اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع و پیشرفته برنامه‌نویسی SPARQL برای استخراج داده‌های پیچیده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع و پیشرفته برنامه‌نویسی SPARQL برای استخراج داده‌های پیچیده

موضوع کلی: داده‌های گراف و مدیریت دانش (Knowledge Graphs)

موضوع میانی: زبان پرس‌وجوی SPARQL و استانداردهای Semantic Web

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی ساختار داده‌های RDF و گراف‌های دانش
• 2. ساختار استاندارد پرس‌وجو در SPARQL
• 3. استفاده از Triple Patterns برای استخراج داده‌های اولیه
• 4. کار با Prefixes و URIها در کوئری‌نویسی
• 5. فیلتر کردن نتایج با استفاده از FILTER
• 6. استفاده از عملگرهای مقایسه‌ای و منطقی
• 7. کار با متغیرها و مدیریت Scope آن‌ها
• 8. دستور OPTIONAL برای مدیریت داده‌های ناقص
• 9. استفاده از UNION برای ترکیب نتایج چندگانه
• 10. پیاده‌سازی ساختارهای شرطی با FILTER EXISTS و NOT EXISTS
• 11. استفاده از Aggregate Functions (SUM, AVG, COUNT, MIN, MAX)
• 12. گروه‌بندی داده‌ها با دستور GROUP BY
• 13. استفاده از HAVING برای فیلتر کردن گروه‌ها
• 14. کار با تابع GROUPING برای تحلیل داده‌های سلسله‌مراتبی
• 15. استفاده از DISTINCT برای حذف نتایج تکراری
• 16. کار با تابع BIND برای تعریف متغیرهای محاسباتی
• 17. استفاده از CONSTRUCT برای تولید گراف‌های جدید
• 18. ساخت پرس‌وجوهای SELECT برای خروجی‌های جدولی
• 19. استفاده از DESCRIBE برای مشاهده جزئیات موجودیت‌ها
• 20. استفاده از ASK برای بررسی وجود شرط‌ها
• 21. کار با تابع STR و تبدیل انواع داده‌ها
• 22. استفاده از Regex برای جستجوی متنی پیشرفته
• 23. کار با توابع ریاضی و محاسباتی در SPARQL
• 24. مدیریت تاریخ‌ها و زمان‌ها در پرس‌وجوها
• 25. استفاده از Property Paths برای پیمایش گراف
• 26. پیمایش سلسله‌مراتبی با استفاده از Wildcards (* و +)
• 27. استفاده از مسیرهای مستقیم و غیرمستقیم در گراف
• 28. کار با متغیرهای نامشخص در Property Paths
• 29. بهینه‌سازی عملکرد کوئری‌های سنگین
• 30. استفاده از Subqueries برای مدیریت پیچیدگی‌ها
• 31. کار با تابع VALUES برای تعریف مجموعه‌های داده موقت
• 32. استفاده از BOUND برای بررسی وجود مقدار
• 33. کار با تابع COALESCE برای مدیریت مقادیر تهی
• 34. استفاده از تابع RDF Type برای شناسایی کلاس‌ها
• 35. استخراج داده‌های مرتبط از Wikidata با SPARQL
• 36. کار با ویژگی‌های خاص در Wikidata (P-properties)
• 37. استفاده از Label و Alias در نتایج کوئری
• 38. پیاده‌سازی الگوریتم‌های جستجوی گراف در SPARQL
• 39. مدیریت پیچیدگی‌های زمانی در داده‌های سری زمانی
• 40. استفاده از SPARQL برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 41. ساخت پرس‌وجوهای چندمرحله‌ای و متداخل
• 42. استفاده از تابع SAMPLE برای استخراج نمونه داده
• 43. بهینه‌سازی مصرف حافظه در کوئری‌های بزرگ
• 44. تکنیک‌های پیشرفته برای کاهش پیچیدگی محاسباتی (Complexity)