دوره مدل‌سازی داده‌های گراف با Neo4j: کشف اتصالات و شبکه‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی داده‌های گراف با Neo4j: کشف اتصالات و شبکه‌ها

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: طراحی و مدل‌سازی داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پایگاه داده‌های گراف
• 2. مقدمه‌ای بر Neo4j
• 3. نصب و راه‌اندازی Neo4j
• 4. مفاهیم کلیدی پایگاه داده‌های گراف
• 5. گره‌ها، ویژگی‌ها و روابط
• 6. زبان کوئری Cypher: مقدمه
• 7. دستور CREATE برای ایجاد گره‌ها و روابط
• 8. دستور MATCH برای بازیابی داده‌ها
• 9. دستور MERGE برای ایجاد یا تطبیق
• 10. دستور DELETE برای حذف گره‌ها و روابط
• 11. فیلتر کردن نتایج با WHERE
• 12. مرتب‌سازی نتایج با ORDER BY
• 13. محدود کردن تعداد نتایج با LIMIT
• 14. مقادیر NULL در Cypher
• 15. عملیات روی ویژگی‌ها
• 16. کار با انواع داده در Neo4j
• 17. ایجاد و مدیریت ایندکس‌ها
• 18. اهمیت ایندکس‌ها برای عملکرد
• 19. انواع ایندکس‌ها در Neo4j
• 20. ایندکس‌های گره و رابطه
• 21. استفاده از ایندکس‌ها در کوئری‌ها
• 22. بهینه‌سازی کوئری‌ها
• 23. تحلیل گراف
• 24. مفاهیم پایه تحلیل گراف
• 25. شاخص مرکزیت (Centrality Measures)
• 26. مرکزیت درجه (Degree Centrality)
• 27. مرکزیت بینابینی (Betweenness Centrality)
• 28. مرکزیت نزدیکی (Closeness Centrality)
• 29. مرکزیت بردار ویژه (Eigenvector Centrality)
• 30. تشخیص جوامع (Community Detection)
• 31. الگوریتم‌های تشخیص جوامع
• 32. مسیریابی در گراف (Pathfinding)
• 33. کوتاه‌ترین مسیر (Shortest Path)
• 34. الگوریتم دایکسترا (Dijkstra's Algorithm)
• 35. الگوریتم بلمن-فورد (Bellman-Ford Algorithm)
• 36. پیش‌بینی روابط (Link Prediction)
• 37. کاربرد مدل‌سازی داده‌های گراف در کسب‌وکار
• 38. مدل‌سازی شبکه‌های اجتماعی
• 39. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 40. مدل‌سازی شبکه‌های توصیه (Recommendation Systems)
• 41. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه با Neo4j
• 42. مدل‌سازی شبکه‌های دانش (Knowledge Graphs)
• 43. ساخت و مدیریت دانش‌نامه‌ها
• 44. کاربرد در امنیت سایبری
• 45. شناسایی الگوهای حمله
• 46. تحلیل وابستگی‌های داده
• 47. مدل‌سازی و تحلیل زنجیره تأمین
• 48. مدیریت داده‌های مشتریان
• 49. شناسایی تقلب
• 50. مدل‌سازی شبکه‌های حمل‌ونقل
• 51. تحلیل وابستگی‌های سازمانی
• 52. کاربرد در علوم زیستی
• 53. مدل‌سازی شبکه‌های ژنی
• 54. تحلیل فعل و انفعالات پروتئینی
• 55. مدل‌سازی روابط دارویی
• 56. کاربرد در حوزه مالی
• 57. تحلیل تراکنش‌های مالی
• 58. شناسایی پولشویی (با رعایت چارچوب قانونی)
• 59. مدل‌سازی روابط سهام و اوراق بهادار
• 60. استفاده از توابع بومی Cypher
• 61. توابع ریاضی و رشته‌ای
• 62. توابع تاریخ و زمان
• 63. توابع گرافی
• 64. مدیریت تراکنش‌ها در Neo4j
• 65. تضمین سازگاری داده‌ها
• 66. مفاهیم ACID در پایگاه داده‌های تراکنشی
• 67. کاربرد در هوش تجاری
• 68. تحلیل داده‌های شبکه‌ای برای تصمیم‌گیری
• 69. استفاده از ابزارهای تجسم داده
• 70. نمایش گراف با Neo4j Browser
• 71. ادغام با ابزارهای تجسم خارجی
• 72. کار با داده‌های بزرگ (Big Data)
• 73. چالش‌ها و راهکارها
• 74. مقیاس‌پذیری در Neo4j
• 75. مدیریت کاربران و مجوزها
• 76. امنیت در پایگاه داده‌های گراف
• 77. پیکربندی و نگهداری Neo4j
• 78. پشتیبان‌گیری و بازیابی
• 79. مانیتورینگ عملکرد Neo4j
• 80. استفاده از افزونه‌ها (Plugins)
• 81. معماری Neo4j
• 82. مفاهیم پیشرفته Cypher
• 83. عبارات WITH
• 84. کوئری‌های توزیع شده (Distributed Queries)
• 85. کار با داده‌های مکانی (Spatial Data)
• 86. مدل‌سازی روابط مکانی
• 87. مدل‌سازی شبکه‌های ارتباطی
• 88. تحلیل شبکه‌های ارتباطی درون‌سازمانی
• 89. مدل‌سازی و تحلیل شبکه‌های ارتباطات علمی
• 90. مدل‌سازی و تحلیل شبکه‌های همکاری
• 91. کاربرد در مدیریت دانش سازمانی
• 92. جستجوی پیشرفته در پایگاه داده‌های گراف
• 93. استفاده از GDS (Graph Data Science Library)
• 94. تحلیل شبکه‌های پیچیده
• 95. مدل‌سازی و تحلیل روابط بین افراد
• 96. اهمیت داده‌های متنی در گراف‌ها
• 97. پردازش زبان طبیعی در تحلیل گراف
• 98. مدل‌سازی روابط بین سازمان‌ها
• 99. تحلیل شبکه‌های تأمین‌کنندگان
• 100. مدل‌سازی و تحلیل شبکه‌های قانونی (با رعایت چارچوب)