دوره کوئری‌های گراف با Neo4j برای تحلیل شبکه‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کوئری‌های گراف با Neo4j برای تحلیل شبکه‌ها

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: علم داده (Data Science)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های دادهٔ گرافی و Neo4j
• 2. آشنایی با مدل دادهٔ گرافی: گره‌ها، روابط و ویژگی‌ها
• 3. نصب و پیکربندی Neo4j
• 4. زبان کوئری Cypher: مفاهیم پایه
• 5. ایجاد گره‌ها و روابط در Cypher
• 6. جستجو و بازیابی گره‌ها و روابط
• 7. فیلتر کردن نتایج با استفاده از WHERE
• 8. مرتب‌سازی نتایج با ORDER BY
• 9. محدود کردن تعداد نتایج با LIMIT و SKIP
• 10. مرتب‌سازی روابط بر اساس ویژگی‌ها
• 11. استفاده از الگوهای گرافی در Cypher
• 12. جستجوی مسیرهای بین گره‌ها
• 13. یافتن کوتاه‌ترین مسیر
• 14. مسیرهای با طول مشخص
• 15. مدل‌سازی داده‌های شبکه‌ای در Neo4j
• 16. مثال: شبکه‌های اجتماعی
• 17. مثال: شبکه‌های روابط
• 18. مثال: شبکه‌های حمل و نقل
• 19. مثال: شبکه‌های دانش
• 20. مدل‌سازی داده‌های سازمانی با Neo4j
• 21. مدل‌سازی داده‌های مالی با Neo4j
• 22. مدل‌سازی داده‌های علمی با Neo4j
• 23. مدل‌سازی داده‌های سلامت با Neo4j
• 24. مدیریت داده‌ها در Neo4j: ایجاد، به‌روزرسانی و حذف
• 25. مدیریت تراکنش‌ها در Neo4j
• 26. ایندکس‌گذاری برای بهبود عملکرد کوئری
• 27. انواع ایندکس‌ها در Neo4j
• 28. تکنیک‌های بهینه‌سازی کوئری‌های Cypher
• 29. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با Neo4j
• 30. یافتن دوستان مشترک
• 31. شناسایی افراد تأثیرگذار
• 32. تحلیل خوشه‌ها و گروه‌ها
• 33. پیش‌بینی روابط جدید
• 34. تحلیل شبکه‌های ارجاعی
• 35. تحلیل شبکه‌های پویای زمانی
• 36. نمایش گرافیکی شبکه‌ها با ابزارهای تجسم
• 37. مفاهیم پیشرفتهٔ Cypher: توابع و عملگرها
• 38. توابع تجمعی در Cypher
• 39. توابع رشته‌ای در Cypher
• 40. توابع عددی در Cypher
• 41. توابع تاریخ و زمان در Cypher
• 42. استفاده از متغیرها در Cypher
• 43. ایجاد و استفاده از رویه‌ها (Procedures)
• 44. مفاهیم پیشرفتهٔ مدل‌سازی گرافی
• 45. نرمال‌سازی و دنرمال‌سازی در مدل‌های گرافی
• 46. مدل‌سازی داده‌های سلسله‌مراتبی
• 47. مدل‌سازی داده‌های رویدادی
• 48. استفاده از Graph Data Science Library
• 49. الگوریتم‌های تحلیل شبکه‌های پایه
• 50. الگوریتم‌های مرکزیت (Centrality Algorithms)
• 51. الگوریتم‌های تشخیص اجتماع (Community Detection)
• 52. الگوریتم‌های پیش‌بینی پیوند (Link Prediction)
• 53. الگوریتم‌های رتبه‌بندی گره‌ها (Node Ranking)
• 54. کاربرد Graph Data Science در تحلیل شبکه‌ها
• 55. پیاده‌سازی تحلیل‌های پیشرفته با GDS
• 56. بررسی و تحلیل داده‌های شبکه‌ای پیچیده
• 57. تحلیل گراف‌های بزرگ و حجیم
• 58. استفاده از GDS برای استخراج دانش
• 59. مدیریت پایگاه دادهٔ Neo4j
• 60. پشتیبان‌گیری و بازیابی
• 61. امنیت در Neo4j
• 62. پایش عملکرد Neo4j
• 63. تنظیمات پیشرفتهٔ Neo4j
• 64. نوشتن کوئری‌های مؤثر برای سناریوهای عملی
• 65. سناریوهای عملی در حوزه‌های مختلف
• 66. تحلیل داده‌های مشتریان
• 67. تحلیل داده‌های زنجیرهٔ تأمین
• 68. تحلیل داده‌های امنیتی
• 69. تحلیل داده‌های پزشکی
• 70. تحلیل داده‌های علمی پژوهشی
• 71. تحلیل داده‌های مربوط به زیرساخت‌های کشور
• 72. ساخت مدل‌های پیش‌بینی با استفاده از گراف
• 73. تلفیق Neo4j با سایر فناوری‌ها
• 74. وب‌سرویس‌ها و API ها در Neo4j
• 75. اتصال Neo4j به زبان‌های برنامه‌نویسی (Python, Java)
• 76. استفاده از Neo4j در معماری‌های میکروسرویس
• 77. مباحث پیشرفته در حوزهٔ تحلیل شبکه‌ها
• 78. تحلیل شبکه‌های سببی
• 79. تحلیل شبکه‌های معنایی
• 80. تحلیل شبکه‌های دانش سازمانی
• 81. مقدمه‌ای بر امنیت سایبری مبتنی بر گراف
• 82. کاربرد تحلیل شبکه‌ها در کشف تقلب
• 83. کاربرد تحلیل شبکه‌ها در مدیریت ریسک
• 84. کاربرد تحلیل شبکه‌ها در بهینه‌سازی فرآیندها
• 85. مباحث تکمیلی و آیندهٔ پایگاه‌های دادهٔ گرافی
• 86. جمع‌بندی و مسیرهای یادگیری بیشتر