اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مبانی پایگاه‌های دادهٔ گراف (Graph Databases)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی پایگاه‌های دادهٔ گراف (Graph Databases)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و علوم کامپیوتر

موضوع میانی: پایگاه‌های داده و سیستم‌های اطلاعاتی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده
• 2. مفهوم داده و اطلاعات
• 3. انواع مدل‌های پایگاه داده
• 4. مزایای پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 5. معایب پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 6. نیاز به مدل‌های جدید داده
• 7. پیدایش پایگاه‌های دادهٔ گراف
• 8. تعریف پایگاه دادهٔ گراف
• 9. مفاهیم کلیدی در گراف‌ها: گره‌ها
• 10. مفاهیم کلیدی در گراف‌ها: یال‌ها
• 11. مفاهیم کلیدی در گراف‌ها: ویژگی‌ها
• 12. تفاوت گره و رابطه
• 13. مثال‌های ساده از گراف‌های داده
• 14. کاربردهای پایگاه‌های دادهٔ گراف
• 15. پایگاه‌های دادهٔ گراف در شبکه‌های اجتماعی
• 16. پایگاه‌های دادهٔ گراف در توصیه‌گرها
• 17. پایگاه‌های دادهٔ گراف در مدیریت دانش
• 18. پایگاه‌های دادهٔ گراف در تشخیص تقلب
• 19. پایگاه‌های دادهٔ گراف در شبکه‌های سازمانی
• 20. پایگاه‌های دادهٔ گراف در علوم زیستی
• 21. پایگاه‌های دادهٔ گراف در تحلیل شبکه‌ها
• 22. معماری پایگاه‌های دادهٔ گراف
• 23. انواع موتورهای پایگاه دادهٔ گراف
• 24. پایگاه‌های دادهٔ گراف نیتیو (Native Graph Databases)
• 25. پایگاه‌های دادهٔ گراف غیرنیتیو (Non-Native Graph Databases)
• 26. مقایسهٔ مدل‌های پایگاه داده
• 27. مقایسهٔ پایگاه‌های دادهٔ گراف و رابطه‌ای
• 28. مقایسهٔ پایگاه‌های دادهٔ گراف و NoSQL
• 29. زبان‌های پرس‌وجوی گراف
• 30. زبان Cypher
• 31. سینتکس پایهٔ Cypher
• 32. ایجاد گره در Cypher
• 33. ایجاد رابطه در Cypher
• 34. جستجو بر اساس ویژگی‌ها در Cypher
• 35. جستجوی الگوهای گراف در Cypher
• 36. فیلتر کردن نتایج در Cypher
• 37. مرتب‌سازی نتایج در Cypher
• 38. حذف گره‌ها و روابط در Cypher
• 39. به‌روزرسانی ویژگی‌ها در Cypher
• 40. عملیات CRUD در Cypher
• 41. پرس‌وجوهای پیچیده‌تر در Cypher
• 42. هم‌پیوندی (JOIN) در Cypher
• 43. توابع تجمعی در Cypher
• 44. استفاده از پارامترها در Cypher
• 45. شاخص‌گذاری در پایگاه‌های دادهٔ گراف
• 46. اهمیت شاخص‌گذاری
• 47. انواع شاخص‌ها
• 48. مدیریت داده در پایگاه‌های دادهٔ گراف
• 49. طراحی شمای گراف (Schema Design)
• 50. مدل‌سازی داده‌های پیچیده
• 51. بهینه‌سازی پرس‌وجوها
• 52. تکنیک‌های بهینه‌سازی
• 53. تحلیل عملکرد پرس‌وجوها
• 54. متریک‌های عملکرد
• 55. امنیت در پایگاه‌های دادهٔ گراف
• 56. کنترل دسترسی
• 57. احراز هویت و مجوزها
• 58. پشتیبان‌گیری و بازیابی
• 59. مدیریت تراکنش‌ها
• 60. قابلیت اطمینان (Reliability)
• 61. مقیاس‌پذیری (Scalability)
• 62. مقیاس‌پذیری عمودی و افقی
• 63. پیاده‌سازی پایگاه دادهٔ گراف
• 64. انتخاب موتور مناسب
• 65. نصب و پیکربندی
• 66. مهاجرت از پایگاه‌های دادهٔ دیگر
• 67. نمونه‌های عملی پیاده‌سازی
• 68. پایگاه دادهٔ گراف Neo4j
• 69. معرفی Neo4j
• 70. ویژگی‌های Neo4j
• 71. زبان Cypher در Neo4j
• 72. ابزارهای Neo4j
• 73. پایگاه دادهٔ گراف ArangoDB
• 74. معرفی ArangoDB
• 75. ویژگی‌های ArangoDB
• 76. زبان AQL
• 77. پایگاه دادهٔ گراف Amazon Neptune
• 78. معرفی Amazon Neptune
• 79. ویژگی‌های Amazon Neptune
• 80. پایگاه دادهٔ گراف TigerGraph
• 81. معرفی TigerGraph
• 82. ویژگی‌های TigerGraph
• 83. مطالعات موردی پیشرفته
• 84. تحلیل شبکه‌های پیچیده
• 85. پیش‌بینی رفتار کاربران
• 86. مدیریت زنجیرهٔ تأمین
• 87. تحلیل داده‌های مالی
• 88. استفاده در هوش مصنوعی
• 89. یادگیری ماشین بر روی گراف‌ها
• 90. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
• 91. مفاهیم GNNs
• 92. کاربرد GNNs در پایگاه‌های دادهٔ گراف
• 93. آیندهٔ پایگاه‌های دادهٔ گراف
• 94. روندهای نوظهور
• 95. چالش‌های پیش رو
• 96. توسعهٔ ابزارها و زبان‌ها
• 97. پایگاه‌های دادهٔ گراف توزیع‌شده
• 98. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 99. ملاحظات حاکمیتی داده در ایران
• 100. قوانین و مقررات حفاظت از داده