دوره پایگاه داده‌های گراف: مدل‌سازی روابط پیچیده همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پایگاه داده‌های گراف: مدل‌سازی روابط پیچیده

موضوع کلی: مبانی برنامه نویسی ساخت یافته

موضوع میانی: مفاهیم پایگاه داده NoSQL (مقدماتی)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه به پایگاه داده‌های گراف
• 2. مبانی گراف‌ها و ساختارهای داده مرتبط
• 3. مفاهیم کلیدی در پایگاه داده‌های گراف
• 4. تفاوت پایگاه داده‌های گراف با پایگاه داده‌های رابطه‌ای
• 5. کاربردها و موارد استفاده پایگاه داده‌های گراف
• 6. انتخاب پایگاه داده گراف مناسب
• 7. معماری پایگاه داده‌های گراف
• 8. مدل‌سازی داده در پایگاه داده‌های گراف
• 9. گره‌ها، یال‌ها و ویژگی‌ها
• 10. نمودارهای ویژگی (Property Graphs)
• 11. مدل RDF و سه‌تایی‌ها
• 12. زبان‌های پرس و جوی گراف: Cypher
• 13. زبان‌های پرس و جوی گراف: Gremlin
• 14. زبان‌های پرس و جوی گراف: SPARQL
• 15. استعلام‌گیری مقدماتی در Cypher
• 16. فیلتر کردن و مرتب‌سازی نتایج
• 17. پیمایش گراف در Cypher
• 18. مرتبط کردن گره‌ها با استفاده از یال‌ها
• 19. یافتن کوتاه‌ترین مسیر
• 20. یافتن تمام مسیرها
• 21. توابع تجمعی در Cypher
• 22. مدل‌سازی روابط پیچیده: مثال‌های کاربردی
• 23. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی
• 24. مدل‌سازی دانش و هستی‌شناسی‌ها
• 25. مدل‌سازی شبکه‌های توصیه
• 26. مدل‌سازی داده‌های متصل (Linked Data)
• 27. مدل‌سازی شبکه‌های حمل و نقل
• 28. مدل‌سازی روابط مالی
• 29. مدل‌سازی روابط زیستی
• 30. طراحی اسکیمای پایگاه داده گراف
• 31. تکمیل داده و پیش‌بینی روابط
• 32. فهرست‌گذاری در پایگاه داده‌های گراف
• 33. بهینه‌سازی پرس و جوهای گراف
• 34. پراکنش و توزیع داده در پایگاه داده‌های گراف
• 35. مدیریت تراکنش‌ها در پایگاه داده‌های گراف
• 36. قابلیت اطمینان و تحمل خطا
• 37. امنیت در پایگاه داده‌های گراف
• 38. مقیاس‌پذیری پایگاه داده‌های گراف
• 39. مهاجرت از پایگاه داده‌های رابطه‌ای به گراف
• 40. ابزارهای توسعه و مانیتورینگ
• 41. معرفی Neo4j
• 42. معرفی ArangoDB
• 43. معرفی JanusGraph
• 44. معرفی Amazon Neptune
• 45. معرفی TigerGraph
• 46. معرفی Stardog
• 47. معرفی GraphDB
• 48. تمرین عملی: مدل‌سازی شبکه اجتماعی در Neo4j
• 49. تمرین عملی: پرس و جو در شبکه اجتماعی
• 50. تمرین عملی: مدل‌سازی سیستم توصیه
• 51. تمرین عملی: پرس و جو در سیستم توصیه
• 52. تمرین عملی: مدل‌سازی دانش
• 53. تمرین عملی: پرس و جو در دانش
• 54. مفاهیم پیشرفته در Cypher
• 55. توابع پنجره‌ای (Window Functions) در Cypher
• 56. دستورات DDL در Cypher
• 57. دستورات DML در Cypher
• 58. مفاهیم پیشرفته در Gremlin
• 59. مدل‌سازی رویدادها در پایگاه داده‌های گراف
• 60. تحلیل الگوهای گراف
• 61. کشف انجمن‌ها (Community Detection)
• 62. تحلیل اهمیت گره‌ها (Centrality Measures)
• 63. تشخیص ناهنجاری در گراف‌ها
• 64. یادگیری ماشین بر روی گراف‌ها (GNNs)
• 65. معرفی شبکه‌های عصبی گراف
• 66. کاربرد GNNs در پیش‌بینی روابط
• 67. کاربرد GNNs در طبقه‌بندی گره‌ها
• 68. کاربرد GNNs در خوشه‌بندی گراف‌ها
• 69. پردازش زبان طبیعی با پایگاه داده‌های گراف
• 70. استفاده از پایگاه داده‌های گراف برای پرس و جوی معنایی
• 71. مدل‌سازی معنایی اسناد
• 72. اتصال اطلاعات از منابع مختلف
• 73. مدل‌سازی داده‌های مکانی در گراف‌ها
• 74. تحلیل شبکه‌های ترافیک
• 75. مدل‌سازی روابط زمانی
• 76. تحلیل روندها در داده‌های گراف
• 77. تکنیک‌های تجسم گراف
• 78. ابزارهای بصری‌سازی داده‌های گراف
• 79. کاربرد تجسم در درک روابط پیچیده
• 80. مقایسه عملکرد پایگاه داده‌های گراف مختلف
• 81. معیارهای ارزیابی عملکرد
• 82. سناریوهای واقعی مقایسه
• 83. مباحث پیشرفته در مدل‌سازی داده‌های گراف
• 84. قوانین و محدودیت‌ها در مدل‌سازی گراف
• 85. مدل‌سازی داده‌های ناهمگن
• 86. اتصال به سیستم‌های خارجی
• 87. نکات کلیدی در طراحی و پیاده‌سازی
• 88. اشتباهات رایج در استفاده از پایگاه داده‌های گراف
• 89. آینده پایگاه داده‌های گراف
• 90. روندهای نوظهور در حوزه گراف
• 91. نتیجه‌گیری و جمع‌بندی مباحث