دوره طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های داده در پایگاه‌داده‌های گراف (با تمرکز بر سرویس‌های ابری استاندارد) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های داده در پایگاه‌داده‌های گراف (با تمرکز بر سرویس‌های ابری استاندارد)

موضوع کلی: علوم داده و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: مدیریت داده‌های گراف و پایگاه‌داده‌های توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه و ضرورت استفاده از پایگاه‌داده‌های گراف در سامانه‌های نوین
• 2. مقایسه مدل‌های داده رابطه‌ای و مدل‌های داده گراف
• 3. آشنایی با مدل داده‌ای Property Graph
• 4. ساختار گره‌ها و یال‌ها در مدل‌سازی گراف
• 5. ویژگی‌ها و برچسب‌ها در پایگاه‌داده‌های گراف
• 6. مفاهیم اصلی مدل‌سازی داده در Amazon Neptune
• 7. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پایگاه‌داده‌های گراف
• 8. زبان پرس‌وجوی Gremlin برای پیمایش گراف
• 9. اصول طراحی شمای داده در پایگاه‌داده‌های گراف
• 10. شناسایی موجودیت‌ها و روابط در تحلیل نیازمندی‌ها
• 11. مدل‌سازی روابط چندگانه و پیچیده در گراف
• 12. بهینه‌سازی مدل داده برای پرس‌وجوهای پیمایشی
• 13. استفاده از ایندکس‌گذاری در پایگاه‌داده‌های گراف
• 14. مدل‌سازی سلسله‌مراتب و ساختارهای درختی در گراف
• 15. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و روابط میان داده‌ها در مدل گراف
• 16. مدل‌سازی داده‌های مبتنی بر زمان و نسخه‌بندی در گراف
• 17. آشنایی با زبان پرس‌وجوی SPARQL و استانداردهای گراف معنایی
• 18. تبدیل مدل‌های داده رابطه‌ای (ERD) به مدل گراف
• 19. تکنیک‌های مدل‌سازی داده برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 20. مدیریت تراکنش‌ها و یکپارچگی داده‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
• 21. بررسی مقیاس‌پذیری در پایگاه‌داده‌های گراف ابری
• 22. استراتژی‌های پارتیشن‌بندی داده در پایگاه‌داده‌های توزیع‌شده
• 23. مانیتورینگ و تحلیل عملکرد پرس‌وجوهای گراف
• 24. امنیت و کنترل دسترسی در سرویس‌های ابری مدیریت گراف
• 25. پیاده‌سازی مدل‌های داده گراف در سرویس Amazon Neptune
• 26. به‌کارگیری قابلیت‌های ذخیره‌سازی ابری برای داده‌های حجیم
• 27. روش‌های انتقال داده از منابع سنتی به پایگاه‌داده گراف
• 28. تست و اعتبارسنجی مدل‌های داده در محیط عملیاتی
• 29. پیاده‌سازی الگوریتم‌های پیمایش گراف برای تحلیل داده
• 30. تکنیک‌های پیشرفته در مدل‌سازی روابط میان‌داده‌ای
• 31. مدیریت خطاهای رایج در طراحی مدل‌های گراف
• 32. اصول بهینه‌سازی حافظه و کش در پایگاه‌داده‌های گراف
• 33. پیاده‌سازی سیستم‌های تحلیل هوشمند با استفاده از گراف
• 34. مستندسازی مدل‌های داده گراف برای تیم‌های توسعه
• 35. ارزیابی نهایی و تطبیق مدل با نیازمندی‌های سامانه نرم‌افزاری