای امروز، تحلیل داده‌های کاربردی نقش حیاتی در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک دارد. دانشگاه اوهایو با ارائه برنامه‌ی آنلاین «کارشناسی ارشد در تجزیه و تحلیل داده‌های ترانسلی»، فرصتی منحصربه‌فرد برای علاقه‌مندان فراهم کرده است تا در این حوزه به تخصص برسند. این برنامه‌ی چندرشته‌ای، مهارت‌هایی مانند یادگیری ماشین، تجربه کاربری، تصویرسازی داده و تفکر طراحی را در کنار یکدیگر جمع آورده است تا دانش‌آموختگان بتوانند داده‌ها را به صورت مؤثر تفسیر و به دیگران منتقل کنند.

این دوره آموزشی به طور ویژه بر آموزش نحوه‌ی داستان‌سرایی با داده‌ها تمرکز دارد، به‌طوری که شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود یافته‌های خود را به شکل روایت‌های جذاب و قابل فهم برای عموم ارائه دهند. با فراگیری این مهارت‌ها، افراد نه تنها می‌توانند داده‌ها را تحلیل کنند، بلکه پیام‌های مهم را به شیوه‌ای قانع‌کننده و قابل درک برای تصمیم‌گیرندگان و مخاطبان گسترده‌تر منتقل نمایند. این برنامه، بهترین فرصت برای کسانی است که می‌خواهند در حوزه تحلیل داده‌ها توانمندسازی شده و راهکارهای نوآورانه ارائه دهند.

همین حالا فرصت را از دست ندهید و در برنامه‌ی آنلاین کارشناسی ارشد در تحلیل داده‌های ترانسلی شرکت کنید تا مسیر حرفه‌ای خود را به سمت موفقیت هموار سازید.

#تحلیل_داده #یادگیری_ماشین #داستان‌سرایی_با_داده #آموزش_آنلاین

🟣لینک مقاله:
https://online.osu.edu/masters-degree/master-data-analytics/?lead_source=Response-Solutions&utm_campaign=oaa_oso_tda-student-recruitment_fy27_tldr&channel=Other-Paid&utm_source=3rd-Party-Display&utm_medium=ENewsletter&sp=cMJq3vO_CoP6pShNBTnQzrgF

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

Ohio State Online Master of Translational Data Analytics Start using data to tell your story with a Master of Translational Data Analytics online from The Ohio State University.

Older posts →