دوره طراحی و پیاده‌سازی یکپارچه‌سازی داده سازمانی با گراف دانش همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی یکپارچه‌سازی داده سازمانی با گراف دانش

موضوع کلی: مدیریت داده

موضوع میانی: یکپارچه‌سازی داده‌های سازمانی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یکپارچه‌سازی داده‌های سازمانی
• 2. چالش‌های یکپارچه‌سازی داده در سازمان‌های بزرگ
• 3. معرفی گراف دانش: مفاهیم و کاربردها
• 4. مزایای استفاده از گراف دانش در یکپارچه‌سازی داده
• 5. معماری کلی یک سیستم یکپارچه‌سازی داده مبتنی بر گراف دانش
• 6. مدل‌سازی داده برای گراف دانش: هستی‌شناسی‌ها و ontologies
• 7. زبان‌های مدل‌سازی هستی‌شناسی: OWL، RDF، RDFS
• 8. ابزارهای مدل‌سازی گراف دانش: Protege و غیره
• 9. روش‌های ایجاد گراف دانش از منابع داده‌ای مختلف
• 10. استخراج اطلاعات از داده‌های ساخت‌یافته
• 11. استخراج اطلاعات از داده‌های نیمه‌ساختاریافته
• 12. استخراج اطلاعات از داده‌های بدون ساختار
• 13. تبدیل داده‌ها به فرمت گراف دانش
• 14. استانداردهای تبادل داده برای گراف دانش
• 15. پایگاه‌های داده گراف: Neo4j، Amazon Neptune، JanusGraph
• 16. زبان پرسش‌وجو گراف: SPARQL
• 17. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای SPARQL
• 18. معرفی موتورهای استدلال و inference در گراف دانش
• 19. استفاده از استدلال برای تکمیل گراف دانش
• 20. کیفیت داده در گراف دانش: اعتبارسنجی و پاکسازی
• 21. مدیریت و نگهداری گراف دانش
• 22. امنیت گراف دانش: کنترل دسترسی و مدیریت مجوزها
• 23. یکپارچه‌سازی گراف دانش با سیستم‌های دیگر سازمانی
• 24. استفاده از گراف دانش در تحلیل داده و هوش تجاری
• 25. نمونه موردی: یکپارچه‌سازی داده‌های مشتری با گراف دانش
• 26. نمونه موردی: یکپارچه‌سازی داده‌های محصول با گراف دانش
• 27. نمونه موردی: یکپارچه‌سازی داده‌های زنجیره تامین با گراف دانش
• 28. معرفی ابزارهای ETL برای گراف دانش
• 29. مفاهیم Data Mesh و ارتباط آن با گراف دانش
• 30. استفاده از گراف دانش در Data Governance
• 31. مجموعه داده‌های بزرگ (Big Data) و گراف دانش
• 32. یادگیری ماشین و گراف دانش: Graph Embedding
• 33. پیش‌بینی لینک در گراف دانش
• 34. کشف الگو در گراف دانش
• 35. چالش‌های مقیاس‌پذیری در گراف دانش
• 36. معماری میکروسرویس‌ها و گراف دانش
• 37. استفاده از گراف دانش در سیستم‌های توصیه‌گر
• 38. توسعه API برای دسترسی به گراف دانش
• 39. مستندسازی گراف دانش
• 40. معرفی استانداردهای بین‌المللی مربوط به گراف دانش
• 41. تکنیک‌های تشخیص و رفع ابهام در گراف دانش
• 42. مدیریت نسخه‌ها در گراف دانش
• 43. آینده گراف دانش و یکپارچه‌سازی داده