اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع پایگاه داده گراف Neo4j: از مفاهیم تا پیاده‌سازی پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پایگاه داده گراف Neo4j: از مفاهیم تا پیاده‌سازی پیشرفته

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و پایگاه داده

موضوع میانی: پایگاه داده‌های گراف

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های گراف
• 2. مفاهیم کلیدی پایگاه داده‌های گراف
• 3. تفاوت پایگاه داده‌های گراف با پایگاه داده‌های رابطه‌ای
• 4. مزایای استفاده از پایگاه داده‌های گراف
• 5. معماری Neo4j
• 6. نصب و راه‌اندازی Neo4j
• 7. آشنایی با زبان پرس و جوی Cypher
• 8. عناصر اصلی مدل داده گراف: گره‌ها (Nodes)
• 9. عناصر اصلی مدل داده گراف: روابط (Relationships)
• 10. ویژگی‌ها (Properties) در گره‌ها و روابط
• 11. ایجاد گره‌ها در Neo4j
• 12. ایجاد روابط بین گره‌ها
• 13. افزودن ویژگی به گره‌ها و روابط
• 14. بازیابی داده‌ها با Cypher
• 15. دستور `MATCH` برای تطبیق الگوها
• 16. فیلتر کردن نتایج با `WHERE`
• 17. مرتب‌سازی نتایج با `ORDER BY`
• 18. محدود کردن تعداد نتایج با `LIMIT`
• 19. ایجاد شاخص‌ها (Indexes) برای بهبود عملکرد
• 20. انواع شاخص‌ها در Neo4j
• 21. مدیریت شاخص‌ها
• 22. استفاده از `CREATE` برای ایجاد داده‌ها
• 23. استفاده از `MERGE` برای ایجاد یا تطبیق داده‌ها
• 24. استفاده از `SET` برای به‌روزرسانی ویژگی‌ها
• 25. استفاده از `DELETE` و `DETACH DELETE` برای حذف داده‌ها
• 26. کار با انواع داده‌های مختلف در ویژگی‌ها
• 27. رشته‌ها (Strings)
• 28. اعداد صحیح (Integers)
• 29. اعداد اعشاری (Floats)
• 30. مقادیر بولی (Booleans)
• 31. لیست‌ها (Lists)
• 32. تاریخ و زمان (Temporal Types)
• 33. مجموعه‌های (Sets)
• 34. توابع داخلی Cypher (Built-in Functions)
• 35. توابع ریاضی
• 36. توابع رشته‌ای
• 37. توابع تاریخ و زمان
• 38. توابع مربوط به گره‌ها و روابط
• 39. توابع مربوط به مجموعه‌ها
• 40. توابع مربوط به مقایسه و منطق
• 41. پایگاه داده‌های گراف در دنیای واقعی
• 42. کاربرد در شبکه‌های اجتماعی
• 43. کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommendation Systems)
• 44. کاربرد در کشف تقلب (Fraud Detection)
• 45. کاربرد در مدیریت دانش (Knowledge Management)
• 46. کاربرد در مدیریت زنجیره تأمین (Supply Chain Management)
• 47. کاربرد در تحلیل شبکه‌های حمل و نقل
• 48. کاربرد در تحلیل شبکه‌های زیستی
• 49. کاربرد در امنیت سایبری
• 50. کاربرد در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 51. مفاهیم پیشرفته پایگاه داده‌های گراف
• 52. نمودارهای توصیفی (Property Graphs)
• 53. نمودارهای معنایی (Semantic Graphs)
• 54. مدل‌سازی داده‌های گراف
• 55. طراحی اسکیمای گراف (Graph Schema Design)
• 56. اعمال محدودیت‌ها (Constraints) در Neo4j
• 57. استفاده از `UNIQUE` Constraint
• 58. استفاده از `NODE KEY` Constraint
• 59. استفاده از `EXISTENCE` Constraint
• 60. پیاده‌سازی روابط Many-to-Many
• 61. پیاده‌سازی روابط One-to-Many
• 62. پیاده‌سازی روابط One-to-One
• 63. مدل‌سازی داده‌های سلسله مراتبی
• 64. مدل‌سازی داده‌های درختی
• 65. بهینه‌سازی پرس و جوهای Cypher
• 66. تحلیل‌گر پرس و جو (Query Planner)
• 67. نکات و ترفندهای نوشتن پرس و جوهای کارآمد
• 68. استفاده از `EXPLAIN` و `PROFILE`
• 69. بهینه‌سازی شاخص‌ها
• 70. مدیریت حافظه در Neo4j
• 71. پیکربندی Neo4j
• 72. تنظیمات امنیتی در Neo4j
• 73. احراز هویت و مجوزدهی (Authentication and Authorization)
• 74. پشتیبان‌گیری و بازیابی (Backup and Restore)
• 75. پایداری داده‌ها (Data Durability)
• 76. تراکنش‌ها (Transactions) در Neo4j
• 77. مدیریت همزمانی (Concurrency Management)
• 78. توزیع داده‌ها در Neo4j (Clustering)
• 79. پایگاه داده‌های گراف توزیع شده
• 80. استفاده از Neo4j در محیط‌های ابری (Cloud)
• 81. اتصال به Neo4j از برنامه‌های کاربردی
• 82. درایورهای Neo4j (Drivers)
• 83. کار با زبان‌های برنامه‌نویسی مختلف (Java, Python, JavaScript)
• 84. مفهوم Graph Data Science
• 85. کتابخانه Graph Data Science در Neo4j
• 86. الگوریتم‌های پیمایش گراف (Graph Traversal Algorithms)
• 87. الگوریتم‌های شناسایی جامعه (Community Detection Algorithms)
• 88. الگوریتم‌های محاسبه مرکزیت (Centrality Algorithms)
• 89. الگوریتم‌های تحلیل مسیر (Pathfinding Algorithms)
• 90. کاربرد Graph Data Science در تحلیل داده‌های واقعی
• 91. پروژه‌های عملی با Neo4j
• 92. ساخت یک سیستم توصیه‌گر ساده
• 93. تحلیل شبکه دوستان در شبکه‌های اجتماعی
• 94. شناسایی الگوهای تراکنش‌های مشکوک
• 95. مدیریت سلسله مراتب سازمانی
• 96. جمع‌بندی مفاهیم و گام‌های بعدی
• 97. منابع بیشتر برای یادگیری