دوره راه‌اندازی و مدیریت پایگاه داده گراف آمازون نپتون همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راه‌اندازی و مدیریت پایگاه داده گراف آمازون نپتون

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و پردازش داده

موضوع میانی: پایگاه‌های داده و مدیریت اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش داده در عصر دیجیتال
• 2. مفاهیم کلیدی در فناوری اطلاعات
• 3. اصول پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 4. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده گراف
• 5. معرفی آمازون نپتون
• 6. معماری آمازون نپتون
• 7. مزایای استفاده از آمازون نپتون
• 8. موارد استفاده از پایگاه داده گراف
• 9. مدل‌سازی داده در آمازون نپتون
• 10. مفاهیم گره، یال و ویژگی
• 11. نحوه ایجاد یک پایگاه داده نپتون
• 12. انتخاب نوع نمونه برای نپتون
• 13. پیکربندی پارامترهای پایگاه داده
• 14. امنیت در آمازون نپتون
• 15. مدیریت دسترسی با IAM
• 16. رمزنگاری داده در حالت سکون
• 17. رمزنگاری داده در حال انتقال
• 18. نظارت بر پایگاه داده نپتون
• 19. استفاده از CloudWatch برای نظارت
• 20. تنظیم آلارم‌ها برای رویدادهای مهم
• 21. پشتیبان‌گیری و بازیابی در نپتون
• 22. ایجاد نقطه بازیابی دستی
• 23. بازیابی به یک نقطه زمانی خاص
• 24. تکثیر داده در نپتون (Read Replicas)
• 25. بهبود عملکرد با Read Replicas
• 26. نحوه اتصال به پایگاه داده نپتون
• 27. استفاده از Gremlin برای پرس‌وجو
• 28. مثال‌های اولیه پرس‌وجو با Gremlin
• 29. پرس‌وجوهای پیشرفته‌تر با Gremlin
• 30. استفاده از SPARQL برای پرس‌وجو
• 31. مثال‌های اولیه پرس‌وجو با SPARQL
• 32. پرس‌وجوهای پیشرفته‌تر با SPARQL
• 33. تفاوت‌های Gremlin و SPARQL
• 34. انتخاب زبان پرس‌وجوی مناسب
• 35. وارد کردن داده به نپتون
• 36. فرمت‌های پشتیبانی شده برای وارد کردن داده
• 37. استفاده از AWS Data Pipeline برای وارد کردن داده
• 38. استفاده از AWS Glue برای وارد کردن داده
• 39. بهینه‌سازی پرس‌وجوها در نپتون
• 40. شناسایی گره‌ها و یال‌های کند
• 41. استفاده از Explain Plan برای تحلیل پرس‌وجو
• 42. تنظیم پارامترهای پرس‌وجو
• 43. مقیاس‌پذیری پایگاه داده نپتون
• 44. مقیاس‌پذیری عمودی (Vertical Scaling)
• 45. مقیاس‌پذیری افقی (Horizontal Scaling)
• 46. مدیریت هزینه‌ها در آمازون نپتون
• 47. بررسی هزینه‌های نمونه و ذخیره‌سازی
• 48. استراتژی‌های کاهش هزینه
• 49. ادغام نپتون با سایر سرویس‌های AWS
• 50. استفاده از Lambda برای پردازش داده
• 51. استفاده از API Gateway برای دسترسی به داده
• 52. استفاده از S3 برای ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ
• 53. کاربرد نپتون در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 54. مدل‌سازی روابط کاربری
• 55. پرس‌وجو برای یافتن ارتباطات
• 56. کاربرد نپتون در سیستم‌های توصیه‌گر
• 57. مدل‌سازی محصولات و علایق کاربران
• 58. تولید توصیه‌های شخصی‌سازی شده
• 59. کاربرد نپتون در مدیریت دانش
• 60. مدل‌سازی مفاهیم و روابط بین آن‌ها
• 61. پرس‌وجو برای یافتن اطلاعات مرتبط
• 62. کاربرد نپتون در کشف تقلب
• 63. مدل‌سازی تراکنش‌ها و حساب‌ها
• 64. شناسایی الگوهای مشکوک
• 65. کاربرد نپتون در مدیریت زنجیره تأمین
• 66. مدل‌سازی تامین‌کنندگان و کالاها
• 67. پیگیری جریان کالاها
• 68. کاربرد نپتون در علوم زیستی
• 69. مدل‌سازی مولکول‌ها و فعل و انفعالات
• 70. جستجو برای کشف داروها
• 71. کاربرد نپتون در مدیریت دارایی‌های دیجیتال
• 72. مدل‌سازی محتوا و مالکیت
• 73. جستجو و دسترسی به دارایی‌ها
• 74. کاربرد نپتون در تحلیل داده‌های مالی
• 75. مدل‌سازی تراکنش‌های مالی و سرمایه‌گذاری‌ها
• 76. شناسایی روندهای بازار
• 77. نکات پیشرفته در مدل‌سازی داده
• 78. طراحی اسکیمای پایگاه داده گراف
• 79. مدیریت تغییرات در اسکیمای پایگاه داده
• 80. نکات پیشرفته در پرس‌وجو
• 81. الگوهای طراحی پرس‌وجو
• 82. استفاده از توابع سفارشی در Gremlin
• 83. استفاده از توابع سفارشی در SPARQL
• 84. مدیریت نسخه‌های پایگاه داده نپتون
• 85. به‌روزرسانی به نسخه‌های جدید
• 86. مدیریت تغییرات در API
• 87. اشکال‌زدایی در پایگاه داده نپتون
• 88. روش‌های رایج اشکال‌زدایی
• 89. استفاده از لاگ‌های سیستم برای اشکال‌زدایی
• 90. بهترین شیوه‌ها در مدیریت پایگاه داده نپتون
• 91. مستندسازی پایگاه داده
• 92. برنامه‌ریزی برای فاجعه
• 93. آموزش تیم برای استفاده از نپتون
• 94. توسعه یک برنامه جامع آموزشی
• 95. ارزیابی مهارت‌های تیم
• 96. مقدمه‌ای بر مفاهیم پیشرفته گراف
• 97. نظریه گراف و کاربردهای آن
• 98. انواع الگوریتم‌های گراف
• 99. تحلیل مسیرهای کوتاه در گراف
• 100. تحلیل خوشه‌بندی در گراف