اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آشنایی با خدمات پایگاه داده گراف آمازون نپتون (Amazon Neptune)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آشنایی با خدمات پایگاه داده گراف آمازون نپتون (Amazon Neptune)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و ارتباطات

موضوع میانی: پایگاه‌های داده و مدیریت اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر خدمات پایگاه داده گراف
• 2. مفهوم پایگاه داده گراف
• 3. تفاوت پایگاه داده رابطه‌ای و پایگاه داده گراف
• 4. کاربردهای پایگاه داده گراف
• 5. معماری آمازون نپتون
• 6. نمای کلی خدمات نپتون
• 7. مزایای استفاده از نپتون
• 8. مدل داده گراف: راس‌ها و یال‌ها
• 9. ویژگی‌های راس‌ها و یال‌ها
• 10. برچسب‌ها و ویژگی‌ها در مدل گراف
• 11. زبان کوئری پاتل (Gremlin)
• 12. مقدمه‌ای بر Gremlin
• 13. دستورات پایه Gremlin: Traversal
• 14. پیمایش راس‌ها و یال‌ها
• 15. فیلتر کردن نتایج در Gremlin
• 16. مرتب‌سازی و محدود کردن نتایج
• 17. پیدا کردن مسیرها در گراف
• 18. الگوهای پیمایش رایج
• 19. زبان کوئری SPARQL
• 20. مقدمه‌ای بر SPARQL
• 21. ساختار کوئری‌های SPARQL
• 22. Triple Patterns
• 23. فیلتر کردن در SPARQL
• 24. Union و Optional در SPARQL
• 25. ساخت گراف در نپتون
• 26. بارگذاری داده‌ها در نپتون
• 27. فرمت‌های پشتیبانی شده برای بارگذاری
• 28. بارگذاری از S3
• 29. بارگذاری داده‌های رابطه‌ای به گراف
• 30. استراتژی‌های مدل‌سازی گراف
• 31. مدل‌سازی روابط پیچیده
• 32. نمودار دانش (Knowledge Graph)
• 33. معرفی نمودار دانش
• 34. کاربرد نمودار دانش در نپتون
• 35. ساخت نمودار دانش با نپتون
• 36. امنیت در نپتون
• 37. کنترل دسترسی در نپتون
• 38. IAM و نپتون
• 39. رمزگذاری داده‌ها در نپتون
• 40. پشتیبان‌گیری و بازیابی در نپتون
• 41. تنظیمات کلاستر نپتون
• 42. ایجاد یک کلاستر نپتون
• 43. پیکربندی پارامترهای کلاستر
• 44. مقیاس‌پذیری در نپتون
• 45. مقیاس‌پذیری خواندن
• 46. مقیاس‌پذیری نوشتن
• 47. نظارت بر نپتون
• 48. Amazon CloudWatch و نپتون
• 49. معیارهای کلیدی عملکرد
• 50. عیب‌یابی در نپتون
• 51. لاگ‌های نپتون
• 52. بهینه‌سازی کوئری‌های Gremlin
• 53. بهینه‌سازی کوئری‌های SPARQL
• 54. استفاده از شاخص‌ها در نپتون
• 55. انواع شاخص‌ها
• 56. مدیریت شاخص‌ها
• 57. حالات استفاده پیشرفته از نپتون
• 58. شبکه‌های اجتماعی
• 59. موتورهای توصیه‌گر
• 60. تشخیص تقلب
• 61. مدیریت دانش سازمانی
• 62. مدل‌سازی داده‌های زنجیره تأمین
• 63. تحلیل داده‌های سلامت
• 64. برنامه‌های کاربردی مبتنی بر گراف
• 65. ادغام نپتون با سایر خدمات AWS
• 66. AWS Lambda و نپتون
• 67. Amazon SageMaker و نپتون
• 68. Amazon Elasticsearch Service و نپتون
• 69. نمونه‌های عملی از کاربرد نپتون
• 70. ساخت یک موتور توصیه‌گر ساده
• 71. تحلیل شبکه ارتباطی
• 72. مثال‌هایی از نمودارهای دانش
• 73. کاربرد نپتون در صنعت مالی
• 74. کاربرد نپتون در صنعت مخابرات
• 75. کاربرد نپتون در خرده‌فروشی
• 76. آینده پایگاه داده‌های گراف
• 77. روندهای نوظهور در فناوری گراف
• 78. نکات کلیدی برای موفقیت با نپتون
• 79. بهترین شیوه‌ها در مدل‌سازی گراف
• 80. بهترین شیوه‌ها در کوئری‌نویسی
• 81. مدیریت هزینه‌ها در نپتون
• 82. آموزش و منابع بیشتر
• 83. منابع رسمی آمازون
• 84. انجمن‌های کاربری نپتون
• 85. مقاله‌های آموزشی
• 86. دوره‌های آموزشی پیشرفته
• 87. پروژه‌های عملی
• 88. جمع‌بندی مفاهیم کلیدی
• 89. آمادگی برای پیاده‌سازی
• 90. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته گراف
• 91. تحلیل شبکه پیچیده
• 92. مدیریت داده‌های مکانی-زمانی در گراف
• 93. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل گراف
• 94. یادگیری ماشین روی گراف (GNN)
• 95. طراحی معماری پایگاه داده گراف
• 96. ملاحظات امنیتی و انطباق
• 97. نقش نپتون در اکوسیستم داده
• 98. چالش‌های پیاده‌سازی پایگاه داده گراف
• 99. راهکارهای مقابله با چالش‌ها
• 100. انتخاب ابزار مناسب