نظام إدارة التعلم (LMS) - الواجهة الخلفية
تفاصيل العمل
- ساهمت في تطوير نظام إدارة تعلم متكامل (LMS) يخدم أكثر من 20,000 مستخدم، وتم استخدامه من قِبل أكثر من 3 عملاء.
- توليت مسؤولية تطوير الـBackend باستخدام Node.js وNestJS وبناء بنية منظمة وقابلة للتوسع.
- صممت وطورت RESTful APIs لخدمة مختلف وظائف النظام، مع توثيقها باستخدام Swagger / OpenAPI.
- صممت نماذج البيانات والعلاقات الأساسية للنظام، بما يشمل المستخدمين، الدورات، الوحدات التعليمية، والفيديوهات، مع مراعاة طبيعة البيانات والعلاقات بينها.
- استخدمت MongoDB وMongoose لإدارة البيانات، وطبقت Aggregation Pipelines معقدة لتنفيذ العمليات والاستعلامات التي تتطلب معالجة متعددة المراحل.
- عملت على تحسين الاستعلامات وأنماط الوصول إلى البيانات لتحسين أداء الـBackend وتقليل العمليات غير الضرورية على قاعدة البيانات.
- طورت واجهات للتحليلات والإحصائيات لاستخراج معلومات مفيدة من بيانات النظام.
- طبقت Repository Pattern للفصل بين طبقة الوصول إلى البيانات ومنطق الأعمال، مما جعل الكود أكثر تنظيمًا وقابلية للاختبار والتطوير.
- ركزت على تصميم الـAPIs بطريقة واضحة ومنظمة، مع فصل المسؤوليات بين طبقات التطبيق بدل وضع منطق الأعمال داخل الـControllers.
- تعاملت مع المشروع من منظور Backend متكامل، بدايةً من تصميم البيانات وواجهات الـAPI وحتى منطق الأعمال والوصول إلى قاعدة البيانات.
- اكتسبت من خلال المشروع خبرة عملية في بناء Backend حقيقي مستخدم فعليًا، وليس مجرد تطبيق تجريبي، مع التعامل مع متطلبات متعددة وعملاء ومستخدمين حقيقيين.
أبرز نقاط القوة التي يعكسها المشروع
- Backend Architecture: القدرة على تنظيم الـBackend وفصل المسؤوليات باستخدام أنماط تصميم مناسبة.
- API Design: تصميم RESTful APIs واضحة ومنظمة وقابلة للتوسع.
- Database Engineering: تصميم نماذج البيانات وكتابة استعلامات متقدمة وتحسين الوصول إلى البيانات.
- Performance Optimization: تحليل الاستعلامات وأنماط الوصول للبيانات والعمل على تحسين الأداء.
- Data Aggregation: استخدام MongoDB Aggregation Pipelines لمعالجة وتحليل البيانات المعقدة.
- Production Experience: خبرة في تطوير نظام مستخدم فعليًا من آلاف المستخدمين وليس مشروعًا تعليميًا فقط.
- Maintainability: كتابة Backend منظم يسهل تطويره واختباره وصيانته مستقبلًا.