اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدیریت روابط داده با پایگاه‌های گراف و پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت روابط داده با پایگاه‌های گراف و پایتون

موضوع کلی: علم داده و پایگاه داده

موضوع میانی: پایگاه داده‌های تخصصی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علم داده و پایگاه‌های داده
• 2. مفاهیم اساسی پایگاه داده
• 3. انواع پایگاه داده: رابطه‌ای، NoSQL و گراف
• 4. چرا پایگاه‌های داده گراف؟
• 5. ساختار و ویژگی‌های پایگاه داده گراف
• 6. نودها، روابط و ویژگی‌ها در پایگاه داده گراف
• 7. زبان پرس و جوی گراف: Cypher
• 8. مفاهیم پایه Cypher: MATCH، RETURN
• 9. فیلتر کردن نتایج با WHERE
• 10. مرتب‌سازی نتایج با ORDER BY
• 11. محدود کردن نتایج با LIMIT
• 12. ایجاد نودها و روابط جدید
• 13. به‌روزرسانی نودها و روابط
• 14. حذف نودها و روابط
• 15. کار با ویژگی‌ها: اضافه کردن، حذف کردن، به‌روزرسانی
• 16. پرس و جوهای پیچیده‌تر در Cypher
• 17. استفاده از الگوها در پرس و جوها
• 18. پرس و جوهای بازگشتی (Recursive Queries)
• 19. شاخص‌گذاری در پایگاه داده گراف
• 20. بهینه‌سازی پرس و جوها
• 21. معرفی پایتون برای کار با پایگاه داده گراف
• 22. کتابخانه `py2neo` برای اتصال به پایگاه داده گراف
• 23. نصب و راه‌اندازی `py2neo`
• 24. اتصال به پایگاه داده گراف با `py2neo`
• 25. اجرای پرس و جوهای Cypher با `py2neo`
• 26. مدیریت نودها و روابط از طریق پایتون
• 27. ایجاد، به‌روزرسانی و حذف نودها با `py2neo`
• 28. ایجاد، به‌روزرسانی و حذف روابط با `py2neo`
• 29. کار با ویژگی‌های نودها و روابط در پایتون
• 30. برگرداندن داده‌ها از پایگاه داده گراف به پایتون
• 31. تبدیل داده‌های گراف به ساختارهای پایتون (لیست، دیکشنری)
• 32. کار با انواع داده‌های مختلف در ویژگی‌ها
• 33. مدیریت خطاها در هنگام کار با پایگاه داده گراف
• 34. مفاهیم پیشرفته‌تر در `py2neo`
• 35. استفاده از تراکنش‌ها (Transactions)
• 36. مدیریت کاربران و دسترسی‌ها
• 37. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی داده در پایگاه داده گراف
• 38. طراحی اسکیمای پایگاه داده گراف
• 39. مثال‌های عملی مدل‌سازی داده
• 40. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی
• 41. مدل‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر
• 42. مدل‌سازی دانش و هستی‌شناسی‌ها
• 43. مدل‌سازی داده‌های مالی و تراکنشی (مطابق چارچوب اسلامی)
• 44. مدل‌سازی داده‌های زنجیره تأمین (مطابق چارچوب رسمی)
• 45. مدل‌سازی داده‌های سلامت (مطابق پروتکل‌های وزارت بهداشت)
• 46. مدل‌سازی داده‌های آموزشی
• 47. کاربرد پایگاه داده گراف در تحلیل داده
• 48. تحلیل مسیرهای کوتاه
• 49. تحلیل مرکزیت (Centrality Analysis)
• 50. کشف انجمن‌ها (Community Detection)
• 51. مدل‌سازی و تحلیل گراف‌های پیچیده
• 52. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های گراف
• 53. پیاده‌سازی الگوریتم‌های ساده گراف در پایتون
• 54. کاربرد پایتون در پردازش داده‌های گراف
• 55. استفاده از کتابخانه‌های تحلیل گراف پایتون (مانند NetworkX)
• 56. نصب و راه‌اندازی NetworkX
• 57. مفاهیم پایه NetworkX: Graph, Node, Edge
• 58. ایجاد گراف و اضافه کردن نود و اِج با NetworkX
• 59. کار با ویژگی‌های نود و اِج در NetworkX
• 60. محاسبه معیارهای مرکزیت با NetworkX
• 61. کشف انجمن‌ها با NetworkX
• 62. تجسم داده‌های گراف با پایتون
• 63. کتابخانه‌های تجسم گراف: Matplotlib, Plotly
• 64. استفاده از Matplotlib برای رسم گراف‌های ساده
• 65. استفاده از Plotly برای تجسم تعاملی گراف
• 66. اتصال پایگاه داده گراف به ابزارهای تجسم
• 67. داشبوردهای داده با استفاده از پایگاه داده گراف
• 68. کاربرد پایگاه داده گراف در هوش مصنوعی
• 69. یادگیری ماشین روی گراف‌ها (Graph Machine Learning)
• 70. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق روی گراف‌ها (Graph Deep Learning)
• 71. معماری‌های شبکه عصبی گراف (GNNs)
• 72. کاربرد GNNs در طبقه‌بندی نودها
• 73. کاربرد GNNs در پیش‌بینی پیوندها
• 74. کاربرد GNNs در طبقه‌بندی گراف‌ها
• 75. معرفی ابزارهای GNN در پایتون (مانند PyTorch Geometric)
• 76. ملاحظات امنیتی در پایگاه داده گراف
• 77. پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌ها
• 78. مدیریت عملکرد و مقیاس‌پذیری
• 79. مقایسه پایگاه داده گراف با سایر پایگاه داده‌ها
• 80. موارد استفاده پیشرفته از پایگاه داده گراف
• 81. پایگاه داده گراف در حوزه پژوهش
• 82. پایگاه داده گراف در حوزه صنعت
• 83. پایگاه داده گراف در حوزه آموزش عالی
• 84. نکات مهم در انتخاب و استفاده از پایگاه داده گراف
• 85. چالش‌های پیاده‌سازی پایگاه داده گراف
• 86. آینده پایگاه داده گراف
• 87. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در مدیریت روابط داده
• 88. آمادگی برای توسعه پروژه‌های عملی
• 89. ارزیابی آموخته‌ها
• 90. مرور مفاهیم کلیدی
• 91. تمرین‌های عملی پیشرفته
• 92. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم مدیریت روابط داده