دوره مبانی و کاربردهای پایگاه داده گراف Amazon Neptune همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای پایگاه داده گراف Amazon Neptune

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: پایگاه‌های داده و سیستم‌های ذخیره‌سازی اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده گراف
• 2. معرفی Amazon Neptune
• 3. مزایای پایگاه‌های داده گراف
• 4. کاربردهای Amazon Neptune
• 5. معماری Amazon Neptune
• 6. نصب و راه‌اندازی Neptune
• 7. مفاهیم کلیدی پایگاه داده گراف
• 8. گره‌ها (Nodes) در Neptune
• 9. یال‌ها (Edges) در Neptune
• 10. ویژگی‌ها (Properties) در Neptune
• 11. مدل داده گراف
• 12. زبان کوئری Gremlin
• 13. مبانی Gremlin
• 14. دستورات پایه Gremlin
• 15. پیمایش گراف با Gremlin
• 16. جستجو در گراف با Gremlin
• 17. فیلتر کردن نتایج در Gremlin
• 18. مرتب‌سازی نتایج در Gremlin
• 19. دستورات پیشرفته Gremlin
• 20. توابع تجمعی در Gremlin
• 21. دستورات شرطی در Gremlin
• 22. عملیات روی گره‌ها در Gremlin
• 23. ایجاد گره در Gremlin
• 24. به‌روزرسانی گره در Gremlin
• 25. حذف گره در Gremlin
• 26. عملیات روی یال‌ها در Gremlin
• 27. ایجاد یال در Gremlin
• 28. به‌روزرسانی یال در Gremlin
• 29. حذف یال در Gremlin
• 30. عملیات روی ویژگی‌ها در Gremlin
• 31. افزودن ویژگی به گره در Gremlin
• 32. حذف ویژگی از گره در Gremlin
• 33. افزودن ویژگی به یال در Gremlin
• 34. حذف ویژگی از یال در Gremlin
• 35. مدیریت داده‌ها در Neptune
• 36. وارد کردن داده به Neptune
• 37. فرمت‌های داده ورودی
• 38. استفاده از AWS Data Pipeline
• 39. استفاده از AWS Glue
• 40. استفاده از AWS DMS
• 41. استفاده از ابزارهای سفارشی
• 42. استخراج داده از Neptune
• 43. فرمت‌های داده خروجی
• 44. کاربردهای پیشرفته Gremlin
• 45. جستجوی الگو در گراف
• 46. یافتن کوتاه‌ترین مسیر
• 47. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 48. سیستم‌های توصیه‌گر
• 49. مدیریت هویت و دسترسی
• 50. تشخیص تقلب
• 51. بهینه‌سازی کوئری‌های Gremlin
• 52. شاخص‌گذاری در Neptune
• 53. انواع شاخص‌ها
• 54. تکنیک‌های بهینه‌سازی
• 55. مانیتورینگ و گزارش‌دهی
• 56. Amazon CloudWatch Metrics
• 57. تنظیم آلارم‌ها
• 58. بررسی لاگ‌ها
• 59. امنیت در Amazon Neptune
• 60. کنترل دسترسی با IAM
• 61. رمزنگاری داده‌ها
• 62. امنیت شبکه
• 63. پشتیبان‌گیری و بازیابی
• 64. ایجاد اسنپ‌شات‌ها
• 65. بازیابی از اسنپ‌شات
• 66. بازیابی نقطه به زمان
• 67. مقیاس‌پذیری در Neptune
• 68. مقیاس‌پذیری خواندن (Read Replicas)
• 69. مقیاس‌پذیری نوشتن
• 70. تنظیمات مقیاس‌پذیری
• 71. ملاحظات عملیاتی
• 72. مدیریت هزینه‌ها
• 73. بهترین شیوه‌ها
• 74. عیب‌یابی رایج
• 75. کاربردهای صنعتی
• 76. مدیریت زنجیره تأمین
• 77. تحلیل داده‌های سلامت
• 78. مدیریت دارایی‌های اطلاعاتی
• 79. معرفی زبان کوئری SPARQL
• 80. مبانی SPARQL
• 81. ساختار کوئری‌های SPARQL
• 82. انتخاب داده‌ها در SPARQL
• 83. فیلتر کردن نتایج در SPARQL
• 84. مرتب‌سازی نتایج در SPARQL
• 85. دستورات پیشرفته SPARQL
• 86. توابع تجمعی در SPARQL
• 87. دستورات شرطی در SPARQL
• 88. عملیات روی داده‌ها در SPARQL
• 89. ایجاد داده در SPARQL
• 90. به‌روزرسانی داده در SPARQL
• 91. حذف داده در SPARQL
• 92. مدیریت داده‌ها با SPARQL
• 93. وارد کردن داده با SPARQL
• 94. استخراج داده با SPARQL
• 95. کاربردهای SPARQL
• 96. جستجوی سه‌تایی (Triple)
• 97. تحلیل داده‌های دانش‌بنیان
• 98. مدیریت ابرداده (Metadata)
• 99. مقایسه Gremlin و SPARQL
• 100. انتخاب زبان کوئری مناسب